Python ob-havo ma'lumotlari: Meteorologik tahlil bo'yicha keng qamrovli qo'llanma

Ob-havo hayotimizning har bir jabhasiga ta'sir qiladi, qishloq xo'jaligi va transportdan tortib, falokatlarga tayyorgarlik va iqlim o'zgarishini tadqiq qilishgacha. Ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish bu ta'sirlarni tushunish va asosli qarorlar qabul qilish uchun juda muhimdir. Python o'zining keng kutubxonalar va vositalar ekotizimi bilan meteorologik tahlil uchun ideal tildir. Ushbu keng qamrovli qo'llanma sizni ma'lumotlarni yig'ish, qayta ishlash, vizualizatsiya qilish va modellashtirishni qamrab olgan jarayon bo'ylab olib boradi.

Ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish uchun nega Python?

Python ob-havo ma'lumotlari bilan ishlash uchun bir qator afzalliklarga ega:

• Boy ekotizim: pandas, numpy, matplotlib, seaborn va scikit-learn kabi kutubxonalar ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish, tahlil qilish va vizualizatsiya qilish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi.
• Ma'lumotlarni yig'ish: Python turli ob-havo ma'lumotlari manbalari, shu jumladan meteorologik tashkilotlarning API (Application Programming Interface)lari va veb-skreyping texnikalari bilan osongina interfeys hosil qila oladi.
• Miqyoslanuvchanlik: Python katta ma'lumotlar to'plamlarini qayta ishlay oladi, bu esa sizga bir nechta manbalar va davrlardagi ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish imkonini beradi.
• Jamiyat yordami: Katta va faol hamjamiyat resurslar, darsliklar va umumiy muammolarga yechimlarning doimiy mavjudligini ta'minlaydi.
• Ochiq kod: Pythonni ishlatish va tarqatish bepul bo'lib, uni butun dunyo bo'ylab tadqiqotchilar va dasturchilar uchun ochiq qiladi.

Ob-havo ma'lumotlarini olish

Meteorologik tahlilning birinchi bosqichi kerakli ma'lumotlarni olishdir. Mana bir nechta keng tarqalgan usullar:

1. Ob-havo API'lari

Ko'plab meteorologik tashkilotlar real vaqt va tarixiy ob-havo ma'lumotlariga kirish imkonini beruvchi API'larni taklif etadi. Ba'zi mashhur variantlarga quyidagilar kiradi:

• OpenWeatherMap: Dunyo bo'ylab joylashuvlar uchun joriy ob-havo ma'lumotlari va prognozlariga kirish imkoniyatini beruvchi bepul qatlamni taklif etadi. API kaliti talab qilinadi.
• AccuWeather: Soatlik prognozlar va tarixiy ma'lumotlar, shu jumladan batafsil ob-havo ma'lumotlarini taqdim etadi. Obuna talab qilinadi.
• National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA): O'z API'si orqali sirt kuzatuvlari, radar ma'lumotlari va iqlim modellari, shu jumladan ko'plab ob-havo ma'lumotlarini taklif etadi. Ko'pincha Qo'shma Shtatlar ichida ishlatiladi, lekin global tahlil uchun ma'lumotlarni taqdim etadi.
• Visual Crossing Weather API: tarixiy, joriy va prognoz ma'lumotlarini taqdim etadi. Ushbu API, shuningdek, tarixiy ob-havo ma'lumotlarini ommaviy yuklab olish imkonini beradi.

Misol: OpenWeatherMap yordamida ob-havo ma'lumotlariga kirish

OpenWeatherMap API'dan foydalanish uchun sizga `requests` kutubxonasini o'rnatish va API kalitini olish kerak bo'ladi. Mana Python misoli:

import requests

api_key = "YOUR_API_KEY" # Replace with your actual API key
city_name = "London"

url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city_name}&appid={api_key}&units=metric"

response = requests.get(url)
data = response.json()

if response.status_code == 200:
    temperature = data["main"]["temp"]
    humidity = data["main"]["humidity"]
    description = data["weather"][0]["description"]

    print(f"Weather in {city_name}:")
    print(f"Temperature: {temperature}°C")
    print(f"Humidity: {humidity}%")
    print(f"Description: {description}")
else:
    print(f"Error: {data['message']}")

2. Veb-skreyping

Agar API mavjud bo'lmasa, veb-saytlardan ob-havo ma'lumotlarini olish uchun veb-skreypingdan foydalanishingiz mumkin. Beautiful Soup va requests kabi kutubxonalar bu jarayonni avtomatlashtirishga yordam beradi.

