diff --git a/README.md b/README.md index dc04661ba..2f17acc5f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -198,7 +198,7 @@ Our team produces other curricula! Check out: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents diff --git a/translations/ar/.co-op-translator.json b/translations/ar/.co-op-translator.json index 9c05ba1ca..675028969 100644 --- a/translations/ar/.co-op-translator.json +++ b/translations/ar/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ar" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:08:08+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:26:21+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ar" }, diff --git a/translations/ar/README.md b/translations/ar/README.md index 605d5f212..7cfdc8c51 100644 --- a/translations/ar/README.md +++ b/translations/ar/README.md @@ -4,24 +4,24 @@ [![ترخيص GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![مساهمو GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![مشاكل GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![طلبات السحب في GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![مرحب بطلبات السحب](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![قضايا GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![طلبات سحب GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![مرحبًا بطلبات السحب](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![مشاهدو GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![تفرعات GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![مشاريع GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) [![نجوم GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) -[![مايكروسوفت فاوندري ديسكورد](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![خادم Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![منتدى مطورين مايكروسوفت فاوندري](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![منتدى مطوري Microsoft Foundry على GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -يسر فريق مدافعي السحابة في مايكروسوفت أن يقدم منهجًا دراسيًا لمدة 10 أسابيع و20 درسًا كليًا عن علم البيانات. يتضمن كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، حل، ومهمة. تسمح طريقتنا التعليمية المبنية على المشاريع بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لترسيخ المهارات الجديدة. +يسعد مدافعوا أزور السحابيون في مايكروسوفت بتقديم منهج دراسي مكون من 10 أسابيع و20 درسًا كله عن علم البيانات. يشمل كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، الحل، ومهمة. تسمح لك منهجيتنا القائمة على المشاريع بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لتثبيت المهارات الجديدة. -**شكراً جزيلاً لمؤلفينا:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)، [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)، [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)، [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)، [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)، [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)، [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**شكرًا جزيلًا لمؤلفينا:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا، المراجعين، والمساهمين من سفراء الطلبة لمايكروسوفت [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** بالأخص Aaryan Arora، [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)، [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، ChhailBihari Dubey، [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)، [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، Samridhi Sharma، [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)، +**🙏 شكر خاص 🙏 للمؤلفين والمراجعين والمساهمين في المحتوى من [سفراء مايكروسوفت الطلابية](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** لا سيما Aaryan Arora، [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)، [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، ChhailBihari Dubey، [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)، [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، Samridhi Sharma، [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)، [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، Yogendrasingh Pawar ، [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![ملاحظة مرسومة بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ar/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| @@ -30,184 +30,184 @@ ### 🌐 دعم متعدد اللغات -#### مدعوم عبر GitHub Action (آلي ومحدث دائماً) +#### مدعوم عبر GitHub Action (أوتوماتيكي ومحدث دائمًا) -[Arabic](./README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | 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[الأوكرانية](../uk/README.md) | [الأردية](../ur/README.md) | [الفيتنامية](../vi/README.md) > **هل تفضل الاستنساخ محليًا؟** -> يحتوي هذا المستودع على ترجمات لأكثر من 50 لغة مما يزيد بشكل كبير من حجم التنزيل. للاستنساخ بدون الترجمات، استخدم الفحص الجزئي: +> يحتوي هذا المستودع على أكثر من 50 ترجمة لغة مما يزيد بشكل كبير من حجم التنزيل. للاستنساخ بدون الترجمات، استخدم السحب الانتقائي: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> يوفر لك هذا كل ما تحتاجه لإكمال الدورة بسرعة تنزيل أسرع بكثير. +> يعطيك هذا كل ما تحتاجه لإكمال الدورة بتنزيل أسرع بكثير. **إذا كنت ترغب في دعم لغات ترجمة إضافية، فهي مدرجة [هنا](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### انضم إلى مجتمعنا -[![مايكروسوفت فاوندري ديسكورد](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### انضم إلى مجتمعنا +[![خادم Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -لدينا سلسلة تعلم على Discord عبر AI مستمرة، تعرف أكثر وانضم إلينا في [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات. +لدينا سلسلة تعلم عبر Discord مع الذكاء الاصطناعي مستمرة، تعرّف على المزيد وانضم إلينا في [سلسلة تعلم مع AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل حول استخدام GitHub Copilot لعلم البيانات. -![سلسلة التعلم مع AI](../../translated_images/ar/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![سلسلة تعلم مع AI](../../translated_images/ar/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # هل أنت طالب؟ ابدأ بالموارد التالية: -- [صفحة مركز الطلاب](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، حزماً للطلاب وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة ترغب في وضع إشارة مرجعية لها والتحقق منها من وقت لآخر حيث نقوم بتغيير المحتوى على الأقل شهريًا. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقتك للدخول إلى مايكروسوفت. +- [صفحة مركز الطلاب](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، حزم الطلاب وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة تريد وضع إشارة مرجعية عليها والتحقق منها من وقت لآخر حيث نقوم بتغيير المحتوى شهريًا على الأقل. +- [سفراء مايكروسوفت الطلابية](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد يكون هذا طريقك إلى مايكروسوفت. -# البدء +# بدء الاستخدام ## 📚 الوثائق -- **[دليل التثبيت](INSTALLATION.md)** - إرشادات الإعداد خطوة بخطوة للمبتدئين -- **[دليل الاستخدام](USAGE.md)** - أمثلة وطرق عمل شائعة -- **[استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md)** - حلول للمشكلات الشائعة +- **[دليل التثبيت](INSTALLATION.md)** - تعليمات إعداد خطوة بخطوة للمبتدئين +- **[دليل الاستخدام](USAGE.md)** - أمثلة وتدفقات عمل شائعة +- **[حل المشكلات](TROUBLESHOOTING.md)** - حلول للمشاكل الشائعة - **[دليل المساهمة](CONTRIBUTING.md)** - كيفية المساهمة في هذا المشروع -- **[للمدرسين](for-teachers.md)** - إرشادات التدريس وموارد للصف الدراسي +- **[للمعلمين](for-teachers.md)** - إرشادات التدريس وموارد الفصل الدراسي ## 👨‍🎓 للطلاب -> **مبتدئون تماماً**: جديد في علم البيانات؟ ابدأ بـ [أمثلتنا المناسبة للمبتدئين](examples/README.md)! هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا ستساعدك على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل. -> **[الطلاب](https://aka.ms/student-page)**: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، قم بعمل fork للمستودع بالكامل وأكمل التمارين بنفسك، بدءًا من اختبار ما قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ مع ذلك، هذا الكود متاح في مجلد /solutions في كل درس موجه نحو مشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسية مع أصدقائك والذهاب عبر المحتوى معًا. لمزيد من الدراسة، نوصي بـ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **للمبتدئين التامّين**: هل أنت جديد في علم البيانات؟ ابدأ بأمثلتنا [الصديقة للمبتدئين](examples/README.md)! تساعدك هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا على فهم الأساسيات قبل الدخول في المنهج الكامل. +> **[الطلاب](https://aka.ms/student-page)**: لاستخدام هذا المنهج بمفردك، قم بتفرع المستودع بالكامل وأكمل التمرينات بنفسك، بدءًا باختبار قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ ومع ذلك، يتوفر هذا الكود في مجلد /solutions في كل درس موجه نحو المشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسة مع الأصدقاء ومراجعة المحتوى معًا. لمزيد من الدراسة، نوصي بـ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **بدء سريع:** 1. تحقق من [دليل التثبيت](INSTALLATION.md) لإعداد بيئتك -2. راجع [دليل الاستخدام](USAGE.md) لتعلّم كيفية العمل مع المنهج -3. ابدأ بالدرس 1 وواصل التتالي -4. انضم إلى [مجتمعنا على ديسكورد](https://aka.ms/ds4beginners/discord) للدعم +2. راجع [دليل الاستخدام](USAGE.md) لتتعلم كيفية العمل مع المنهج +3. ابدأ بالدرس 1 واعمل بالتتابع +4. انضم إلى [مجتمعنا في Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) للدعم -## 👩‍🏫 للمدرسين +## 👩‍🏫 للمعلمين -> **للمدرسين**: لقد أدرجنا [بعض الاقتراحات](for-teachers.md) حول كيفية استخدام هذا المنهج. نحب أن نحصل على ملاحظاتكم [في منتدى النقاش](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **للمعلمين**: لقد قمنا [بتضمين بعض الاقتراحات](for-teachers.md) حول كيفية استخدام هذا المنهج. نود الحصول على ملاحظاتك [في منتدى المناقشات الخاص بنا](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## تعرف على الفريق [![فيديو ترويجي](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "فيديو ترويجي") -**صنع بواسطة** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**صنع الصور المتحركة من قبل** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه! +> 🎥 اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه! -## المنهجية التعليمية +## منهجية التعليم -لقد اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه قائم على المشاريع وأنه يشتمل على اختبارات متكررة. بنهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلموا المبادئ الأساسية لعلوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، تجهيز البيانات، طرق مختلفة للعمل مع البيانات، تصور البيانات، تحليل البيانات، حالات استخدام فعلية لعلوم البيانات، وأكثر. +اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج الدراسي: التأكد من أنه قائم على المشاريع ويتضمن اختبارات متكررة. بحلول نهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلموا المبادئ الأساسية لعلم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، تحضير البيانات، الطرق المختلفة للعمل مع البيانات، تصور البيانات، تحليل البيانات، حالات استخدام واقعية لعلم البيانات، وأكثر. -بالإضافة إلى ذلك، تهيئة الاختبار الخفيف قبل الصف توجه نية الطالب نحو تعلم موضوع معين، في حين أن اختبارًا ثانيًا بعد الصف يضمن الاحتفاظ بالمعلومات بشكل أفضل. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه كاملاً أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا مع انتهاء دورة العشرة أسابيع. +بالإضافة إلى ذلك، يحدد اختبار منخفض المخاطر قبل الحصة نية الطالب نحو تعلم الموضوع، في حين يضمن اختبار آخر بعد الحصة المزيد من الاحتفاظ بالمعلومات. تم تصميم هذا المنهج لكونه مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا مع نهاية دورة العشرة أسابيع. -> اطلع على [قواعد السلوك](CODE_OF_CONDUCT.md)، و[المساهمة](CONTRIBUTING.md)، و[إرشادات الترجمة](TRANSLATIONS.md). نحن نرحب بتعليقاتك البناءة! +> تعرف على [مدونة السلوك](CODE_OF_CONDUCT.md)، [المساهمة](CONTRIBUTING.md)، وإرشادات [الترجمة](TRANSLATIONS.md). نرحب بملاحظاتك البناءة! ## تتضمن كل درس: - ملاحظات تخطيطية اختيارية -- فيديو إضافي اختياري -- اختبار تهيئة قبل الدرس +- فيديو تكميلي اختياري +- اختبار تسخين قبل الدرس - درس مكتوب -- دروس خطوة بخطوة لبناء المشروع للدرسان القائمة على المشروع -- فحوصات معرفية +- لدروس المشاريع، دلائل خطوة بخطوة لبناء المشروع +- اختبارات المعرفة - تحدي -- قراءات إضافية -- مهمة +- قراءة تكاملية +- واجب - [اختبار ما بعد الدرس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ملاحظة بشأن الاختبارات**: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بمجموع 40 اختبارًا يحتوي كل منها على ثلاث أسئلة. وهي مرتبطة داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبارات محليًا أو نشره على أزور؛ اتبع التعليمات داخل مجلد `quiz-app`. جاري تعريبها تدريجيًا. +> **ملاحظة عن الاختبارات**: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-App، بإجمالي 40 اختبارًا كل منها يتضمن ثلاثة أسئلة. ترتبط من داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبارات محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد `quiz-app`. يتم تعريبها تدريجيًا. ## 🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين -**هل أنت جديد في علوم البيانات؟** لقد أنشأنا مجلد [أمثلة](examples/README.md) خاصًا يحتوي على كود بسيط ومعلق جيدًا لمساعدتك على البدء: +**جديد في علم البيانات؟** أنشأنا دليلًا خاصًا للأمثلة [examples directory](examples/README.md) مع أكواد بسيطة ومشروحة جيدًا لمساعدتك على البدء: -- 🌟 **مرحبًا بالعالم** - أول برنامج علوم بيانات لك -- 📂 **تحميل البيانات** - تعلم قراءة واستكشاف مجموعات البيانات -- 📊 **تحليل بسيط** - حساب الإحصاءات والعثور على الأنماط -- 📈 **تصوير أساسي** - إنشاء مخططات ورسوم بيانية -- 🔬 **مشروع حقيقي** - سير عمل كامل من البداية للنهاية +- 🌟 **مرحبا بالعالم** - أول برنامج علم بيانات لك +- 📂 **تحميل البيانات** - تعلّم قراءة واستكشاف مجموعات البيانات +- 📊 **تحليل بسيط** - حساب الإحصائيات واكتشاف الأنماط +- 📈 **التصور الأساسي** - إنشاء مخططات ورسوم بيانية +- 🔬 **مشروع واقعي** - سير العمل كاملًا من البداية للنهاية -تتضمن كل مثال تعليقات مفصلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا! +تتضمن كل مثال تعليقات تفصيلية تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا! 👉 **[ابدأ بالأمثلة](examples/README.md)** 👈 ## الدروس -|![ملاحظات تخطيطية بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ar/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ ملاحظة تخطيطية بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ar/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| علوم البيانات للمبتدئين: خارطة طريق - _ملاحظات تخطيطية بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| خارطة طريق علم البيانات للمبتدئين - _ملاحظة تخطيطية بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | رقم الدرس | الموضوع | مجموعة الدرس | أهداف التعلم | الدرس المرتبط | المؤلف | -| :-------: | :------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | تعريف علوم البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | تعلم المفاهيم الأساسية خلف علوم البيانات وكيفية ارتباطها بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الكبيرة. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [فيديو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [دميتري](http://soshnikov.com) | -| 02 | أخلاقيات علوم البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | مفاهيم تحديات وأُطُر أخلاقيات البيانات. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [نيتيا](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | تعريف البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ياسمين](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | مقدمة في الإحصاء والاحتمالات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | التقنيات الرياضية في الاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [فيديو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [دميتري](http://soshnikov.com) | -| 05 | العمل مع البيانات العلائقية | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة للبيانات العلائقية وأساسيات استكشاف البيانات العلائقية وتحليلها باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة أيضًا بـ SQL (تُلفظ "سي كويل"). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [كريستوفر](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | العمل مع بيانات NoSQL | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة للبيانات غير العلائقية وأنواعها المختلفة وأساسيات استكشاف وتحليل قواعد البيانات المستندية. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ياسمين](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | العمل مع بايثون | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات مع مكتبات مثل Pandas. يُنصح بفهم أساسي لبرمجة بايثون. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [فيديو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [دميتري](http://soshnikov.com) | -| 08 | تجهيز البيانات | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعات حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة، غير الدقيقة، أو غير المكتملة. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ياسمين](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | تصور الكميات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصور بيانات الطيور 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | تصور توزيعات البيانات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور الملاحظات والاتجاهات داخل فترة زمنية. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | تصور النسب | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور النسب المئوية المتقطعة والمجمعة. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | تصور العلاقات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور الاتصالات والارتباطات بين مجموعات البيانات والمتغيرات الخاصة بها. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | تصورات ذات معنى | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بشكل فعال والحصول على رؤى. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [جين](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | مقدمة لدورة حياة علوم البيانات | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمة لدورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى لاكتساب واستخراج البيانات. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ياسمين](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | التحليل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | هذه المرحلة من دورة علوم البيانات تركز على تقنيات تحليل البيانات. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ياسمين](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | التواصل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | هذه المرحلة من دورة علوم البيانات تركز على تقديم الرؤى المستخلصة من البيانات بطريقة تسهل على متخذي القرار فهمها. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [جالن](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | سلسلة دروس تعرفك على علوم البيانات في السحابة وفوائدها. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [تيفاني](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تدريب النماذج باستخدام أدوات قليلة الأكواد. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [تيفاني](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | علوم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [تيفاني](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | علوم البيانات في العالم الواقعي | [في العالم الواقعي](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | مشاريع معتمدة على علوم البيانات في الواقع الحقيقي. