freeCodeCamp/curriculum/challenges/ukrainian/08-data-analysis-with-python/data-analysis-with-python-projects/sea-level-predictor.md

id, title, challengeType, forumTopicId, dashedName

id	title	challengeType	forumTopicId	dashedName
5e4f5c4b570f7e3a4949899f	Прогнозування змін рівня моря	10	462370	sea-level-predictor

--description--

Ви будете працювати над цим проєктом з нашим стартовим кодом Replit.

• Почніть з імпорту проєкту на Replit.
• Потім ви побачите вікно .replit.
• Оберіть Use run command та натисніть кнопку Done.

Ми досі розробляємо інтерактивну частину навчальної програми з Python. Наразі є декілька відео на ютуб-каналі freeCodeCamp.org, які навчать всього необхідного для виконання цього проєкту:

• Python for Everybody Video Course (14 годин)

• How to Analyze Data with Python Pandas (10 годин)

--instructions--

Ви проаналізуєте набір даних про зміни середнього рівня моря на планеті з 1880 року. Ви використаєте дані, щоб передбачити зміни рівня моря до 2050 року.

Використайте дані для виконання наступних завдань:

• Використайте Pandas для імпорту даних з epa-sea-level.csv.
• Використайте matplotlib, щоб створити діаграму розсіювання, використовуючи стовпчик Year як вісь X та стовпчик CSIRO Adjusted Sea Level як вісь Y.
• Використайте функцію linregress із scipy.stats, щоб отримати нахил та Y-перехоплення лінії, яка найкраще підходить. Нанесіть лінію, яка найкраще підходить, поверх діаграми розсіювання. Проведіть лінію через 2050 рік, щоб передбачити підвищення рівня моря в 2050 році.
• Побудуйте нову лінію, яка найкраще підходить, просто використовуючи дані з 2000 року до найновішого року в наборі даних. Зробіть так, щоб лінія також проходила через 2050 рік, щоб передбачити підвищення рівня моря в 2050 році, якщо темпи підвищення триватимуть, як це було з 2000 року.
• Міткою X повинна бути Year, міткою Y повинна бути Sea Level (inches), а назвою повинна бути Rise in Sea Level.

Для вас складені модульні тести у test_module.py.

Шаблон також містить команди для збереження та повернення зображення.

Розробка

Для розробки ви можете використати main.py, щоб протестувати свої функції. Натисніть кнопку «run» і main.py запуститься.

Тестування

Ми перенесли тести з test_module.py в main.py для вашої зручності. Тести запустяться автоматично, коли ви натиснете на кнопку «run».

Надсилання

Скопіюйте URL-адресу свого проєкту та відправте її до freeCodeCamp.

Джерело даних

Глобальна зміна середнього абсолютного рівня моря, 1880-2014 від Агентства з охорони навколишнього середовища США з використанням даних CSIRO, 2015; NOAA, 2015.

--hints--

Проєкт повинен пройти усі тести Python.

--solutions--

  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.