Muhim: Ma'lumotlarni skreyping qilishdan oldin har doim veb-saytning xizmat ko'rsatish shartlarini tekshiring. robots.txt qoidalariga rioya qiling va serverni so'rovlar bilan ortiqcha yuklamang.

Misol: Veb-saytdan ob-havo ma'lumotlarini skreyping qilish

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.timeanddate.com/weather/"

city = "tokyo"

response = requests.get(url + city)

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

temperature = soup.find('div', class_='h2').text

print(f"The temperature in {city} is: {temperature}")

3. Ommaviy ma'lumotlar to'plamlari

Bir qator tashkilotlar siz yuklab olishingiz va tahlil qilishingiz mumkin bo'lgan ommaviy ob-havo ma'lumotlar to'plamlarini taqdim etadi. Bu ma'lumotlar to'plamlari ko'pincha turli joylardan tarixiy ob-havo ma'lumotlarini o'z ichiga oladi.

• NOAA'ning Atrof-muhit ma'lumotlari bo'yicha milliy markazlari (NCEI): Sirt kuzatuvlari, radar ma'lumotlari va iqlim modellari, shu jumladan ob-havo ma'lumotlarining keng arxivini taklif etadi.
• O'rta muddatli ob-havo prognozlari bo'yicha Yevropa markazi (ECMWF): 1979 yildan hozirgi kungacha bo'lgan tarixiy ob-havo ma'lumotlarini o'z ichiga olgan ERA5 qayta tahlil ma'lumotlar to'plamiga kirish imkonini beradi.
• Jahon meteorologiya tashkiloti (WMO): xalqaro ma'lumotlarga kirish imkoniyatini beradi va milliy meteorologiya xizmatlari bilan hamkorlik qiladi.

Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash va tozalash

Ob-havo ma'lumotlarini olganingizdan so'ng, tahlildan oldin ularni oldindan qayta ishlashingiz va tozalashingiz kerak bo'ladi. Bu odatda yo'qolgan qiymatlarni qayta ishlash, ma'lumotlar turlarini o'zgartirish va anomal qiymatlarni olib tashlashni o'z ichiga oladi.

1. Yo'qolgan qiymatlarni qayta ishlash

Yo'qolgan qiymatlar sensor nosozliklari yoki ma'lumotlarni uzatishdagi xatolar tufayli ob-havo ma'lumotlar to'plamlarida keng tarqalgan. Yo'qolgan qiymatlarni bir nechta usullar yordamida qayta ishlashingiz mumkin:

• O'chirish: Yo'qolgan qiymatlarga ega qatorlar yoki ustunlarni olib tashlash. Bu yo'qolgan qiymatlar soni kam bo'lganda mos keladi.
• To'ldirish (Imputation): Yo'qolgan qiymatlarni taxminiy qiymatlar bilan almashtirish. Keng tarqalgan to'ldirish usullari o'rtacha, median yoki moda bilan to'ldirishni o'z ichiga oladi.
• Interpolyatsiya: Yo'qolgan qiymatlarni qo'shni ma'lumot nuqtalarining qiymatlari asosida taxmin qilish. Bu vaqt qatorlari ma'lumotlari uchun mos keladi.

Misol: pandas yordamida yo'qolgan qiymatlarni qayta ishlash

import pandas as pd
import numpy as np

# Sample weather data with missing values
data = {
    "date": ["2024-01-01", "2024-01-02", "2024-01-03", "2024-01-04", "2024-01-05"],
    "temperature": [10, 12, np.nan, 14, 15],
    "humidity": [80, np.nan, 75, 70, 65]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Impute missing temperature values with the mean
df["temperature"].fillna(df["temperature"].mean(), inplace=True)

# Impute missing humidity values with the median
df["humidity"].fillna(df["humidity"].median(), inplace=True)

print(df)

2. Ma'lumot turlarini o'zgartirish

Ustunlaringizning ma'lumot turlari tahlil uchun mos ekanligiga ishonch hosil qiling. Masalan, sanalar `datetime` formatida, sonli qiymatlar esa `float` yoki `integer` formatida bo'lishi kerak.

Misol: pandas yordamida ma'lumot turlarini o'zgartirish

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

3. Anomal qiymatlarni olib tashlash

Anomal qiymatlar tahlilingizni buzishi mumkin va ularni olib tashlash yoki tuzatish kerak. Anomal qiymatlarni aniqlashning keng tarqalgan usullariga quyidagilar kiradi:

• Z-ko'rsatkichi: O'rtacha qiymatdan ma'lum miqdordagi standart og'ishda joylashgan qiymatlarni aniqlash.
• Kvartillararo diapazon (IQR): IQR dan tashqarida joylashgan qiymatlarni aniqlash.
• Vizual tekshiruv: Ma'lumotlarni grafikda ko'rsatish va anomal qiymatlarni vizual tarzda aniqlash.