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [نيتيا](https://twitter.com/nitya) | - -## GitHub Codespaces - -اتبع الخطوات التالية لفتح هذا المثال في Codespace: -1. انقر على قائمة السهم المنسدل لكود واختر خيار Open with Codespaces. -2. اختر + New codespace في أسفل اللوحة. -لمزيد من المعلومات، راجع [توثيق GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). - -## VSCode Remote - Containers -اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع داخل حاوية باستخدام جهازك المحلي وVSCode باستخدام امتداد Remote - Containers: - -1. إذا كانت هذه هي المرة الأولى لاستخدام حاوية التطوير، يرجى التأكد من أن النظام يلبي المتطلبات المسبقة (مثل تثبيت Docker) في [توثيق البدء السريع](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). - -لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتحه إما في حجم Docker معزول: - -**ملاحظة**: من الناحية التقنية، سيتم استخدام أمر Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** لاستنساخ كود المصدر داخل حجم Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. [الأحجام](https://docs.docker.com/storage/volumes/) هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية. - -أو فتح نسخة مستنسخة أو محملة من المستودع محليًا: +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | تعريف علم البيانات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | تعلّم المفاهيم الأساسية وراء علم البيانات وكيف يرتبط بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبيانات الضخمة. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [فيديو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | أخلاقيات علم البيانات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | مفاهيم أخلاقيات البيانات، التحديات، والأطر. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | تعريف البيانات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | مقدمة في الإحصاء والاحتمالات | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | التقنيات الرياضية للاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [فيديو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | العمل مع البيانات العلائقية | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة عن البيانات العلائقية والأساسيات لاستكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة الاستعلام البنائية، المعروفة أيضًا بـ SQL (تنطق "سي-كول"). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | العمل مع بيانات NoSQL | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة عن البيانات غير العلائقية، أنواعه المختلفة، والأساسيات لاستكشاف وتحليل قواعد بيانات المستندات. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | العمل مع بايثون | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | أساسيات استخدام بايثون لاستكشاف البيانات مع مكتبات مثل Pandas. من المفضل فهم برمجة بايثون أساسيًا. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [فيديو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | تحضير البيانات | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مواضيع تقنيات تنظيف وتحويل البيانات لمعالجة تحديات البيانات المفقودة أو غير الدقيقة أو غير المكتملة. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | تصور الكميات | [تصور البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تعلم كيفية استخدام Matplotlib لتصوير بيانات الطيور 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | تصور توزيع البيانات | [تصور البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور الملاحظات والاتجاهات ضمن فترة زمنية. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | تصور النسب | [تصور البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور النسب المئوية المجمعة والمنفصلة. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | تصور العلاقات | [تصور البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصور الروابط والترابطات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | تصورات ذات معنى | [تصور البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك قيمة وفعالة في حل المشكلات واستخلاص الرؤى. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | مقدمة في دورة حياة علم البيانات | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمة في دورة حياة علم البيانات وخطوتها الأولى اكتساب واستخلاص البيانات. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | التحليل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | تركز هذه المرحلة من دورة الحياة على تقنيات تحليل البيانات. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | التواصل | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | تركز هذه المرحلة على تقديم الرؤى المستخلصة من البيانات بطريقة تسهل فهمها لصناع القرار. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | علم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | سلسلة دروس تعرّف علم البيانات في السحابة وفوائده. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | علم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تدريب النماذج باستخدام أدوات الكود المنخفض. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | علم البيانات في السحابة | [بيانات السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | علم البيانات في العالم الحقيقي | [في العالم الحقيقي](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | مشاريع مدفوعة بواسطة علم البيانات في الواقع. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | + +## مساحات كود جيت هاب + +اتبع هذه الخطوات لفتح هذا العينة في مساحة أكواد: +1. اضغط على قائمة الشيفرة المنسدلة واختر خيار "الفتح مع مساحات الكود". +2. اختر + مساحة جديدة في أسفل اللوحة. +لمزيد من المعلومات، راجع [وثائق GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). + +## VSCode عن بعد - الحاويات +اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع في حاوية باستخدام جهازك المحلي و VSCode مع امتداد Remote - Containers: + +1. إذا كانت هذه أول مرة تستخدم فيها حاوية تطوير، فتأكد من أن نظامك يلبي المتطلبات الأساسية (أي وجود Docker مثبت) في [وثائق البدء](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). + +لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتح المستودع في حجم Docker معزول: + +**ملاحظة**: تحت الغطاء، يستخدم هذا الأمر Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** لاستنساخ الشفرة المصدرية في حجم Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. [الأحجام](https://docs.docker.com/storage/volumes/) هي الآلية المفضلة للاحتفاظ ببيانات الحاوية. + +أو افتح نسخة من المستودع مستنسخة محليًا أو محملة: - استنسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي. - اضغط F1 واختر أمر **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب العمل. +- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب الأمور. ## الوصول دون اتصال -يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام [Docsify](https://docsify.js.org/#/). قم بعمل فورك لهذا المستودع، [ثبّت Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) على جهازك المحلي، ثم في مجلد الجذر لهذا المستودع، اكتب `docsify serve`. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 في جهازك المحلي: `localhost:3000`. +يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام [Docsify](https://docsify.js.org/#/). انسخ هذا الريبو، [ثبت Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا الريبو، اكتب `docsify serve`. سيُخدم الموقع على المنفذ 3000 على المضيف المحلي: `localhost:3000`. -> ملاحظة، دفاتر الملاحظات لن تعرض عبر Docsify، لذلك عند الحاجة لتشغيل دفتر ملاحظات، قم بذلك بشكل منفصل في VS Code باستخدام نواة بايثون. +> ملاحظة، لن تُعرض دفاتر الملاحظات عبر Docsify، لذا عندما تحتاج إلى تشغيل دفتر ملاحظات، افعل ذلك بشكل منفصل في VS Code مع تشغيل نواة بايثون. ## مناهج أخرى -يقوم فريقنا بإنتاج مناهج أخرى! اطلع على: +فريقنا ينتج مناهج أخرى! اطلع على: ### LangChain [![LangChain4j للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### أزور / إيدج / MCP / الوكلاء [![AZD للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![الذكاء الاصطناعي عند الحافة للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![الوكلاء الذكيون للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي [![الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![الذكاء الاصطناعي التوليدي (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -215,39 +215,39 @@ [![الذكاء الاصطناعي التوليدي (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### التعلم الأساسي [![تعلم الآلة للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![علوم البيانات للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![علم البيانات للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![الذكاء الاصطناعي للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![الأمن السيبراني للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![تطوير الويب للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![إنترنت الأشياء للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![تطوير الواقع الممتد للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![تطوير XR للمبتدئين](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### سلسلة كوبيلوت -[![كوبيلوت للبرمجة المزدوجة بالذكاء الاصطناعي](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![كوبيلوت للبرمجة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![كوبيلوت لـ C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![مغامرة كوبيلوت](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## الحصول على المساعدة -**تواجه مشاكل؟** تفقد دليل [استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md) لحلول المشاكل الشائعة. +**هل تواجه مشكلات؟** تحقق من [دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md) للعثور على حلول للمشاكل الشائعة. -إذا علقت أو كانت لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى زملائك المتعلمين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب الأسئلة ويتم تبادل المعرفة بحرية. +إذا واجهت صعوبة أو كان لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب بالأسئلة ويُشارك المعرفة بحرية. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -إذا كان لديك ملاحظات على المنتج أو أخطاء أثناء البناء قم بزيارة: +إذا كان لديك ملاحظات عن المنتج أو أخطاء أثناء البناء، يمكنك زيارة: [![منتدى مطوري Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**إخلاء مسؤولية**: -تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي والمعتمد. للمعلومات الهامة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة. +**إخلاء المسؤولية**: +تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يُرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. ينبغي اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي والمعتمد. للحصول على معلومات هامة، يُنصح بالاعتماد على الترجمة البشرية المهنية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة قد تنشأ عن استخدام هذه الترجمة. \ No newline at end of file diff --git a/translations/bg/.co-op-translator.json b/translations/bg/.co-op-translator.json index af4d8a37c..d78bd2182 100644 --- a/translations/bg/.co-op-translator.json +++ b/translations/bg/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "bg" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:25:22+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:59:31+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "bg" }, diff --git a/translations/bg/README.md b/translations/bg/README.md index 90221dcc3..71e32000d 100644 --- a/translations/bg/README.md +++ b/translations/bg/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Наука за данните за начинаещи - Учебна програма +# Наука за данни за начинаещи - Учебна програма [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,41 +17,41 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Адвокатите за облака Azure в Microsoft с удоволствие представят 10-седмична учебна програма от 20 урока, изцяло посветена на науката за данните. Всеки урок включва предварителен и последващ тест, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задание. Нашата проектно-базирана педагогика ви позволява да учите, докато изграждате, доказано ефективен начин новите умения да "залепват". +Azure Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлагат 10-седмична, 20-урочна учебна програма, изцяло посветена на науката за данни. Всеки урок включва изпити преди и след урока, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задача. Нашата проектно-ориентирана педагогика ви позволява да учите, докато изграждате, което е доказан начин новите умения да "закрепят". -**Благодарим от сърце на нашите автори:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Сърдечни благодарности на нашите автори:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Специални благодарности 🙏 на нашите [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) автори, рецензенти и сътрудници на съдържание,** сред които Аариан Арора, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Специални благодарности 🙏 на нашите автори, прегледачи и сътрудници по съдържанието от [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** особено на Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bg/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Наука за данните за начинаещи - _Скетчнот от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука за данни за начинаещи - _Sketchnote от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Поддръжка на много езици +### 🌐 Многоезична поддръжка -#### Поддържа се чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално) +#### Поддържа се чрез GitHub Action (автоматизирано и винаги актуално) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](./README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Предпочитате да клонирате локално?** -> Това хранилище включва преводи на над 50 езика, което значително увеличава размера на изтегляне. За да клонирате без преводите, използвайте sparse checkout: +> Този репозиторий включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера за сваляне. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Това ви дава всичко необходимо, за да завършите курса с много по-бързо изтегляне. +> Това ви дава всичко необходимо, за да завършите курса с много по-бързо сваляне. -**Ако искате да бъдат добавени допълнителни езикови преводи, поддържаните езици са изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ако желаете да има поддръжка на допълнителни езици за превод, те са изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Присъединете се към нашата общност [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Имаме активна серия "Научи с AI" в Discord, научете повече и се присъединете към нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за наука за данните. +Имаме текуща Discord серия за учене с AI, научете повече и се присъединете към нас в [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за науката за данни. ![Learn with AI series](../../translated_images/bg/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,135 +59,135 @@ Започнете с следните ресурси: -- [Страница за студенти](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На тази страница ще откриете ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини да получите безплатен сертификатен ваучер. Това е страница, която ще искате да отбелязвате и преглеждате от време на време, тъй като съдържанието се обновява поне месечно. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присъединете се към глобална общност от студентски посланици, това може да бъде вашият път към Microsoft. +- [Страница на Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На тази страница ще намерите ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини за получаване на безплатен сертификат. Това е страница, която искате да маркирате и да проверявате от време на време, тъй като съдържанието се обновява поне веднъж месечно. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присъединете се към глобална общност от студентски посланици, това може да е вашият път към Microsoft. -# Започване +# Запознаване с курса ## 📚 Документация -- **[Ръководство за инсталиране](INSTALLATION.md)** - Подробни инструкции за настройка за начинаещи -- **[Ръководство за употреба](USAGE.md)** - Примери и често използвани работни потоци -- **[Отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md)** - Решения на чести проблеми -- **[Ръководство за сътрудничество](CONTRIBUTING.md)** - Как да допринесете към този проект +- **[Ръководство за инсталация](INSTALLATION.md)** - Стъпка по стъпка инструкции за начинаещи +- **[Ръководство за употреба](USAGE.md)** - Примери и често срещани работни потоци +- **[Отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md)** - Решения на често срещани проблеми +- **[Ръководство за принос](CONTRIBUTING.md)** - Как да се включите в този проект - **[За учители](for-teachers.md)** - Насоки за преподаване и ресурси за класната стая ## 👨‍🎓 За студенти -> **Напълно начинаещи**: Нови сте в науката за данните? Започнете с нашите [лесни за начинаещи примери](examples/README.md)! Тези прости, добре коментирани примери ще ви помогнат да разберете основите преди да се потопите в пълната учебна програма. -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, форкнете цялото репо и изпълнете задачите самостоятелно, започвайки с предварителен тест. След това прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте се да създадете проектите, като разбирате уроците, а не като копирате кода за решения; въпреки това, кодът е наличен в папките /solutions във всеки проектно ориентиран урок. Друга идея е да формирате учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За по-нататъшно обучение препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Напълно начинаещи**: Нови сте в науката за данни? Започнете с нашите [примери за начинаещи](examples/README.md)! Тези прости, добре коментирани примери ще ви помогнат да разберете основите преди да се потопите в цялата учебна програма. +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, форкнете целия репозиторий и изпълнете задачите самостоятелно, започвайки с предварителен тест преди лекцията. След това прочетете лекцията и завършете останалите активности. Опитайте да създадете проектите, като разбирате уроците, а не копирате кода на решенията; все пак този код е наличен в папките /solutions във всеки проектно-ориентиран урок. Друга идея е да сформирате учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За по-нататъшно обучение препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Бърз старт:** -1. Прегледайте [Ръководството за инсталиране](INSTALLATION.md), за да настроите средата си +1. Прегледайте [Ръководството за инсталация](INSTALLATION.md), за да настроите средата си 2. Разгледайте [Ръководството за употреба](USAGE.md), за да научите как да работите с учебната програма -3. Започнете с Урок 1 и продължете последователно +3. Започнете с Урок 1 и следвайте поредно 4. Присъединете се към нашата [Discord общност](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за подкрепа ## 👩‍🏫 За учители -> **Учители**: ние сме [включили някои предложения](for-teachers.md) за това как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме на вашата обратна връзка [в нашия дискусионен форум](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Учители**: включили сме [някои предложения](for-teachers.md) как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме да чуем мнението ви [в нашия дискусионен форум](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Запознайте се с екипа [![Промо видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо видео") -**Гиф от** [Мохит Джайзал](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif от** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха! ## Педагогика -Избрахме две педагогически основи при изграждането на тази учебна програма: да бъде базирана на проекти и да включва чести тестове. Към края на тази серия студентите ще са научили основните принципи на науката за данни, включително етични концепции, подготовка на данни, различни начини за работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални случаи на използване на науката за данни и още. +Избрахме две педагогически основи при изграждането на тази учебна програма: да бъде базирана на проекти и да включва чести викторини. Към края на тази серия, студентите ще са научили основните принципи на науката за данни, включително етични концепции, подготовка на данни, различни начини за работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални случаи на използване на науката за данни и още. -Освен това, тест с нисък залог преди урока задава намерението на ученика към изучаването на тема, а втори тест след урока осигурява по-добро запомняне. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да се предприеме изцяло или на части. Проектите започват малки и стават все по-сложни към края на 10-седмичния цикъл. +Освен това ниско-рисковата викторина преди час задава намерението на студента към изучаване на темата, докато втора викторина след часа осигурява по-нататъшно задържане на знанията. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да се изучава цялостно или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни към края на 10-седмичния цикъл. -> Намерете нашите [Правила за поведение](CODE_OF_CONDUCT.md), [Приноси](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md) насоки. Очакваме вашата конструктивна обратна връзка! +> Вижте нашите [Правила за поведение](CODE_OF_CONDUCT.md), [Указания за принос](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md). Очакваме вашата конструктивна обратна връзка! -## Всеки урок включва: +## Всяко занятие включва: -- По желание скицник +- По желание скичноут - По желание допълнително видео -- Загряващ тест преди урока +- Предварителна викторина за затопляне преди урока - Писмен урок -- За уроци основани на проекти, стъпка по стъпка водачи как да изградите проекта -- Провери на знанията +- За уроци на базата на проекти — стъпка по стъпка насоки за изграждане на проекта +- Проверки на знанията - Предизвикателство - Допълнително четиво - Задача -- [Тест след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Викторина след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Бележка относно тестовете**: Всички тестове са в папката Quiz-App, общо 40 теста с по три въпроса. Те са свързани от самите уроци, но приложението за тестове може да се стартира локално или да се разположи в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те постепенно се локализират. +> **Забележка относно викторините**: Всички викторини се намират в папката Quiz-App, общо 40 викторини с по три въпроса всяка. Те са свързани от уроците, но приложението за викторини може да се изпълнява локално или да се разполага в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Постепенно се локализират. -## 🎓 Примери за начинаещи +## 🎓 Примери, подходящи за начинаещи -**Нови в науката за данни?** Създадохме специален [директория с примери](examples/README.md) с прост, добре коментиран код, който ще ви помогне да започнете: +**Новак в науката за данни?** Създадохме специална [директория с примери](examples/README.md) с прост, добре коментиран код, за да ви помогнем да започнете: -- 🌟 **Здравей свят** - Вашата първа програма за наука за данни -- 📂 **Зареждане на данни** - Научете се да четете и изследвате набори от данни -- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и търсене на модели -- 📈 **Основна визуализация** - Създаване на диаграми и графики -- 🔬 **Реален проект** - Цялостен работен процес от начало до край +- 🌟 **Hello World** - Вашата първа програма за наука за данни +- 📂 **Зареждане на данни** - Научете се как да четете и разглеждате набори от данни +- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и намиране на модели +- 📈 **Базова визуализация** - Създаване на диаграми и графики +- 🔬 **Реален проект** - Пълен работен процес от начало до край -Всеки пример включва подробни коментари, обясняващи всяка стъпка, което го прави идеален за абсолютни начинаещи! +Всеки пример включва подробни коментари, които обясняват всяка стъпка, което го прави перфектен за абсолютни начинаещи! 👉 **[Започнете с примерите](examples/README.md)** 👈 ## Уроци -|![ Скицник от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bg/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Скичноут от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bg/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Наука за данни за начинаещи: План - _Скицник от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука за данни за начинаещи: Пътна карта - _Скичноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Номер на урока | Тема | Групиране на урока | Цели за обучение | Свързан урок | Автор | +| Номер на урок | Тема | Група уроци | Учебни цели | Връзка към урок | Автор | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Определяне на науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните понятия зад науката за данни и как тя е свързана с изкуствен интелект, машинно обучение и големи данни. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 02 | Етика в науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Концепции, предизвикателства и рамки на етиката в данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Определяне на данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните чести източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Въведение в статистиката и вероятността | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники на вероятност и статистика за разбиране на данните. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 05 | Работа с релационни данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в релационни данни и основите на изследване и анализ на релационни данни с езика за структурирани заявки, известен като SQL (произнася се “си-кю-ел”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофър](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Работа с NoSQL данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в нерелационни данни, различните им типове и основите на изследване и анализ на документно-базирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Работа с Python | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Основи на използването на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчва се основно разбиране на програмирането с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 08 | Подготовка на данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Теми за техники за почистване и трансформиране на данните, за да се справят с проблеми като липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Визуализация на количества | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Научете как да използвате Matplotlib за визуализиране на данни за птици 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 01 | Определяне на науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните концепции зад науката за данни и как тя е свързана с изкуствения интелект, машинното обучение и големите данни. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | +| 02 | Етика в науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Концепции, предизвикателства и рамки за етиката на данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Определяне на данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните често срещани източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Въведение в статистиката и вероятностите | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники по вероятности и статистика за разбиране на данни. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | +| 05 | Работа с релационни данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в релационните данни и основи на изследване и анализ на релационни данни с езика за структурирани заявки, известен и като SQL (произнася се "си-квел"). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофър](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Работа с NoSQL данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в нерелационните данни, различните им типове и основи на изследване и анализ на документирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Работа с Python | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Основи на използването на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчително е основно разбиране на програмирането с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | +| 08 | Подготовка на данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Теми върху техники за почистване и трансформация на данни за справяне с предизвикателства като липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Визуализация на количества | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Научете как да използвате Matplotlib за визуализация на данни за птици 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Визуализация на разпределения на данни | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на наблюдения и тенденции в интервал. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Визуализация на пропорции | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на дискретни и групирани проценти. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Визуализация на връзки | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на връзки и корелации между набори от данни и техните променливи. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Значими визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за правене на визуализациите ви ценни за ефективно решаване на проблеми и прозрения. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни и първата му стъпка за придобиване и извличане на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Анализиране | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Комуникация | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху представяне на прозренията от данните по начин, който улеснява разбирането им от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джален](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тази серия уроци представя науката за данни в облака и нейните предимства. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели чрез инструменти с нисък код. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | +| 13 | Значими визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за създаване на визуализации, ценни за ефективно решаване на проблеми и извличане на прозрения. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни и първата му стъпка - придобиване и извличане на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Анализ | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Този етап от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Комуникация | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Този етап от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху представянето на извлечените прозрения от данните по начин, който го прави по-лесен за разбиране от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джален](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тази серия от уроци въвежда науката за данни в облака и нейните предимства. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели с инструменти Low Code. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Разгръщане на модели с Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Наука за данни в реалния свят | [В дивата природа](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, базирани на наука за данни в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Наука за данни в реалния свят | [В дивата природа](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, базирани на науката за данни, в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Следвайте тези стъпки, за да отворите този пример в Codespace: -1. Кликнете върху менюто Code и изберете опцията Open with Codespaces. +1. Кликнете на падащото меню Code и изберете опцията Open with Codespaces. 2. Изберете + New codespace в долната част на панела. -За повече информация, вижте [документацията на GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +За повече информация вижте [документацията на GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Контейнери -Следвайте тези стъпки, за да отворите това репо в контейнер чрез вашия локален компютър и VSCode, използвайки разширението VS Code Remote - Containers: +Следвайте тези стъпки, за да отворите това хранилище в контейнер, използвайки локалния си компютър и VSCode чрез разширението VS Code Remote - Containers: -1. Ако използвате контейнер за разработка за първи път, уверете се, че системата ви отговаря на предварителните изисквания (т.е. имате инсталиран Docker) в [документацията за започване](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ако това е първият ви път с development контейнер, уверете се, че системата ви отговаря на изискванията (например, че Docker е инсталиран) в [ръководството за започване](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -За да използвате това хранилище, можете да отворите хранилището в изолиран Docker том: +За да използвате това хранилище, можете да отворите хранилището в изолиран Docker обем: -**Забележка**: Под капака, това ще използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** за клониране на изходния код в Docker том вместо локалната файлова система. [Томове](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитаният механизъм за съхранение на данни на контейнера. +**Забележка**: Под капака, това използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, за да клонира изходния код в Docker обем вместо в локалната файлова система. [Обемите](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитаният механизъм за съхранение на данни на контейнер. Или отворете локално клонирана или изтеглена версия на хранилището: -- Клонирайте хранилището на локалната си файлова система. +- Клонирайте това хранилище на локалната файлова система. - Натиснете F1 и изберете командата **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте да стартира контейнера и опитайте. +- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте контейнерът да стартира и тествате. -## Достъп офлайн +## Офлайн достъп -Можете да стартирате тази документация офлайн, като използвате [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локалната си машина, след което в основната папка на това хранилище напишете `docsify serve`. Уебсайтът ще се сервира на порт 3000 на вашия localhost: `localhost:3000`. +Можете да използвате тази документация офлайн чрез [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локалната си машина и след това в основната папка на това хранилище въведете `docsify serve`. Уебсайтът ще се обслужва на порт 3000 на вашия локален хост: `localhost:3000`. -> Забележка, бележниците няма да бъдат изобразявани чрез Docsify, така че когато трябва да изпълните бележник, направете това отделно в VS Code с работещ Python ядро. +> Забележка: бележниците няма да се рендерират чрез Docsify, затова ако трябва да стартирате бележник, направете го отделно във VS Code с изпълняващ се Python kernel. ## Други учебни програми @@ -197,28 +197,28 @@ ### LangChain [![LangChain4j за начинаещи](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js за начинаещи](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain за начинаещи](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Агенти +### Azure / Edge / MCP / Агентии [![AZD за начинаещи](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP за начинаещи](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI агенти за начинаещи](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Поредица за генериращ AI -[![Генериращ AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генериращ AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генериращ AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генериращ AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Серия за Генеративен AI +[![Генеративен AI за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративен AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративен AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративен AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Основно обучение [![Машинно обучение за начинаещи](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Данни науки за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Наука за данни за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Изкуствен интелект за начинаещи](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Киберсигурност за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Уеб разработка за начинаещи](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -226,22 +226,22 @@ [![XR разработка за начинаещи](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Поредица Copilot -[![Copilot за AI програмиране с партньор](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Серия Copilot +[![Copilot за съвместно програмиране с AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot за C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot приключение](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Приключение с Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Получаване на помощ -**Имали проблеми?** Проверете нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми. +**Имате проблеми?** Разгледайте нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми. -Ако сте зациклили или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други обучаващи се и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанието се споделя свободно. +Ако се затруднявате или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанията се споделят свободно. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ако имате обратна връзка за продукта или грешки по време на разработка посетете: +Ако имате обратна връзка за продукта или намерите грешки при разработка, посетете: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ **Отказ от отговорност**: -Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за никакви недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод. +Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Докато се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия оригинален език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за никакви недоразумения или неправилни тълкувания, възникнали при използването на този превод. \ No newline at end of file diff --git a/translations/bn/.co-op-translator.json b/translations/bn/.co-op-translator.json index bf1b8e280..c10bcc000 100644 --- a/translations/bn/.co-op-translator.json +++ b/translations/bn/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "bn" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:30:40+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:52:14+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "bn" }, diff --git a/translations/bn/README.md b/translations/bn/README.md index fda8bc837..2e76f74fc 100644 --- a/translations/bn/README.md +++ b/translations/bn/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Data Science ফর বেগিনার্স - একটি কারিকুলাম +# শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স - একটি কার্যক্রম [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,191 +17,190 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -মাইক্রোসফটের আজুর ক্লাউড অ্যাডভোকেটরা ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে ১০ সপ্তাহ, ২০টি পাঠবিশিষ্ট একটি কারিকুলাম দিতে পেরে আনন্দিত। প্রতিটি পাঠে প্রি-লেসন এবং পোস্ট-লেসন কুইজ, পাঠ সম্পূর্ণ করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমাদের প্রজেক্ট-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সাথে সাথে নির্মাণ করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতা 'টিকিয়ে রাখার' প্রমাণিত উপায়। +মাইক্রোসফট-এর আজুর ক্লাউড অ্যাডভোকেটরা আনন্দিত যে তারা ১০ সপ্তাহ, ২০টি পাঠের একটি পুরোপুরি ডেটা সায়েন্স সম্পর্কিত কার্যক্রম প্রদান করছে। প্রতিটি পাঠের মধ্যে থাকে প্র-পাঠ ও পোস্ট-পাঠ কোয়িজ, পাঠ সম্পন্ন করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান এবং একটি নিয়োগ। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষণ পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতার জন্য প্রমাণিত একটি কার্যকর পদ্ধতি। -**আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)। +**আমাদের লেখকদের প্রতি হৃদয়ঙ্গম ধন্যবাদ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)। -**🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) লেখক, রিভিউয়ার এবং কন্টেন্ট কন্ট্রিবিউটরদের,** বিশেষ করে আরিয়ান অরোরা, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)। +**🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) লেখক, পর্যালোচক এবং বিষয়বস্তু প্রদানকারীদের,** বিশেষ করে Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bn/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science ফর বেগিনার্স - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ | +| শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ | -### 🌐 মাল্টি-ভাষা সমর্থন +### 🌐 বহু-ভাষা সমর্থন -#### গিটহাব অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপ-টু-ডেট) +#### GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপ-টু-ডেট) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](./README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | 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তালিকাভুক্ত আছে [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষাগুলি চান তবে তালিকাভুক্ত রয়েছে [এখানে](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### আমাদের কমিউনিটিতে যোগ দিন +#### আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -আমাদের একটি ডিসকর্ড লার্ন উইথ AI সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে Data Science এর টিপস এবং ট্রিকস পাবেন। +আমাদের একটি Discord AI শেখার সিরিজ চলছে, আরও জানতে এবং যুক্ত হতে পারেন [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) এ ১৮ থেকে ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং ট্রিকস পাবেন। ![Learn with AI series](../../translated_images/bn/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # আপনি কি একজন ছাত্র? -নিম্নলিখিত উৎস থেকে শুরু করুন: +নিম্নলিখিত সম্পদ দিয়ে শুরু করুন: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) এই পেজে আপনি বেগিনার্স রিসোর্স, ছাত্র প্যাক এবং এমনকি একটি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায় পাবেন। এটি একটি পেজ যা আপনি বুকমার্ক করতে এবং মাঝে মাঝে চেক করতে চান কারণ আমরা মাসের কমপক্ষে একবার কনটেন্ট পরিবর্তন করি। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) একটি গ্লোবাল ছাত্র অ্যাম্বাসাডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি হতে পারে মাইক্রোসফটে আপনার পথ। +- [ছাত্র হাব পেজ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) এই পাতায় আপনি পাবেন শিক্ষানবিসদের জন্য সম্পদ, ছাত্র প্যাক এবং এমনকি একটি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচারের উপায়। এটি একটি পাতা যা আপনি বুকমার্ক করে সময়ে সময়ে চেক করবেন কারণ আমরা অন্তত প্রতি মাসে বিষয়বস্তু পরিবর্তন করি। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) গ্লোবাল ছাত্র অ্যাম্বাসেডরদের একটি সম্প্রদায়ে যোগ দিন, যা আপনার মাইক্রোসফটে প্রবেশদ্বার হতে পারে। -# শুরু করা যাক +# শুরু করাঃ ## 📚 ডকুমেন্টেশন -- **[ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md)** - বেগিনারদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশনা -- **[ব্যবহারের গাইড](USAGE.md)** - উদাহরণ এবং সাধারণ ওয়ার্কফ্লো -- **[ট্রাবলশুটিং](TROUBLESHOOTING.md)** - সাধারণ সমস্যার সমাধান -- **[কনট্রিবিউটিং গাইড](CONTRIBUTING.md)** - কিভাবে এই প্রোজেক্টে অবদান রাখবেন -- **[শিক্ষকদের জন্য](for-teachers.md)** - শেখানোর নির্দেশনা এবং ক্লাসরুম রিসোর্স +- **[ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md)** - শিক্ষানবিসদের জন্য ধাপে ধাপে ইনস্টলেশন নির্দেশনা +- **[ব্যবহার নির্দেশিকা](USAGE.md)** - উদাহরণ এবং সাধারণ কাজের প্রবাহ +- **[সমস্যা সমাধান](TROUBLESHOOTING.md)** - সাধারণ সমস্যার সমাধান +- **[অংশগ্রহণ গাইড](CONTRIBUTING.md)** - এই প্রকল্পে কীভাবে অবদান রাখতে হয় +- **[শিক্ষকদের জন্য](for-teachers.md)** - শিক্ষাদান নির্দেশিকা এবং শ্রেণিকক্ষ সম্পদ ## 👨‍🎓 শিক্ষার্থীদের জন্য -> **সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য**: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের [শিখতে সহজ উদাহরণগুলি](examples/README.md) দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালোভাবে টীকা করা উদাহরণগুলি আপনাকে মৌলিক বিষয়গুলো বোঝাতে সাহায্য করবে পূর্ণ কারিকুলামে যাওয়ার আগে। -> **[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**: এই কারিকুলাম নিজে ব্যবহার করার জন্য, পুরো রেপো ফর্ক করে নিজে নিজে প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচার পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রমগুলি সম্পন্ন করুন। সমাধান কোড কপি করার পরিবর্তে পাঠগুলো বোঝার মাধ্যমে প্রজেক্ট তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে প্রতিটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে সেই কোড উপলব্ধ। আরেকটি ধারণা হলো বন্ধুদের সাথে স্টাডি গ্রুপ তৈরি করে একসাথে বিষয়বস্তু পড়া। আরো পড়াশোনার জন্য, আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি। +> **সম্পূর্ণ শিক্ষানবিস**: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের [শিখতে সহজ উদাহরণ](examples/README.md) দিয়ে শুরু করুন! এই সাধারণ, ভালোভাবে মন্তব্য করা উদাহরণগুলি আপনাকে পূর্ণ কার্যক্রমে প্রবেশ করার আগে মৌলিক বিষয়গুলি বুঝতে সাহায্য করবে। +> **[ছাত্রছাত্রীদের জন্য](https://aka.ms/student-page)**: এই কার্যক্রমটি নিজের মতো ব্যবহার করতে, পুরো রিপোটি fork করুন এবং নিজে নিজে pre-lecture quiz থেকে শুরু করে অনুশীলনগুলি সম্পন্ন করুন। তারপর পাঠ পড়ুন এবং বাকি কার্যকলাপগুলি সম্পন্ন করুন। সমাধান কোড অনুলিপি করার পরিবর্তে পাঠগুলি বুঝে প্রকল্পগুলি তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে সেই কোড প্রতিটি প্রকল্প-কেন্দ্রিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে উপলব্ধ। আরেকটি ধারণা হল বন্ধুদের সাথে একটি অধ্যয়ন গোষ্ঠী গঠন করে একসঙ্গে বিষয়বস্তু পড়া। আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা সুপারিশ করি [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)। **দ্রুত শুরু:** -1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করতে [ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md) দেখুন -2. কারিকুলামের সাথে কাজ করার জন্য [ব্যবহারের গাইড](USAGE.md) পর্যালোচনা করুন +1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করার জন্য [ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md) দেখে নিন +2. কার্যক্রম নিয়ে কাজ করার জন্য [ব্যবহার নির্দেশিকা](USAGE.md) পর্যালোচনা করুন 3. পাঠ ১ থেকে শুরু করে ধারাবাহিকভাবে কাজ করুন -4. সহায়তার জন্য আমাদের [ডিসকর্ড কমিউনিটিতে](https://aka.ms/ds4beginners/discord) যোগ দিন +4. সহায়তার জন্য আমাদের [Discord সম্প্রদায়ে](https://aka.ms/ds4beginners/discord) যোগ দিন ## 👩‍🏫 শিক্ষকদের জন্য -> **শিক্ষকবৃন্দ**: আমরা এই কারিকুলাম কিভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে [কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) অন্তর্ভুক্ত করেছি। আপনার মতামত আমাদের [আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) জানাতে চাই! -## টিমের সাথে পরিচিত হন +> **শিক্ষকবৃন্দ**: আমরা [এই কার্যক্রম ব্যবহারের জন্য কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) জুড়েছি। আপনার ফিডব্যাকের অপেক্ষায় আছি [আমাদের আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## দলকে চেনো -[![প্রোমো ভিডিও](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "প্রোমো ভিডিও") +[![প্রচার ভিডিও](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "প্রচার ভিডিও") -**গিফ বিকাশ করেছেন** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**গিফ দ্বারা** [মোহিত জৈসাল](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে প্রকল্প এবং যারা এটি তৈরি করেছেন তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন! +> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রজেক্ট এবং এটি যারা তৈরি করেছে তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখতে! -## পেডাগজি +## শিক্ষণশাস্ত্র -আমরা এই কারিকুলাম নির্মাণের সময় দুটি পেডাগজিকাল নীতিমালা বেছে নিয়েছি: তা প্রকল্প-ভিত্তিক নিশ্চিত করা এবং এতে প্রায়শই কুইজ অন্তর্ভুক্ত থাকা। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিমালা শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব বিশ্বের ব্যবহার ক্ষেত্রে এবং আরও অনেক কিছু। +এই পাঠক্রম তৈরির সময় আমরা দুটি শিক্ষণমূলক নীতিমালা নির্বাচন করেছি: এটি প্রকল্পভিত্তিক হওয়া এবং এতে ঘনঘন কুইজ অন্তর্ভুক্ত থাকা। এই সিরিজ শেষ হওয়ার পর, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিমালা শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন পদ্ধতি, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব প্রয়োগ, এবং আরও অনেক কিছু। -অতিরিক্তভাবে, একটি শ্রেণীর আগে একটি কম ঝুঁকিপূর্ণ কুইজ শিক্ষার্থীর শেখার উদ্দেশ্য স্থাপন করে, जबकि শ্রেণী শেষের পর দ্বিতীয় কুইজ আরও মেমোরি নিশ্চিত করে। এই কারিকুলামটি নমনীয় এবং মজার করে ডিজাইন করা হয়েছে এবং সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে। +অতিরিক্তভাবে, ক্লাসের আগে একটি নিম্ন চাপের কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয়ে শিখতে ইচ্ছা প্রকাশ করে, আর ক্লাসের পরের দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণ বজায় রাখে। এই পাঠক্রম নমনীয় এবং মজাদার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের চক্র শেষ পর্যন্ত ক্রমশ জটিল হয়। -> আমাদের [আচারসংহিতা](CODE_OF_CONDUCT.md), [অবদান](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়ার স্বাগত জানাই! +> আমাদের [আচার সংহিতা](CODE_OF_CONDUCT.md), [অংশগ্রহণ নির্দেশিকা](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ নির্দেশিকা](TRANSLATIONS.md) দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়াকে স্বাগত জানাই! -## প্রতিটি পাঠের মধ্যে রয়েছে: +## প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত: - ঐচ্ছিক স্কেচনোট - ঐচ্ছিক অতিরিক্ত ভিডিও -- পাঠের আগে ওয়ার্মআপ কুইজ +- পাঠের আগে প্রস্তুতিমূলক কুইজ - লিখিত পাঠ -- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, ধাপে ধাপে প্রকল্প তৈরি করার গাইড +- প্রকল্পভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্প তৈরির ধাপে ধাপে গাইড - জ্ঞান যাচাই - একটি চ্যালেঞ্জ -- অতিরিক্ত পঠন -- নিয়োগ -- [পাঠের পরের কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- অতিরিক্ত পাঠ্য +- অ্যাসাইনমেন্ট +- [পাঠের পর কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজগুলি Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ যার প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে লিঙ্ক করা আছে, তবে কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো বা Azure-এ স্থাপন করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারের নির্দেশ অনুসরণ করুন। এগুলি ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে। +> **কুইজ সম্পর্কে একটি টিপ**: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠ থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে, তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো বা Azure-এ মোতায়েন করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারের নির্দেশ অনুসরণ করুন। এগুলি ধাপে ধাপে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে। -## 🎓 শুরুতে বন্ধু-সুলভ উদাহরণ +## 🎓 শুরু কর্তা_সুলভ উদাহরণ -**ডেটা সায়েন্সে নতুন?** আমরা একটি বিশেষ [উদাহরণের ডিরেক্টরি](examples/README.md) তৈরি করেছি যেখানে সহজ, স্পষ্ট মন্তব্য সহ কোড আছে যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে: +**ডেটা সায়েন্সে নতুন?** আমরা একটি বিশেষ [উদাহরণ ডিরেক্টরি](examples/README.md) তৈরি করেছি সহজ, ভাল মন্তব্য করা কোডের সাথে যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে: -- 🌟 **হ্যালো ওয়ার্ল্ড** - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম -- 📂 **ডেটা লোড করা** - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ করা শেখা -- 📊 **সহজ বিশ্লেষণ** - পরিসংখ্যান গণনা এবং প্যাটার্ন খোঁজা -- 📈 **বেসিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন** - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করা -- 🔬 **বাস্তব প্রকল্প** - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কার্যপ্রণালি +- 🌟 **হ্যালো ওয়ার্ল্ড** - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম +- 📂 **ডেটা লোড করা** - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ করা শিখুন +- 📊 **সহজ বিশ্লেষণ** - পরিসংখ্যান গণনা করুন এবং প্যাটার্ন খুঁজুন +- 📈 **মৌলিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন** - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করুন +- 🔬 **বাস্তব প্রজেক্ট** - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কার্যপ্রবাহ -প্রতিটি উদাহরণ বিশদ মন্তব্য অন্তর্ভুক্ত করে যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে, যা সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য উপযুক্ত! +প্রতিটি উদাহরণ বিস্তারিত মন্তব্য সহ যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে, এটি সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য উপযুক্ত! -👉 **[উদাহরণগুলি দিয়ে শুরু করুন](examples/README.md)** 👈 +👉 **[উদাহরণ দিয়ে শুরু করুন](examples/README.md)** 👈 ## পাঠসমূহ -|![ @sketchthedocs এর স্কেচনোট https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bn/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![স্কেচনোট @sketchthedocs এর দ্বারা https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bn/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনারস: রোডম্যাপ - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ | - - -| পাঠ নম্বর | বিষয় | পাঠ গোষ্ঠী | শেখার উদ্দেশ্য | লিংক করা পাঠ | লেখক | -| :-------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | :----: | -| ০১ | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণা এবং এটি কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং বড় ডেটার সাথে সম্পর্কিত তা শেখা। | [পাঠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| ০২ | ডেটা সায়েন্স নীতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা নীতিশাস্ত্রের ধারণা, চ্যালেঞ্জ ও নীতিমালা। | [পাঠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| ০৩ | ডেটা সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা কিভাবে শ্রেণীবদ্ধ এবং সাধারণ উৎসগুলো কী তা শেখা। | [পাঠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| ০৪ | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা ও পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল। | [পাঠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| ০৫ | সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং Structured Query Language (SQL) ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণা। | [পাঠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| ০৬ | NoSQL ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কবিহীন ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন ধরন, এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণা। | [পাঠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| ০৭ | পাইথন এর সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহারের মূলনীতি। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের মৌলিক ধারণা থাকা উত্তম। | [পাঠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| ০৮ | ডেটা প্রস্তুতি | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার সমস্যা মোকাবেলার জন্য ডেটা পরিষ্কারকরণ এবং রূপান্তরের প্রযুক্তি। | [পাঠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| ০৯ | পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ব্যবহার করে পাখির ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন শেখা 🦆 | [পাঠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| ১০ | ডেটার বন্টনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | একটি ইন্টারভ্যালে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| ১১ | অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | বিচ্ছিন্ন এবং গোষ্ঠীবদ্ধ শতাংশের ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| ১২ | সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটার সেট এবং তাদের পরিবর্তকদের মধ্যে সংযোগ এবং সহসম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| ১৩ | অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে মূল্যবান করার কৌশল ও নির্দেশনা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| ১৪ | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা অর্জন ও নিষ্কাশনের প্রথম ধাপ। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| ১৫ | বিশ্লেষণ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি ডেটা বিশ্লেষণের কৌশলগুলোর প্রতি মনোযোগ দেয়। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| ১৬ | যোগাযোগ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | এই ধাপটি ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপনের ওপর কেন্দ্রিত, যেন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সহজে বুঝতে পারে। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| ১৭ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহ পরিচয় করিয়ে দেয়। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| ১৮ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ। |[পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| ১৯ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio দিয়ে মডেল মোতায়েন। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| ২০ | বন্যে ডেটা সায়েন্স | [ইন দ্য ওয়াইল্ড](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | বাস্তব জগতে ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্প। | [পাঠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স: রোডম্যাপ - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ | + + +| পাঠ নম্বর | বিষয় | পাঠের গ্রুপিং | শেখার উদ্দেশ্য | লিঙ্ককৃত পাঠ | লেখক | +| :--------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| ০১ | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িতকরণ | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের মুল ধারণা শিখুন এবং কীভাবে এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বড় ডেটার সাথে সম্পর্কিত। | [পাঠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [দমিত্রি](http://soshnikov.com) | +| ০২ | ডেটা সায়েন্স নীতিশাস্ত্র | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা নীতি ধারণা, চ্যালেঞ্জ এবং কাঠামো। | [পাঠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [নিত্য](https://twitter.com/nitya) | +| ০৩ | ডেটা সংজ্ঞায়িতকরণ | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং এর সাধারণ উৎস। | [পাঠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [জাসমিন](https://www.twitter.com/paladique) | +| ০৪ | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনা পরিচিতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাব্যতা ও পরিসংখ্যানের গাণিতিক পদ্ধতি। | [পাঠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [দমিত্রি](http://soshnikov.com) | +| ০৫ | সম্পর্কিত ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কিত ডেটার পরিচিতি ও Structured Query Language (SQL) ব্যবহার করে সম্পর্কিত ডেটা অনুসন্ধান ও বিশ্লেষণের মৌলিক ধারণা। | [পাঠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [ক্রিস্টোফার](https://www.twitter.com/geektrainer) | +| ০৬ | নন-রিলেশনাল ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | নন-রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি, তার বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস অনুসন্ধান ও বিশ্লেষণের মৌলিক ধারণা। | [পাঠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [জাসমিন](https://twitter.com/paladique)| +| ০৭ | পাইথনের সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas-এর মতো লাইব্রেরি নিয়ে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহারের মৌলিক ধারণা। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের প্রাথমিক বোঝাপড়া প্রয়োজন। | [পাঠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [দমিত্রি](http://soshnikov.com) | +| ০৮ | ডেটা প্রস্তুতি | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার সমস্যাগুলো মোকাবেলায় ডেটা পরিষ্কার করা ও রূপান্তরের টেকনিক। | [পাঠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [জাসমিন](https://www.twitter.com/paladique) | +| ০৯ | পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ব্যবহার করে পাখির ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা শিখুন 🦆 | [পাঠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) | +| ১০ | ডেটার বন্টনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | একটি ইন্টারভালের মধ্যে পর্যবেক্ষণ ও প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) | +| ১১ | অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ডিসক্রিট এবং গুচ্ছিত শতকরার ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) | +| ১২ | সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটা সেট ও তাদের ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ ও সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) | +| ১৩ | অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে কার্যকর সমস্যা সমাধান ও অন্তর্দৃষ্টির জন্য মূল্যবান করার পদ্ধতি ও নির্দেশনা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) | +| ১৪ | ডেটা সায়েন্স জীবচক্রের পরিচিতি | [জীবচক্র](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স জীবচক্রের পরিচিতি এবং ডেটা সংগ্রহ ও আহরণের প্রথম ধাপ। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [জাসমিন](https://twitter.com/paladique) | +| ১৫ | বিশ্লেষণ | [জীবচক্র](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স জীবচক্রের এই পর্যায়ে ডেটা বিশ্লেষণের পদ্ধতিগুলো ফোকাস করা হয়। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [জাসমিন](https://twitter.com/paladique) | +| ১৬ | যোগাযোগ | [জীবচক্র](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপনায় এই পর্যায় ফোকাস করে যাতে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সহজে বুঝতে পারে। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [জালেন](https://twitter.com/JalenMcG) | +| ১৭ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | এই সিরিজের পাঠগুলি ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহ পরিচয় করিয়ে দেয়। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) | +| ১৮ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল ট্রেনিং। |[পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) | +| ১৯ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio দিয়ে মডেল মোতায়েন। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) | +| ২০ | প্রকৃত দুনিয়াতে ডেটা সায়েন্স | [ইন দ্য ওয়াইল্ড](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | বাস্তব বিশ্বের ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্প। | [পাঠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [নিত্য](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -এই নমুনাটি একটি Codespace-এ খোলার জন্য নিচের ধাপগুলি অনুসরণ করুন: -১. কোড ড্রপ-ডাউন মেনুতে ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশন নির্বাচন করুন। -২. পেনের নীচে + New codespace নির্বাচন করুন। -আরো তথ্যের জন্য, [GitHub ডকুমেন্টেশন](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) দেখুন। +এই নমুনাটি Codespace-এ খুলতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপ অনুসরণ করুন: +১. কোড ড্রপডাউন মেনুতে ক্লিক করে Open with Codespaces অপশনটি নির্বাচন করুন। +২. পেনের নিচে + New codespace নির্বাচন করুন। +বিস্তারিত জানার জন্য দেখুন [GitHub ডকুমেন্টেশন](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)। -## VSCode রিমোট - কন্টেইনার +## VSCode রিমোট - কন্টেইনারস +আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরিটি কন্টেইনারে খুলতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপ অনুসরণ করুন VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন ব্যবহার করে: -আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরিটি একটি কন্টেইনার এ খোলার জন্য VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন ব্যবহার করুন: +১. এটি যদি আপনার প্রথমবারের মতো ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার হয়, দয়া করে নিশ্চিত করুন আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা) [গেটিং স্টার্টেড ডকুমেন্টেশনে](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)। -১. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার করা হয়, তাহলে নিশ্চিত করুন আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা রয়েছে) [গেটিং স্টার্টেড ডকুমেন্টেশন](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) এ। +এই রিপোজিটরি ব্যবহার করতে, আপনি অথবা রিপোজিটরিটি একটি পৃথক Docker ভলিউমে খুলতে পারেন: -এই রিপোজিটরিটি ব্যবহার করতে আপনি পৃথক Docker ভলিউমে রিপোজিটরিটি খুলতে পারেন: +**দ্রষ্টব্য**: অভ্যন্তরে, এটি Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** কমান্ড ব্যবহার করবে সোর্স কোড ডকারের একটি ভলিউমে ক্লোন করার জন্য, স্থানীয় ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে। [ভলিউমগুলি](https://docs.docker.com/storage/volumes/) কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের জন্য পছন্দের মাধ্যম। -**বিঃদ্রঃ** ভিতরে Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** কমান্ড ব্যবহার করে সোর্স কোড লোকাল ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে Docker ভলিউমে ক্লোন করবে। [ভলিউম](https://docs.docker.com/storage/volumes/) হলো কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের প্রিয় পদ্ধতি। +অথবা রিপোজিটরির একটি স্থানীয় ক্লোন করা বা ডাউনলোডকৃত সংস্করণ খুলুন: -অথবা স্থানীয়ভাবে ক্লোন বা ডাউনলোডকৃত সংকলনটি খুলুন: - -- রিপোজিটরিটি আপনার লোকাল ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন। +- এই রিপোজিটরিটি আপনার স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন। - F1 চাপুন এবং **Remote-Containers: Open Folder in Container...** কমান্ড নির্বাচন করুন। -- এই ফোল্ডারের ক্লোনকৃত কপি নির্বাচন করুন, কন্টেইনার শুরু হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন এবং কাজ শুরু করুন। +- এই ফোল্ডারটির ক্লোন করা কপি নির্বাচন করুন, কন্টেইনার শুরু হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন এবং পরীক্ষা করুন। -## অফলাইনে অ্যাক্সেস +## অফলাইন অ্যাকসেস -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে আপনি অফলাইনে এই ডকুমেন্টেশনটি চালাতে পারেন। এই রিপো ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), তারপর এই রিপো-এর রুট ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টের পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন হবে: `localhost:3000`। +আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইন চালাতে পারেন। এই রিপোটি ফর্ক করুন, আপনার স্থানীয় মেশিনে [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), তারপর এই রিপোর মূল ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টের পোর্ট ৩০০০-এ চালু হবে: `localhost:3000`। -> লক্ষ্য করুন, নোটবুকগুলি Docsify দ্বারা রেন্ডার করা হবে না, তাই যখন নোটবুক চালানোর প্রয়োজন হবে, আলাদা করে VS Code-এ Python কের্নেল চালিয়ে তা করুন। +> লক্ষ্য করুন, নোটবুকগুলি Docsify দ্বারা রেন্ডার হবে না, তাই যখন আপনাকে নোটবুক চালাতে হবে, তা আলাদাভাবে VS Code-এ পাইথন কার্নেল দিয়ে চালান। -## অন্যান্য কারিকুলাম +## অন্যান্য পাঠক্রম -আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলামও তৈরি করে! দেখুন: +আমাদের দল অন্যান্য পাঠক্রমও তৈরি করে! দেখতে পাবেন: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / এজেন্টরা [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -209,7 +208,7 @@ --- -### Generative AI সিরিজ +### জেনেরেটিভ AI সিরিজ [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -217,7 +216,7 @@ --- -### মূল শিখন +### মূল শিক্ষা [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -228,27 +227,27 @@ --- -### কপাইলট সিরিজ +### কোপাইলট সিরিজ [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## সহায়তা নেওয়া +## সাহায্য নেওয়া -**সমস্যায় পড়েছেন?** সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য আমাদের [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন। +**সমস্যা হচ্ছে?** সাধারণ সমস্যার সমাধান জানতে আমাদের [ট্রাবলশুটিং গাইড](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন। -যদি আটকে যান অথবা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনও প্রশ্ন থাকে। MCP সম্পর্কে আলোচনায় সহশিক্ষার্থী ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন স্বাগত এবং জ্ঞান স্বাধীনভাবে শেয়ার করা হয়। +যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি সংক্রান্ত কোনো প্রশ্ন থাকে। MCP সম্পর্কে আলাপ-আলোচনায় অন্য শিক্ষার্থী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক সম্প্রদায় যেখানে প্রশ্নরা স্বাগত এবং জ্ঞান শেয়ার করা হয় মুক্তভাবে। [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -পণ্য প্রতিক্রিয়া বা ত্রুটি থাকলে এই ঠিকানায় যান: +যদি পণ্য সম্পর্কিত ফিডব্যাক বা ত্রুটি থাকে, তাহলে এখানে যান: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**বিষয়ভিত্তিক সতর্কতা**: -এই ডকুমেন্টটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। যদিও আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবুও স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা অসততা থাকতে পারে। মূল ডকুমেন্টটির নিজ ভাষায় থাকা তথ্যই সর্বোচ্চ প্রমাণ স্বরূপ গ্রহণ করতে হবে। জরুরি তথ্যের জন্য পেশাজীবী মানব অনুবাদের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে সৃষ্ট যেকোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল অর্থ গ্রহণের জন্য আমরা দায়ী নই। +**অস্বীকৃতি**: +এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল নথিটি তার নিজস্ব ভাষায় কর্তৃপক্ষপূর্ণ উৎস হিসেবে গণ্য করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানুষের অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই। \ No newline at end of file diff --git a/translations/cs/.co-op-translator.json b/translations/cs/.co-op-translator.json index 4e2218152..3c3b678ae 100644 --- a/translations/cs/.co-op-translator.json +++ b/translations/cs/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "cs" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:18:21+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:50:36+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "cs" }, diff --git a/translations/cs/README.md b/translations/cs/README.md index cd538d227..9c82bdf53 100644 --- a/translations/cs/README.md +++ b/translations/cs/README.md @@ -1,57 +1,57 @@ -# Data Science pro začátečníky - osnovy +# Data Science pro začátečníky – učební plán -[![Otevřít v GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub licence](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub přispěvatelé](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub 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Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates v Microsoft mají radost, že mohou nabídnout 10týdenní osnovu, která obsahuje 20 lekcí věnovaných datové vědě. Každá lekce zahrnuje kvízy před a po lekci, psané pokyny k dokončení lekce, řešení a úkol. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožňuje učit se při tvorbě, což je osvědčený způsob, jak nové dovednosti "zůstanou". +Zástupci Azure Cloud ve společnosti Microsoft s potěšením představují desetitýdenní, dvacetilekční učební plán zaměřený na Data Science. Každá lekce obsahuje kvízy před lekcí a po lekci, psaný návod k dokončení lekce, řešení a úkol. Náš projektově orientovaný způsob výuky umožňuje učit se při tvorbě projektů, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti skutečně osvojit. -**Upřímné poděkování našim autorům:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Srdečné díky našim autorům:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 našim autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu z [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** zejména Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 patří našim autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu z řad [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** zejména Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Myšlenková mapa od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science pro začátečníky - 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Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout: +> Tento repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvyšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> To vám poskytne vše potřebné k dokončení kurzu s mnohem rychlejším stažením. +> Toto vám zajistí vše potřebné k dokončení kurzu s mnohem rychlejším stažením. -**Pokud si přejete podpořit další jazyky, podporované jazyky jsou uvedeny [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Pokud si přejete mít podporu dalších jazyků, podporované jazyky najdete [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Připojte se k naší komunitě +#### Přidejte se k naší komunitě [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Máme probíhající řadu Learn with AI na Discordu, dozvíte se více a připojte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) v době od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky, jak používat GitHub Copilot pro datovou vědu. +Máme probíhající sérii Learn with AI na Discordu, dozvíte se více a přidejte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky používání GitHub Copilot pro Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/cs/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,72 +59,72 @@ Máme probíhající řadu Learn with AI na Discordu, dozvíte se více a připo Začněte s následujícími zdroji: -- [Student Hub stránka](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na této stránce najdete zdroje pro začátečníky, studentské balíčky a dokonce i způsoby, jak získat bezplatný certifikační voucher. Tuto stránku si rozhodně uložte mezi záložky a pravidelně kontrolujte, protože obsah měníme alespoň jednou měsíčně. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Připojte se k celosvětové komunitě studentských velvyslanců, může to být vaše cesta do Microsoftu. +- [Stránka Studentského centra](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na této stránce najdete zdroje pro začátečníky, studentské balíčky a dokonce i způsoby, jak získat bezplatný certifikační voucher. Tuto stránku si určitě uložte mezi záložky a občas ji zkontrolujte, protože obsah obměňujeme alespoň jednou měsíčně. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Přidejte se k mezinárodní komunitě studentských ambasadorů, může to být vaše cesta do Microsoftu. # Začínáme ## 📚 Dokumentace -- **[Instalační příručka](INSTALLATION.md)** - Krok za krokem nastavení pro začátečníky -- **[Průvodce používáním](USAGE.md)** - Příklady a běžné pracovní postupy -- **[Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md)** - Řešení běžných problémů -- **[Příručka přispívání](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispět do tohoto projektu -- **[Pro učitele](for-teachers.md)** - Doporučení k výuce a materiály do výuky +- **[Instalační příručka](INSTALLATION.md)** – Podrobné pokyny k nastavení pro začátečníky +- **[Příručka k použití](USAGE.md)** – Příklady a běžné pracovní postupy +- **[Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md)** – Řešení běžných problémů +- **[Příručka přispívání](CONTRIBUTING.md)** – Jak přispět do tohoto projektu +- **[Pro učitele](for-teachers.md)** – Pokyny k výuce a zdroje pro třídu ## 👨‍🎓 Pro studenty -> **Úplní začátečníci**: Jste noví v datové vědě? Začněte s našimi [příklady přátelskými pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře komentované příklady vám pomohou pochopit základy před tím, než se do osnovy ponoříte. -> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: Chcete-li tento kurz využít sami, forknete celý repozitář a samostatně dokončete cvičení, začínající přednáškovým kvízem. Poté si přečtěte lekci a dokončete zbytek aktivit. Snažte se projekty vytvářet tak, že pochopíte lekce, místo abyste pouze kopírovali řešení; však tyto kódy jsou k dispozici v /solutions složkách v každé lekci orientované na projekt. Dalším nápadem je vytvořit studijní skupinu s přáteli a projít obsah společně. Pro další studium doporučujeme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Úplní začátečníci**: Jste v oblasti data science nováčkem? Začněte s našimi [příklady vhodnými pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře komentované příklady vám pomohou pochopit základy ještě před tím, než se pustíte do celého učebního plánu. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: abyste mohli tento učební plán využívat sami, naklonujte celý repozitář a vypracujte úkoly samostatně, počínaje kvízem před přednáškou. Pak si přečtěte přednášku a dokončete zbývající aktivity. Snažte se projekty vytvářet tak, že lekce pochopíte, místo pouhého kopírování řešení; řešení jsou však k dispozici ve složkách /solutions v každé lekci zaměřené na projekt. Další možností je založit studijní skupinu s přáteli a projít obsah společně. Pro další studium doporučujeme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Rychlý start:** -1. Podívejte se na [Instalační příručku](INSTALLATION.md) k nastavení svého prostředí -2. Prohlédněte si [Průvodce používáním](USAGE.md), abyste se naučili, jak s osnovou pracovat +1. Podívejte se do [Instalační příručky](INSTALLATION.md) pro nastavení vašeho prostředí +2. Prostudujte [Příručku k použití](USAGE.md), jak pracovat s učebním plánem 3. Začněte Lekcí 1 a pokračujte postupně -4. Připojte se k naší [komunitě na Discordu](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu +4. Přidejte se k naší [Discord komunitě](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu ## 👩‍🏫 Pro učitele -> **Učitelé**: přidali jsme [několik návrhů](for-teachers.md), jak tuto osnovu používat. Rádi uvítáme vaše připomínky [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Učitelé**: zahrnuli jsme [některá doporučení](for-teachers.md), jak tento učební plán používat. Budeme rádi za vaši zpětnou vazbu [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Seznamte se s týmem [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří ho vytvořili! +> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří jej vytvořili! ## Pedagogika -Při tvorbě této učební osnovy jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajistit, aby byl kurz založen na projektech a aby obsahoval časté kvízy. Na konci této série se studenti naučí základní principy datové vědy, včetně etických konceptů, přípravy dat, různých způsobů práce s daty, vizualizace dat, analýzy dat, praktických případů použití datové vědy a další. +Při tvorbě této kurikula jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajistit, aby bylo založeno na projektech, a aby obsahovalo časté kvízy. Na konci této série se studenti naučí základní principy datové vědy, včetně etických konceptů, přípravy dat, různých způsobů práce s daty, vizualizace dat, analýzy dat, reálných případů použití datové vědy a dalších. -Navíc nízkorizikový kvíz před lekcí nastavuje záměr studenta k učení daného tématu, zatímco druhý kvíz po lekci zajišťuje lepší zapamatování. Tento kurz byl navržen tak, aby byl flexibilní a zábavný a může být absolvován celý nebo jen jeho část. Projekty začínají malé a postupně se během 10týdenního cyklu stávají složitějšími. +Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastavuje záměr studenta učit se dané téma, zatímco druhý kvíz po hodině zajišťuje lepší zapamatování. Toto kurikulum je navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a může být absolvováno celé nebo částečně. Projekty začínají malé a postupně se ve 10týdenním cyklu stávají složitějšími. -> Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Příspěvky](CONTRIBUTING.md), [Překlad](TRANSLATIONS.md) pravidla. Vítáme vaši konstruktivní zpětnou vazbu! +> Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pravidla přispívání](CONTRIBUTING.md), [Pokyny k překladům](TRANSLATIONS.md). Vítáme vaši konstruktivní zpětnou vazbu! ## Každá lekce obsahuje: -- Volitelný sketchnote -- Volitelné doplňkové video -- Předlekční rozcvičovací kvíz -- Písemnou lekci -- U projektových lekcí podrobné návody, jak projekt sestavit +- Nepovinnou sketchnotu +- Nepovinné doplňkové video +- Kvíz na rozehřátí před lekcí +- Psanou lekci +- Pro projektové lekce krok za krokem návody, jak vytvořit projekt - Kontroly znalostí - Výzvu -- Doplňující četbu +- Doplňující čtení - Zadání -- [Pověrečnou kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Poznámka k učebním kvízům**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce Quiz-App, kde je celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny v rámci lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně nebo nasadit do Azure; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app`. Postupně jsou lokalizovány. +> **Poznámka ke kvízům**: Všechny kvízy jsou v složce Quiz-App, je jich celkem 40, každý s třemi otázkami. Jsou propojeny z lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně nebo nasadit na Azure; následujte instrukce ve složce `quiz-app`. Postupně se překládají. -## 🎓 Příklady vhodné pro začátečníky +## 🎓 Příklady přátelské k začátečníkům -**Jste v datové vědě nováčkem?** Vytvořili jsme speciální [adresář s příklady](examples/README.md) s jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít: +**Jste nový v datové vědě?** Vytvořili jsme speciální [adresář příkladů](examples/README.md) s jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít: -- 🌟 **Hello World** - Váš první program v datové vědě -- 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a zkoumat datové sady -- 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítejte statistiky a najděte vzory +- 🌟 **Hello World** - Váš první program pro datovou vědu +- 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a prozkoumávat datové sady +- 📊 **Jednoduchá analýza** - Spočítejte statistiky a objevte vzory - 📈 **Základní vizualizace** - Vytvářejte grafy a diagramy -- 🔬 **Projekt ze skutečného světa** - Kompletní workflow od začátku do konce +- 🔬 **Projekt z reálného světa** - Kompletní pracovní postup od začátku do konce Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, což je ideální pro úplné začátečníky! @@ -133,83 +133,83 @@ Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, c ## Lekce -|![ Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Datová věda pro začátečníky: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Číslo lekce | Téma | Zařazení lekce | Cíle učení | Odkaz na lekci | Autor | -| :---------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definice datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní koncepty datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením a big daty. | [lekce](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Cíle učení | Propojená lekce | Autor | +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Definování datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní pojmy datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením a velkými daty. | [lekce](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Etika datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dat. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definice dat | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jak jsou data klasifikována a jejich běžné zdroje. | [lekce](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 03 | Definování dat | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jak jsou data klasifikována a jejich běžné zdroje. | [lekce](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Úvod do statistiky a pravděpodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravděpodobnosti a statistiky pro pochopení dat. | [lekce](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Práce s relačními daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačních dat a základy průzkumu a analýzy relačních dat za pomocí strukturovaného dotazovacího jazyka, známého jako SQL (vyslovováno „ess-kyu-el“). | [lekce](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | Práce s NoSQL daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačních dat, jejich různých typů a základy průzkumu a analýzy dokumentových databází. | [lekce](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 05 | Práce s relačními daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačních dat a základy průzkumu a analýzy relačních dat pomocí strukturovaného dotazovacího jazyka, známého jako SQL (vyslovuje se "ess-kju-el"). | [lekce](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Práce s NoSQL daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačních dat, jejich různých typů a základy průzkumu a analýzy dokumentových databází. | [lekce](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Práce s Pythonem | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Základy použití Pythonu pro průzkum dat s knihovnami jako Pandas. Doporučuje se základní znalost programování v Pythonu. | [lekce](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Příprava dat | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Témata o technikách vyčištění a transformace dat pro řešení problémů s chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Vizualizace množství | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte se, jak používat Matplotlib k vizualizaci dat ptáků 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 08 | Příprava dat | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Témata týkající se technik čištění a transformace dat k řešení problémů s chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Vizualizace množství | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte se používat Matplotlib k vizualizaci dat o ptácích 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Vizualizace rozložení dat | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace pozorování a trendů v intervalu. | [lekce](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Vizualizace podílů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace diskrétních a seskupených procent. | [lekce](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizace proporcí | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace diskrétních a seskupených procent. | [lekce](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Vizualizace vztahů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi sadami dat a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Smysluplné vizualizace | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a rady, jak udělat vaše vizualizace hodnotnými pro efektivní řešení problémů a získávání poznatků. | [lekce](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Úvod do životního cyklu datové vědy | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životního cyklu datové vědy a jeho prvního kroku získávání a extrakce dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analýza | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na techniky analýzy dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | Komunikace | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na prezentaci poznatků z dat tak, aby bylo snazší je pochopit rozhodovacím orgánům. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 13 | Smysluplné vizualizace | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a návody, jak učinit vaše vizualizace hodnotnými pro efektivní řešení problémů a získání poznatků. | [lekce](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Úvod do životního cyklu datové vědy | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životního cyklu datové vědy a jeho první fáze získávání a extrakce dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analýza | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na techniky analýzy dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikace | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na prezentaci poznatků z dat tak, aby bylo snazší je pochopit rozhodovacím orgánům. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tato série lekcí představuje datovou vědu v cloudu a její výhody. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénink modelů pomocí nástrojů Low Code. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazení modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datová věda v terénu | [V terénu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty poháněné datovou vědou ve skutečném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 18 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů pomocí nástrojů Low Code. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazení modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Datová věda v praxi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty založené na datové vědě v reálném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto vzoru v Codespace: -1. Klikněte na rozbalovací nabídku Kód a vyberte možnost Otevřít v Codespaces. -2. Vyberte + Nový codespace ve spodní části panelu. -Další informace naleznete v [dokumentaci GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. Klikněte na rozbalovací menu Code a vyberte možnost Open with Codespaces. +2. Vyberte + New codespace v dolní části panelu. +Pro více informací se podívejte na [dokumentaci GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto repozitáře v kontejneru pomocí vašeho místního počítače a VSCode pomocí rozšíření VS Code Remote - Containers: +Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto repozitáře v kontejneru pomocí vašeho lokálního počítače a VSCode s rozšířením VS Code Remote - Containers: -1. Pokud poprvé používáte vývojový kontejner, ujistěte se, že váš systém splňuje požadavky (například máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Pokud používáte vývojový kontejner poprvé, ujistěte se, že váš systém splňuje požadavky (tzn. máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Pro použití tohoto repozitáře můžete buď otevřít repozitář v izolovaném Docker volume: +Pro použití tohoto repozitáře můžete repozitář otevřít v izolovaném Docker svazku: -**Poznámka**: Pod kapotou se použije příkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pro naklonování zdrojového kódu do Docker volume místo lokálního souborového systému. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) jsou preferovaný mechanismus pro uchovávání dat kontejneru. +**Poznámka**: Pod pokličkou toto používá příkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pro klonování zdrojového kódu do Docker svazku místo lokálního souborového systému. [Svazky](https://docs.docker.com/storage/volumes/) jsou preferovaným mechanismem pro perzistenci dat kontejneru. -Nebo otevřete lokálně klonovanou nebo staženou verzi repozitáře: +Nebo otevřete lokálně klonovanou či staženou verzi repozitáře: -- Naklonujte tento repozitář do svého místního souborového systému. +- Naklonujte tento repozitář do svého lokálního souborového systému. - Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vyberte klonovanou kopii této složky, počkejte na spuštění kontejneru a vyzkoušejte. +- Vyberte naklonovanou kopii této složky, počkejte, až se kontejner spustí, a vyzkoušejte to. ## Offline přístup -Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkněte tento repozitář, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj místní počítač, poté v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte `docsify serve`. Webová stránka bude dostupná na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. +Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvořte fork tohoto repozitáře, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj počítač, pak v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte `docsify serve`. Web bude dostupný na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. -> Poznámka, notebooky nebudou vykresleny přes Docsify, takže pokud potřebujete spustit notebook, udělejte to samostatně ve VS Code, kde běží Python kernel. +> Poznámka, zápisníky (notebooks) nebudou renderovány přes Docsify, takže pokud potřebujete notebook spustit, dělejte to zvlášť ve VS Code s Python kernelem. -## Další kurzy +## Jiná kurikula -Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: +Náš tým tvoří i další kurikula! Podívejte se: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenti [![AZD pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI agenty pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agenti pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Sérii Generativní AI -[![Generative AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Série Generativní AI +[![Generativní AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -220,7 +220,7 @@ Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: [![ML pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kyberbezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Kybernetická bezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Webový vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -230,18 +230,18 @@ Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: ### Série Copilot [![Copilot pro AI párové programování](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot pro C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot dobrodružství](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Dobrodružství](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Získání pomoci -**Narážíte na problémy?** Podívejte se na náš [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných potíží. +**Setkáváte se s problémy?** Podívejte se na náš [Průvodce odstraňováním problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů. -Pokud se zaseknete nebo máte jakékoli otázky ohledně vytváření AI aplikací. Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům k diskuzím o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti jsou sdíleny volně. +Pokud uvíznete nebo máte jakékoli dotazy ohledně vytváření AI aplikací, připojte se k dalším studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podporující komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti jsou sdíleny volně. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo chyby při tvorbě navštivte: +Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby během vývoje, navštivte: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo chyby při tvorbě navštivte: **Upozornění**: -Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, vezměte prosím na vědomí, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro zásadní informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neručíme za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu. +Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme zodpovědní za žádné nedorozumění či chybné interpretace vzniklé z použití tohoto překladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/da/.co-op-translator.json b/translations/da/.co-op-translator.json index 649cb37db..1ef2a8d53 100644 --- a/translations/da/.co-op-translator.json +++ b/translations/da/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "da" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:56:40+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:23:33+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "da" }, diff --git a/translations/da/README.md b/translations/da/README.md index 70a623be4..017e70d57 100644 --- a/translations/da/README.md +++ b/translations/da/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Data Science for Beginners - Et Læreplan +# Data Science for Beginners - En Læreplan [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,18 +17,18 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde en 10-ugers, 20-lektions læreplan, der handler om Data Science. Hver lektion inkluderer quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning og en opgave. Vores projektbaserede pædagogik giver dig mulighed for at lære, mens du bygger, en bevist metode til at få nye færdigheder til at "sidde fast". +Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde et 10-ugers, 20-lektioners pensum, der handler om Data Science. Hver lektion inkluderer quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning og en opgave. Vores projektbaserede pædagogik giver dig mulighed for at lære, mens du bygger, en bevist metode til at lade nye færdigheder 'sætte sig fast'. -**Hjertelig tak til vores forfattere:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Stor tak til vores forfattere:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Særlige tak 🙏 til vores [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, anmeldere og indholdsleverandører,** især Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Særlige tak 🙏 til vores [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, anmeldere og indholdsbidragydere,** især Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/da/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Data Science For Beginners - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Flere Sprog Understøttelse +### 🌐 Flere Sprogunderstøttelse #### Understøttet via GitHub Action (Automatiseret & Altid Opdateret) @@ -37,7 +37,7 @@ Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde en 10-ugers, 20-lekt > **Foretrækker du at klone lokalt?