Misol: IQR yordamida anomal qiymatlarni olib tashlash

def remove_outliers(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    df = df[(df[column] >= lower_bound) & (df[column] <= upper_bound)]
    return df


df = remove_outliers(df, "temperature")

print(df)

Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish

Ob-havo ma'lumotlarini vizualizatsiya qilish naqshlar, tendensiyalar va bog'liqliklarni tushunish uchun juda muhimdir. Python axborotli vizualizatsiyalar yaratish uchun bir nechta kutubxonalarni taklif etadi.

1. Chiziqli grafiklar

Chiziqli grafiklar vaqt qatorlari ma'lumotlarini, masalan, harorat yoki namlikni vaqt o'tishi bilan vizualizatsiya qilish uchun foydalidir.

Misol: matplotlib yordamida chiziqli grafik yaratish

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df["date"], df["temperature"], marker='o')
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Temperature (°C)")
plt.title("Temperature Over Time")
plt.grid(True)
plt.show()

2. Nuqtali grafiklar

Nuqtali grafiklar ikki o'zgaruvchi, masalan, harorat va namlik o'rtasidagi bog'liqlikni vizualizatsiya qilish uchun foydalidir.

Misol: matplotlib yordamida nuqtali grafik yaratish

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(df["temperature"], df["humidity"])
plt.xlabel("Temperature (°C)")
plt.ylabel("Humidity (%)")
plt.title("Temperature vs. Humidity")
plt.grid(True)
plt.show()

3. Gistogrammalar

Gistogrammalar bitta o'zgaruvchining, masalan, haroratning taqsimotini vizualizatsiya qilish uchun foydalidir.

Misol: matplotlib yordamida gistogramma yaratish

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.hist(df["temperature"], bins=10)
plt.xlabel("Temperature (°C)")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Temperature")
plt.grid(True)
plt.show()

4. Harorat xaritalari (Heatmaps)

Harorat xaritalari bir nechta o'zgaruvchilar o'rtasidagi korrelyatsiyani vizualizatsiya qilish uchun foydalidir.

Misol: seaborn yordamida harorat xaritasi yaratish

import seaborn as sns

correlation_matrix = df.corr()

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.title("Correlation Heatmap")
plt.show()

5. Geografik vizualizatsiyalar

Ob-havo ma'lumotlarini xaritada vizualizatsiya qilish uchun GeoPandas va Basemap (yoki uning zamonaviy muqobili, Cartopy) kabi kutubxonalar foydalidir. Bu kutubxonalar ob-havo ma'lumotlarini geografik xaritalarda tasvirlashga imkon beradi, bu esa ob-havo naqshlarini fazoviy jihatdan aks ettiruvchi vizualizatsiyalarni yaratadi.

Misol: Cartopy yordamida geografik grafik yaratish (konseptual)

Eslatma: Ushbu misol Cartopy va tegishli bog'liqliklarni o'rnatishni talab qiladi, bu murakkab bo'lishi mumkin. Kod parchasi soddalashtirilgan umumiy ko'rinishni taqdim etadi.

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and an axes object with a specific projection
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# Add coastlines
ax.coastlines()

# Example Data (latitude, longitude, temperature)
latitude = [40.71, 34.05, 51.51] # New York, Los Angeles, London
longitude = [-74.01, -118.24, -0.13]
temperature = [15, 25, 10]

# Plot the data
plt.scatter(longitude, latitude, c=temperature, transform=ccrs.PlateCarree())

# Add colorbar
plt.colorbar(label='Temperature (°C)')

# Set extent to a specific region (e.g., Europe)
# ax.set_extent([-10, 40, 35, 70], crs=ccrs.PlateCarree())

plt.title('Temperature Map')
plt.show()

Ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish va modellashtirish

Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlagan va vizualizatsiya qilganingizdan so'ng, turli tahlillar o'tkazishingiz va bashoratli modellar yaratishingiz mumkin.

1. Vaqt qatorlari tahlili

Vaqt qatorlari tahlili naqshlar, tendensiyalar va mavsumiylikni aniqlash uchun vaqt o'tishi bilan yig'ilgan ma'lumot nuqtalarini tahlil qilishni o'z ichiga oladi. Keng tarqalgan usullar quyidagilardir:

• Dekompazitsiya: Vaqt qatorlarini trend, mavsumiylik va qoldiq komponentlarga ajratish.
• Avtokorrelyatsiya: Vaqt qatorlari va uning kechikish qiymatlari o'rtasidagi korrelyatsiyani o'lchash.
• Prognozlash: Tarixiy ma'lumotlarga asoslanib, kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish. Keng tarqalgan prognoz modellariga ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) va Eksponensial tekislash kiradi.

Misol: statsmodels yordamida vaqt qatorlarini dekompozitsiya qilish

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# Ensure the 'date' column is the index for time series decomposition
df = df.set_index('date')

# Perform seasonal decomposition
decomposition = seasonal_decompose(df["temperature"], model='additive', period=7) #Assuming a weekly seasonality

# Plot the components
plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.subplot(411)
plt.plot(decomposition.observed, label='Observed')
plt.legend(loc='upper left')

plt.subplot(412)
plt.plot(decomposition.trend, label='Trend')
plt.legend(loc='upper left')

plt.subplot(413)
plt.plot(decomposition.seasonal, label='Seasonal')
plt.legend(loc='upper left')

plt.subplot(414)
plt.plot(decomposition.resid, label='Residual')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.show()

2. Regressiya tahlili

Regressiya tahlili bog'liq o'zgaruvchi (masalan, harorat) va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar (masalan, namlik, shamol tezligi) o'rtasidagi bog'liqlikni modellashtirishni o'z ichiga oladi. Keng tarqalgan regressiya modellariga quyidagilar kiradi:

• Chiziqli regressiya: Bog'liqlikni chiziqli tenglama sifatida modellashtiradi.
• Polinomial regressiya: Bog'liqlikni polinomial tenglama sifatida modellashtiradi.
• Ko'p karrali regressiya: Bog'liq o'zgaruvchi va bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni modellashtiradi.

Misol: scikit-learn yordamida chiziqli regressiya

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Prepare the data
X = df[["humidity"]]
y = df["temperature"]

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a linear regression model
model = LinearRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

#Visualize the results
plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.xlabel("Humidity")
plt.ylabel("Temperature")
plt.title("Linear Regression: Temperature vs. Humidity")
plt.show()

3. Tasniflash tahlili

Tasniflash tahlili ob-havo sharoitlarini oldindan belgilangan sinflarga (masalan, quyoshli, bulutli, yomg'irli) ajratishni o'z ichiga oladi. Keng tarqalgan tasniflash modellariga quyidagilar kiradi:

• Logistik regressiya: Ikkilik natijaning ehtimolligini modellashtiradi.
• Qaror daraxtlari: Ma'lumotlarni mustaqil o'zgaruvchilar qiymatlari asosida kichik guruhlarga ajratadi.
• Tayanch vektorli mashinalar (SVM): Sinfalarni ajratuvchi optimal gipertekislikni topadi.
• Tasodifiy o'rmonlar (Random Forests): Qaror daraxtlarining ansambli.

Misol: scikit-learn yordamida tasniflash

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Assume you have a column named 'weather_condition' with categorical values
# like 'Sunny', 'Cloudy', 'Rainy'

# First, convert categorical labels to numerical ones
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['weather_condition_encoded'] = le.fit_transform(df['weather_condition'])

# Prepare features and target variable
X = df[['temperature', 'humidity', 'wind_speed']] # Example features
y = df['weather_condition_encoded']

# Split the dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Initialize and train the Random Forest Classifier
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_classifier.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = rf_classifier.predict(X_test)

# Evaluate the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# Show the classification report
print(classification_report(y_test, y_pred))

Ilg'or texnikalar va ilovalar

1. Ob-havo prognozi uchun mashinaviy o'qitish

Mashinaviy o'qitish modellari tarixiy ma'lumotlardan o'rganish va murakkab naqshlarni aniqlash orqali ob-havo prognozi aniqligini oshirish uchun ishlatilishi mumkin. Takrorlanuvchi neyron tarmoqlar (RNNs) va konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNNs) kabi chuqur o'rganish modellarini ob-havo prognozida istiqbolli natijalarni ko'rsatdi.

2. Iqlim o'zgarishini tahlil qilish

Ob-havo ma'lumotlari iqlim o'zgarishi tendensiyalarini va naqshlarini tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin. Uzoq muddatli ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish orqali tadqiqotchilar harorat, yog'ingarchilik va boshqa iqlim o'zgaruvchilaridagi o'zgarishlarni aniqlashlari mumkin. Bu tahlillar iqlim o'zgarishining ta'sirini tushunishga va uni yumshatish hamda moslashish strategiyalarini ishlab chiqishga yordam beradi.

3. Qishloq xo'jaligi va ob-havo

Ob-havo naqshlari va ularning hosildorlikka ta'sirini tushunish qishloq xo'jaligi uchun juda muhimdir. Ob-havo ma'lumotlarini ekin ma'lumotlari bilan birgalikda tahlil qilish orqali fermerlar va qishloq xo'jaligi tashkilotlari ekish, sug'orish va hosilni yig'ish bo'yicha asosli qarorlar qabul qilishlari mumkin. Mashinaviy o'qitish modellari ob-havo sharoitlariga asoslanib hosilni bashorat qila oladi, bu esa qishloq xo'jaligi amaliyotini optimallashtiradi.

Misol: Ob-havoning kofe ishlab chiqarishga ta'siri (tasvirlangan)

Aytaylik, siz Braziliyada kofe doni ishlab chiqarishni tahlil qilyapsiz. Siz tarixiy ob-havo ma'lumotlarini (harorat, yog'ingarchilik) kofe hosildorligi ma'lumotlari bilan birlashtirishingiz mumkin. Gullash davrida juda ko'p yomg'ir qo'ziqorin kasalliklariga olib kelishi va hosildorlikni kamaytirishi mumkin. O'sish davridagi yuqori harorat pishib yetishni tezlashtirishi, potentsial ravishda don sifatiga ta'sir qilishi mumkin. Python yordamida siz ushbu ob-havo parametrlariga asoslanib kofe hosildorligini bashorat qiluvchi modelni ishlab chiqishingiz mumkin.

4. Favqulodda vaziyatlarga tayyorgarlik

Ob-havo ma'lumotlari falokatlarga tayyorgarlik ko'rish va ularga javob berish uchun juda muhimdir. Ob-havo naqshlarini tahlil qilish va dovullar, suv toshqinlari va qurg'oqchilik kabi ekstremal ob-havo hodisalarini bashorat qilish orqali rasmiylar o'z vaqtida ogohlantirishlar berishi va potentsial falokatlarga tayyorgarlik ko'rishi mumkin. Bu inson hayotini saqlab qolishga va mol-mulkning shikastlanishini minimallashtirishga yordam beradi.

5. Qayta tiklanuvchi energiya

Ob-havo ma'lumotlari qayta tiklanuvchi energiya sektorida, ayniqsa quyosh va shamol energiyasini ishlab chiqarishda hal qiluvchi rol o'ynaydi. Aniq ob-havo prognozlari quyosh va shamol resurslarining mavjudligini bashorat qilish uchun juda muhim bo'lib, energiya kompaniyalariga o'z faoliyatini optimallashtirish va qayta tiklanuvchi energiyaning ishonchli ta'minotini ta'minlash imkonini beradi.

Ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilishning eng yaxshi amaliyotlari

• Ma'lumotlar sifati: Ma'lumotlaringiz aniq, to'liq va izchil ekanligiga ishonch hosil qiling.
• Hujjatlashtirish: Kodlaringizni va tahlilingizni to'liq hujjatlashtiring.
• Takrorlanuvchanlik: Versiya nazoratidan foydalanish va kodlaringizni bo'lishish orqali tahlilingizni takrorlanuvchan qiling.
• Hamkorlik: Bilim va tajribani bo'lishish uchun boshqa tadqiqotchilar va ma'lumotshunoslar bilan hamkorlik qiling.
• Axloqiy mulohazalar: Ma'lumotlar maxfiyligi va xavfsizligi kabi axloqiy mulohazalarni yodda tuting.

Xulosa

Python ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish uchun kuchli va ko'p qirrali platformani taqdim etadi. Ushbu qo'llanmada muhokama qilingan texnikalar va vositalarni o'zlashtirish orqali siz ob-havo naqshlari, iqlim o'zgarishi va ularning hayotimizning turli jabhalariga ta'siri haqida qimmatli tushunchalarga ega bo'lishingiz mumkin. Siz tadqiqotchi, ma'lumotshunos yoki ob-havo ishqibozi bo'lishingizdan qat'i nazar, Python ob-havo ma'lumotlarining kuchini ochishga yordam beradi.

Keyingi o'rganish

• Onlayn kurslar: Coursera, Udacity va edX kabi platformalar ma'lumotlar ilmi, mashinaviy o'qitish va ob-havo tahlili bo'yicha kurslarni taklif etadi.
• Kitoblar: Jyake VanderPlasning "Python Data Science Handbook", Orelien Jeronning "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow".
• Jamoalar: Boshqa ma'lumotshunoslar va ob-havo ishqibozlari bilan bog'lanish uchun Stack Overflow, Reddit (r/datascience, r/weather) va GitHub kabi onlayn jamoalarga qo'shiling.