** -> Dette repository inkluderer mere end 50 sprogoversættelser, som øger downloadstørrelsen betydeligt. For at klone uden oversættelser, brug sparse checkout: +> Dette repository inkluderer 50+ sprogoversættelser, hvilket øger størrelsen markant ved download. For at klone uden oversættelser, brug sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners @@ -46,12 +46,12 @@ Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde en 10-ugers, 20-lekt > Dette giver dig alt, hvad du behøver for at gennemføre kurset med en meget hurtigere download. -**Hvis du ønsker at få yderligere oversættelsessprog understøttet, er de opført [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Hvis du ønsker yderligere understøttede oversættelsessprog, er de listet [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Deltag i vores fællesskab +#### Deltag i vores fællesskab [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Vi har en igangværende Discord lær med AI serie, lær mere og deltag hos [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du får tips og tricks til brug af GitHub Copilot til Data Science. +Vi har en Discord lær med AI-serie i gang, lær mere og tilmeld dig på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du vil få tips og tricks til at bruge GitHub Copilot til Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/da/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,72 +59,72 @@ Vi har en igangværende Discord lær med AI serie, lær mere og deltag hos [Lear Kom i gang med følgende ressourcer: -- [Student Hub siden](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne side finder du begynderressourcer, studenterpakker og endda måder at få en gratis certifikatvoucher på. Dette er en side, du ønsker at bogmærke og tjekke fra tid til anden, da vi skifter indhold mindst månedligt. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bliv medlem af et globalt fællesskab af student ambassadors, dette kunne være din vej ind i Microsoft. +- [Student Hub side](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne side finder du begynderressourcer, studenterpakker og endda måder at få en gratis certifikatkupon. Dette er en side, du vil bogmærke og tjekke jævnligt, da vi udskifter indhold mindst månedligt. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Deltag i et globalt fællesskab af studentambassadører, dette kunne være din vej ind i Microsoft. # Kom godt i gang ## 📚 Dokumentation -- **[Installationsguide](INSTALLATION.md)** - Trin-for-trin opsætningsinstruktioner for begyndere +- **[Installationsvejledning](INSTALLATION.md)** - Trinvise opsætningsinstruktioner for begyndere - **[Brugsvejledning](USAGE.md)** - Eksempler og almindelige arbejdsgange -- **[Fejlfinding](TROUBLESHOOTING.md)** - Løsninger på almindelige problemer -- **[Bidragsvejledning](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan man bidrager til dette projekt -- **[For undervisere](for-teachers.md)** - Undervisningsvejledning og klasseværelsesressourcer +- **[Fejlfinding](TROUBLESHOOTING.md)** - Løsninger til almindelige problemer +- **[Bidragsvejledning](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan du bidrager til dette projekt +- **[For undervisere](for-teachers.md)** - Undervisningsvejledning og materialer til klasseundervisning ## 👨‍🎓 For studerende -> **Fuldstændige begyndere**: Ny til data science? Start med vores [begynder-venlige eksempler](examples/README.md)! Disse simple, velkommenterede eksempler vil hjælpe dig med at forstå det grundlæggende, før du går i dybden med hele læreplanen. -> **[Studerende](https://aka.ms/student-page)**: for at bruge denne læreplan på egen hånd, forgrene hele repo'et og gennemfør øvelserne på egen hånd, startende med en quiz før forelæsningen. Læs derefter forelæsningen og gennemfør resten af aktiviteterne. Prøv at skabe projekterne ved at forstå lektionerne frem for at kopiere løsningskoden; denne kode findes dog i /solutions mapperne i hver projektorienteret lektion. En anden idé er at danne en studiegruppe med venner og gennemgå indholdet sammen. Til yderligere studie anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Helt begyndere**: Ny inden for data science? Start med vores [begyndervenlige eksempler](examples/README.md)! Disse simple og godt kommenterede eksempler hjælper dig med at forstå det basale, før du dykker ned i hele læreplanen. +> **[Studerende](https://aka.ms/student-page)**: For at bruge denne læreplan på egen hånd, fork hele repo’et og gennemfør øvelserne selv, startende med en quiz før lektionen. Læs derefter lektionen og gennemfør resten af aktiviteterne. Prøv at lave projekterne ved at forstå lektionerne fremfor at kopiere løsningskoden; denne kode er dog tilgængelig i /solutions mapperne i hver projektorienteret lektion. En anden idé er at danne en studiegruppe med venner og gå gennem indholdet sammen. Til videre studier anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Hurtig start:** -1. Tjek [Installationsguiden](INSTALLATION.md) for at sætte dit miljø op -2. Gennemgå [Brugsvejledningen](USAGE.md) for at lære, hvordan du arbejder med læreplanen -3. Start med Lektion 1 og arbejd dig sekventielt igennem +1. Tjek [Installationsvejledningen](INSTALLATION.md) for at sætte dit miljø op +2. Gennemgå [Brugsvejledningen](USAGE.md) for at lære at arbejde med læreplanen +3. Start med Lektion 1 og fortsæt sekventielt 4. Deltag i vores [Discord-fællesskab](https://aka.ms/ds4beginners/discord) for support ## 👩‍🏫 For undervisere -> **Undervisere**: vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan man bruger denne læreplan. Vi vil meget gerne have din feedback [i vores diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Mød teamet +> **Undervisere**: Vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan du kan bruge denne læreplan. Vi vil gerne have din feedback [i vores diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Mød holdet [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif af** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik på billedet ovenfor for en video om projektet og de personer, der skabte det! +> 🎥 Klik på billedet ovenfor for en video om projektet og de folk, der skabte det! ## Pædagogik -Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi byggede denne læseplan: at sikre, at den er projektbaseret, og at den inkluderer hyppige quizzer. Ved slutningen af denne serie vil eleverne have lært grundlæggende principper for data science, inklusive etiske koncepter, datapreparation, forskellige måder at arbejde med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige anvendelsestilfælde af data science og meget mere. +Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi byggede dette pensum: at sikre, at det er projektbaseret, og at det inkluderer hyppige quizzer. Ved slutningen af denne serie vil eleverne have lært grundlæggende principper for datalogi, inklusive etiske begreber, dataklargøring, forskellige måder at arbejde med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige anvendelsestilfælde af datalogi og mere. -Derudover sætter en lavrisiko-quiz før en klasse elevens intention mod at lære et emne, mens en anden quiz efter klassen sikrer yderligere fastholdelse. Denne læseplan er designet til at være fleksibel og sjov, og kan tages i sin helhed eller delvist. Projekterne starter småt og bliver gradvist mere komplekse mod slutningen af den 10-ugers cyklus. +Derudover sætter en lavrisiko quiz før en klasse intentionen for eleven omkring at lære et emne, mens en anden quiz efter klassen sikrer yderligere fastholdelse. Dette pensum er designet til at være fleksibelt og sjovt og kan tages i sin helhed eller i dele. Projekterne starter småt og bliver gradvist mere komplekse ved slutningen af den 10-ugers cyklus. -> Find vores [Adfærdskodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidrag](CONTRIBUTING.md), [Oversættelse](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi byder konstruktiv feedback velkommen! +> Find vores [adfærdskodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [bidrag](CONTRIBUTING.md), [oversættelses](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi byder din konstruktive feedback velkommen! ## Hver lektion inkluderer: -- Valgfri skitsenote +- Valgfri sketchnote - Valgfri supplerende video -- For-lesson opvarmningsquiz -- Skreven lektion -- For projektbaserede lektioner, trin-for-trin guider til, hvordan man bygger projektet -- Videnstjek +- Opvarmningsquiz før lektionen +- Skriftlig lektion +- For projektbaserede lektioner, trin-for-trin vejledninger om, hvordan man bygger projektet +- Videnskontroller - En udfordring - Supplerende læsning - Opgave -- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En note om quizzer**: Alle quizzer findes i Quiz-App mappen, med i alt 40 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køre lokalt eller implementeres til Azure; følg instruktionerne i `quiz-app` mappen. De bliver gradvist lokaliseret. +> **En note om quizzer**: Alle quizzer er indeholdt i Quiz-App mappen, i alt 40 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra inden for lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt eller deployeres til Azure; følg instruktionerne i `quiz-app` mappen. De bliver gradvist lokaliseret. -## 🎓 Begynder-venlige eksempler +## 🎓 Begynder-venlige Eksempler -**Ny til Data Science?** Vi har lavet en speciel [eksempelmapppe](examples/README.md) med simpel, velkommenteret kode for at hjælpe dig i gang: +**Ny til Data Science?** Vi har oprettet en særlig [eksempelmapppe](examples/README.md) med simpel, godt kommenteret kode for at hjælpe dig i gang: - 🌟 **Hello World** - Dit første data science program -- 📂 **Indlæsning af data** - Lær at læse og udforske datasæt -- 📊 **Simpel analyse** - Beregn statistik og find mønstre -- 📈 **Grundlæggende visualisering** - Skab diagrammer og grafer -- 🔬 **Virkelighedsnært projekt** - Fuld arbejdsproces fra start til slut +- 📂 **Indlæsning af Data** - Lær at læse og udforske datasæt +- 📊 **Simpel Analyse** - Beregn statistik og find mønstre +- 📈 **Basal Visualisering** - Lav diagrammer og grafer +- 🔬 **Virkeligt Projekt** - Færdig workflow fra start til slut Hvert eksempel inkluderer detaljerede kommentarer, der forklarer hvert trin, hvilket gør det perfekt for absolutte begyndere! @@ -135,69 +135,69 @@ Hvert eksempel inkluderer detaljerede kommentarer, der forklarer hvert trin, hvi |![ Sketchnote af @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/da/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Køreplan - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lektion nummer | Emne | Lektion gruppe | Læringsmål | Linket lektion | Forfatter | +| Lektion Nummer | Emne | Lektion Gruppering | Læringsmål | Linket Lektion | Forfatter | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definering af Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende koncepter bag data science og hvordan det relaterer sig til kunstig intelligens, maskinlæring og big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science etik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Dataetik koncepter, udfordringer og rammer. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definering af Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassificeres og dets almindelige kilder. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduktion til statistik & sandsynlighed | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Matematiske teknikker inden for sandsynlighed og statistik til forståelse af data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Arbejde med relationelle data | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til relationelle data og grundlæggende udforskning og analyse af relationelle data med Structured Query Language, også kendt som SQL (udtales “see-quell”). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Arbejde med NoSQL data | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til ikke-relationelle data, dens forskellige typer og grundlæggende udforskning og analyse af dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Arbejde med Python | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlæggende brug af Python til dataudforskning med biblioteker som Pandas. Grundlæggende forståelse af Python programmering anbefales. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Datapreparation | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner om datateknikker til rengøring og omdannelse af data for at håndtere udfordringer med manglende, unøjagtige eller ufuldstændige data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisering af mængder | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lær at bruge Matplotlib til at visualisere fugledata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualisering af datadistributioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af observationer og tendenser inden for et interval. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualisering af procenter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af diskrete og grupperede procenter. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisering af relationer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af forbindelser og korrelationer mellem datasæt og deres variabler. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meningsfulde visualiseringer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Teknikker og vejledning til at gøre dine visualiseringer værdifulde for effektiv problemløsning og indsigt. | [lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduktion til Data Science livscyklus | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion til data science livscyklus og dets første trin med at erhverve og udtrække data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 01 | Definition af Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende koncepter bag data science og hvordan det er relateret til kunstig intelligens, maskinlæring og big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Data Science etik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Dataetiske begreber, udfordringer & rammeværk. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definition af Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassificeres og dets almindelige kilder. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduktion til Statistik & Sandsynlighed | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | De matematiske teknikker inden for sandsynlighed og statistik til at forstå data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Arbejde med Relationelle Data | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til relationelle data og det grundlæggende i at udforske og analysere relationelle data med Structured Query Language, også kendt som SQL (udtales “see-quell”). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Arbejde med NoSQL Data | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til ikke-relationelle data, dets forskellige typer og det grundlæggende i udforskning og analyse af dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Arbejde med Python | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlæggende om brug af Python til dataudforskning med biblioteker som Pandas. Grundlæggende forståelse af Python programmering anbefales. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Dataklargøring | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner om datateknikker til at rense og transformere data for at håndtere udfordringer med manglende, upræcis eller ufuldstændig data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualisering af Mængder | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lær hvordan man bruger Matplotlib til at visualisere fugledata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualisering af Datas Fordeling | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af observationer og tendenser inden for et interval. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualisering af Proportioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af diskrete og grupperede procenter. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisering af Relationer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af forbindelser og korrelationer mellem datasæt og deres variable. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Meningsfulde Visualiseringer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Teknikker og vejledning til at gøre dine visualiseringer værdifulde for effektiv problemløsning og indsigt. | [lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduktion til Data Science livscyklus | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion til data science livscyklussen og dens første trin med at erhverve og udtrække data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analyse | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fase af data science livscyklussen fokuserer på teknikker til at analysere data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Kommunikation | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fase af data science livscyklussen fokuserer på at præsentere indsigt fra data på en måde, som gør det nemmere for beslutningstagere at forstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serie lektioner introducerer data science i skyen og dens fordele. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Træning af modeller med Low Code værktøjer. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Udrulning af modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science i det fri | [I det fri](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science drevne projekter i den virkelige verden. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 16 | Kommunikation | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fase af data science livscyklussen fokuserer på at præsentere indsigt fra dataene på en måde, som gør det nemmere for beslutningstagere at forstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science i Skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serie af lektioner introducerer data science i skyen og dens fordele. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science i Skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Træning af modeller ved hjælp af Low Code-værktøjer. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science i Skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementering af modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science i det Virkelige Liv | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drevne projekter i den virkelige verden. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Følg disse trin for at åbne dette eksempel i en Codespace: -1. Klik på Code drop-down menuen og vælg mulighederne Åbn med Codespaces. -2. Vælg + Ny codespace nederst i panelet. -For mere info, se [GitHub dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. Klik på Code drop-down menuen og vælg muligheden Open with Codespaces. +2. Vælg + New codespace nederst i panelet. +For mere info, tjek [GitHub dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Containere -Følg disse trin for at åbne dette repositorium i en container ved hjælp af din lokale maskine og VSCode ved hjælp af VS Code Remote - Containers udvidelsen: +## VSCode Remote - Containers +Følg disse trin for at åbne dette repo i en container ved brug af din lokale maskine og VSCode med VS Code Remote - Containers udvidelsen: -1. Hvis dette er første gang du bruger en udviklingscontainer, skal du sikre, at dit system opfylder forudsætningerne (f.eks. at Docker er installeret) i [kom godt i gang dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Hvis dette er din første gang med at bruge en udviklingscontainer, skal du sikre dig, at dit system opfylder forudsætningerne (dvs. have Docker installeret) i [getting started dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -For at bruge dette repositorium kan du enten åbne repositoriet i et isoleret Docker-volumen: +For at bruge dette repository kan du enten åbne repository i et isoleret Docker-volumen: -**Bemærk**: Under motorhjelmen vil dette bruge Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kommandoen til at klone kildekoden i et Docker-volumen i stedet for det lokale filsystem. [Volumener](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanisme til at bevare containerdata. +**Note**: Under motorhjelmen vil dette bruge Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kommandoen til at klone kildekoden i et Docker-volumen i stedet for det lokale filsystem. [Volumener](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanisme til at bevare containerdata. -Eller åbne en lokalt klonet eller downloadet version af repositoriet: +Eller åbn en lokalt klonet eller downloadet version af repository: -- Klon dette repositorium til dit lokale filsystem. -- Tryk på F1 og vælg kommandoen **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vælg den klonede kopi af denne mappe, vent på at containeren starter, og prøv tingene af. +- Klon dette repository til dit lokale filsystem. +- Tryk F1 og vælg kommandoen **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Vælg den klonede kopi af denne mappe, vent på, at containeren starter, og prøv tingene af. ## Offline adgang -Du kan køre denne dokumentation offline ved at bruge [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repositorium, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, skriv derefter i rodmappen af dette repositorium `docsify serve`. Websitet vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan køre denne dokumentation offline ved at bruge [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repo, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, og skriv så `docsify serve` i roden af denne repo. Hjemmesiden vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Bemærk, at notebooks ikke bliver gengivet via Docsify, så når du skal køre en notebook, skal det gøres separat i VS Code med en Python-kernel. +> Bemærk, at notebooks ikke bliver gengivet via Docsify, så når du har brug for at køre en notebook, skal du gøre det separat i VS Code, der kører en Python kernel. -## Andre læseplaner +## Andre Pensummer -Vores team producerer andre læseplaner! Tjek: +Vores team producerer andre pensummer! Tjek: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenter @@ -235,13 +235,13 @@ Vores team producerer andre læseplaner! Tjek: ## Få Hjælp -**Oplever du problemer?** Se vores [Fejlfinding Guide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på almindelige problemer. +**Støder du på problemer?** Tjek vores [Fejlfindingsguide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på almindelige problemer. -Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-apps. Deltag sammen med andre lærende og erfarne udviklere i diskussioner om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne, og viden deles frit. +Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-apps. Deltag sammen med andre elever og erfarne udviklere i diskussioner om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne, og viden deles frit. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Hvis du har feedback på produktet eller fejler under opbygning, besøg: +Hvis du har produktfeedback eller fejl mens du bygger, besøg: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Hvis du har feedback på produktet eller fejler under opbygning, besøg: **Ansvarsfraskrivelse**: -Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, bedes du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets modersmål bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse. +Dette dokument er oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, bedes du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det oprindelige dokument på dets modersmål skal betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse. \ No newline at end of file diff --git a/translations/de/.co-op-translator.json b/translations/de/.co-op-translator.json index a6b4fd961..2b3f1318d 100644 --- a/translations/de/.co-op-translator.json +++ b/translations/de/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "de" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:05:08+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:22:38+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "de" }, diff --git a/translations/de/README.md b/translations/de/README.md index 52de1eb86..d7a653b5c 100644 --- a/translations/de/README.md +++ b/translations/de/README.md @@ -17,23 +17,23 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Die Azure Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, einen 10-wöchigen, 20-teiligen Lehrplan über Data Science anbieten zu können. Jede Lektion beinhaltet Vor- und Nach-Quizze, schriftliche Anweisungen zur Durchführung der Lektion, eine Lösung und eine Aufgabe. Unsere projektbasierte Pädagogik ermöglicht es Ihnen, während des Bauens zu lernen – eine bewährte Methode, um neue Fähigkeiten dauerhaft zu verankern. +Die Azure Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, einen 10-wöchigen Lehrplan mit 20 Lektionen rund um Data Science anzubieten. Jede Lektion beinhaltet Vor- und Nachquiz, schriftliche Anweisungen zum Abschluss der Lektion, eine Lösung und eine Aufgabe. Unsere projektbasierte Lehrmethode ermöglicht es Ihnen, beim Bauen zu lernen – eine bewährte Methode, damit neue Fähigkeiten „haften bleiben“. **Herzlichen Dank an unsere Autoren:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Besonderer Dank 🙏 an unsere [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) Autoren, Reviewer und Beitragenden,** insbesondere Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Besonderer Dank 🙏 an unsere [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) Autoren, Reviewer und Inhaltsbeiträge,** insbesondere Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/de/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science für Einsteiger – _Sketchnote von [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote von [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung -#### Unterstützt über GitHub Action (Automatisch & immer aktuell) +#### Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & Immer Aktuell) -[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Suaheli](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Suaheli](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md) > **Möchten Sie lieber lokal klonen?** @@ -43,172 +43,170 @@ Die Azure Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, einen 10-wöchigen, 20-teil > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Dies gibt Ihnen alles, was Sie zum Abschließen des Kurses benötigen, mit einem deutlich schnelleren Download. +> Dies gibt Ihnen alles, was Sie brauchen, um den Kurs viel schneller herunterzuladen. **Wenn Sie weitere unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, finden Sie diese [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Treten Sie unserer Community bei +#### Treten Sie unserer Gemeinschaft bei [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Wir haben eine laufende Discord-Serie „Learn with AI“, erfahren Sie mehr und machen Sie mit unter [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) vom 18. bis 30. September 2025. Sie erhalten Tipps und Tricks zur Nutzung von GitHub Copilot für Data Science. +Wir haben eine laufende Discord-Reihe „Learn with AI“, erfahren Sie mehr und treten Sie uns bei unter [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) vom 18. bis 30. September 2025. Dort erhalten Sie Tipps und Tricks zur Nutzung von GitHub Copilot für Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/de/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Sind Sie Student/in? +# Sind Sie ein Student? Starten Sie mit den folgenden Ressourcen: -- [Student Hub Seite](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Auf dieser Seite finden Sie Einsteiger-Ressourcen, Studentenpakete und sogar Möglichkeiten, einen kostenlosen Zertifizierungsgutschein zu erhalten. Diese Seite sollten Sie als Lesezeichen speichern und von Zeit zu Zeit überprüfen, da wir mindestens monatlich Inhalte austauschen. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Treten Sie einer globalen Gemeinschaft von Student Ambassadors bei, dies könnte Ihr Weg zu Microsoft sein. +- [Student Hub Seite](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Auf dieser Seite finden Sie Einsteigerressourcen, Studentensets und sogar Möglichkeiten, einen kostenlosen Zertifikatsgutschein zu erhalten. Diese Seite sollten Sie speichern und regelmäßig besuchen, da wir den Inhalt mindestens monatlich aktualisieren. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Treten Sie einer globalen Gemeinschaft von Student Ambassadors bei, das könnte Ihr Einstieg bei Microsoft sein. # Erste Schritte ## 📚 Dokumentation -- **[Installationsanleitung](INSTALLATION.md)** – Schritt-für-Schritt-Anleitung für Anfänger -- **[Benutzerhandbuch](USAGE.md)** – Beispiele und gängige Arbeitsabläufe -- **[Fehlerbehebung](TROUBLESHOOTING.md)** – Lösungen für häufige Probleme -- **[Beitragsleitfaden](CONTRIBUTING.md)** – Wie Sie zu diesem Projekt beitragen können -- **[Für Lehrkräfte](for-teachers.md)** – Lehranleitungen und Unterrichtsmaterialien +- **[Installationsanleitung](INSTALLATION.md)** - Schritt-für-Schritt-Anleitung für Anfänger +- **[Nutzungsanleitung](USAGE.md)** - Beispiele und häufige Abläufe +- **[Fehlerbehebung](TROUBLESHOOTING.md)** - Lösungen für häufige Probleme +- **[Beitragsrichtlinien](CONTRIBUTING.md)** - Wie man zu diesem Projekt beiträgt +- **[Für Lehrkräfte](for-teachers.md)** - Unterrichtshilfen und Materialien für den Klassenraum ## 👨‍🎓 Für Studierende -> **Absolute Anfänger:** Neu in der Datenwissenschaft? Beginnen Sie mit unseren [einsteigerfreundlichen Beispielen](examples/README.md)! Diese einfachen, gut kommentierten Beispiele helfen Ihnen, die Grundlagen zu verstehen, bevor Sie in den vollständigen Lehrplan eintauchen. -> **[Studierende](https://aka.ms/student-page):** Um diesen Lehrplan eigenständig zu nutzen, forken Sie das gesamte Repository und bearbeiten Sie die Übungen selbstständig, beginnend mit einem Quiz vor der Vorlesung. Lesen Sie dann die Vorlesung und bearbeiten Sie die restlichen Aktivitäten. Versuchen Sie, die Projekte durch Verstehen der Lektionen zu erstellen, anstatt den Lösungscode zu kopieren; dieser Code ist jedoch in den /solutions-Ordnern jeder projektorientierten Lektion verfügbar. Eine weitere Idee ist, eine Lerngruppe mit Freunden zu bilden und die Inhalte gemeinsam durchzugehen. Für weiterführende Studien empfehlen wir [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Komplette Anfänger:** Neu in Data Science? Beginnen Sie mit unseren [anfängerfreundlichen Beispielen](examples/README.md)! Diese einfachen, gut kommentierten Beispiele helfen Ihnen, die Grundlagen zu verstehen, bevor Sie sich in den kompletten Lehrplan vertiefen. +> **[Studierende](https://aka.ms/student-page)**: Um diesen Lehrplan eigenständig zu nutzen, forken Sie das gesamte Repository und bearbeiten die Übungen eigenständig, beginnend mit einem Vorlesungsquiz. Lesen Sie dann die Vorlesung und bearbeiten die restlichen Aktivitäten. Versuchen Sie, die Projekte zu verstehen und selbst zu erstellen, statt einfach die Lösungscodes zu kopieren; diese Lösungen sind allerdings in den /solutions-Ordnern jeder projektorientierten Lektion verfügbar. Eine weitere Idee ist, eine Lerngruppe mit Freunden zu bilden und gemeinsam den Inhalt durchzuarbeiten. Für weiterführendes Lernen empfehlen wir [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Schnellstart:** -1. Sehen Sie sich die [Installationsanleitung](INSTALLATION.md) an, um Ihre Umgebung einzurichten -2. Überprüfen Sie das [Benutzerhandbuch](USAGE.md), um zu lernen, wie man mit dem Lehrplan arbeitet -3. Beginnen Sie mit Lektion 1 und arbeiten Sie sie der Reihe nach durch -4. Treten Sie unserer [Discord-Community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) zur Unterstützung bei +1. Sehen Sie sich die [Installationsanleitung](INSTALLATION.md) zur Einrichtung Ihrer Umgebung an +2. Lesen Sie die [Nutzungsanleitung](USAGE.md), um zu lernen, wie Sie mit dem Lehrplan arbeiten +3. Beginnen Sie mit Lektion 1 und arbeiten Sie diese der Reihe nach durch +4. Treten Sie unserer [Discord-Community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) für Unterstützung bei ## 👩‍🏫 Für Lehrkräfte -> **Lehrkräfte:** Wir haben [einige Vorschläge](for-teachers.md) aufgenommen, wie Sie diesen Lehrplan nutzen können. Wir freuen uns auf Ihr Feedback [in unserem Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Treffen Sie das Team +> **Lehrkräfte:** Wir haben [einige Vorschläge](for-teachers.md) zur Nutzung dieses Lehrplans zusammengestellt. Wir freuen uns über Ihr Feedback [in unserem Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Triff das Team [![Promo-Video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo-Video") **Gif von** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klicken Sie auf das obige Bild für ein Video über das Projekt und die Leute, die es erstellt haben! +> 🎥 Klicken Sie auf das Bild oben für ein Video über das Projekt und die Personen, die es erstellt haben! ## Pädagogik -Wir haben beim Aufbau dieses Curriculums zwei pädagogische Grundsätze gewählt: sicherzustellen, dass es projektbasiert ist und regelmäßige Quizze enthält. Am Ende dieser Serie werden die Studierenden grundlegende Prinzipien der Datenwissenschaft gelernt haben, einschließlich ethischer Konzepte, Datenaufbereitung, verschiedener Methoden zur Arbeit mit Daten, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Anwendungsfälle der Datenwissenschaft in der Praxis und mehr. +Wir haben beim Aufbau dieses Lehrplans zwei pädagogische Grundsätze gewählt: sicherzustellen, dass er projektbasiert ist und häufige Quizze enthält. Am Ende dieser Reihe werden die Lernenden grundlegende Prinzipien der Datenwissenschaft gelernt haben, einschließlich ethischer Konzepte, Datenvorbereitung, verschiedener Arbeitsweisen mit Daten, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Anwendungsbeispiele aus der Praxis der Datenwissenschaft und mehr. -Außerdem setzt ein niedrigschwelliges Quiz vor dem Unterricht die Absicht des Lernenden, ein Thema zu erlernen, während ein zweites Quiz nach der Stunde die weitere Beibehaltung des Wissens gewährleistet. Dieses Curriculum wurde flexibel und unterhaltsam gestaltet und kann vollständig oder teilweise absolviert werden. Die Projekte beginnen klein und werden bis zum Ende des 10-wöchigen Zyklus zunehmend komplexer. +Darüber hinaus setzt ein Quiz mit niedrigem Einsatz vor einer Unterrichtseinheit die Lernabsicht des Studierenden hinsichtlich eines Themas, während ein zweites Quiz nach der Unterrichtsstunde das weitere Behalten sichert. Dieser Lehrplan wurde flexibel und unterhaltsam gestaltet und kann vollständig oder teilweise durchlaufen werden. Die Projekte beginnen klein und werden im Laufe des 10-wöchigen Zyklus zunehmend komplexer. -> Finden Sie unseren [Verhaltenskodex](CODE_OF_CONDUCT.md), [Mitwirkenden](CONTRIBUTING.md) und [Übersetzungsrichtlinien](TRANSLATIONS.md). Wir freuen uns über Ihr konstruktives Feedback! +> Finden Sie unseren [Verhaltenskodex](CODE_OF_CONDUCT.md), [Beitragsleitfaden](CONTRIBUTING.md), [Übersetzungsrichtlinien](TRANSLATIONS.md). Wir freuen uns auf Ihr konstruktives Feedback! -## Jede Lektion enthält: +## Jede Lektion beinhaltet: - Optionale Sketchnote -- Optionales ergänzendes Video +- Optionales Zusatzvideo - Aufwärmquiz vor der Lektion - Schriftliche Lektion -- Für projektbasierte Lektionen Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Bau des Projekts -- Wissensüberprüfungen +- Für projektbasierte Lektionen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Aufbau des Projekts +- Wissenskontrollen - Eine Herausforderung -- Zusatzlektüre +- Ergänzende Lektüre - Aufgabe - [Quiz nach der Lektion](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Eine Anmerkung zu den Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner, insgesamt 40 Quizze mit jeweils drei Fragen. Sie sind in den Lektionen verlinkt, aber die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder in Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app`-Ordner. Sie werden schrittweise lokalisiert. +> **Ein Hinweis zu den Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner, insgesamt 40 Quizze mit jeweils drei Fragen. Sie sind aus den Lektionen verlinkt, aber die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder in Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app`-Ordner. Sie werden nach und nach lokalisiert. ## 🎓 Anfängerfreundliche Beispiele -**Neu in der Datenwissenschaft?** Wir haben ein spezielles [Beispielverzeichnis](examples/README.md) mit einfachem, gut kommentiertem Code erstellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern: +**Neu in der Datenwissenschaft?** Wir haben ein spezielles [Beispielverzeichnis](examples/README.md) mit einfachem, gut kommentiertem Code erstellt, das Ihnen den Einstieg erleichtert: - 🌟 **Hello World** – Ihr erstes Datenwissenschaftsprogramm -- 📂 **Daten laden** – Lernen Sie, Datensätze zu lesen und zu erkunden -- 📊 **Einfache Analyse** – Berechnen Sie Statistiken und finden Sie Muster -- 📈 **Grundlegende Visualisierung** – Erstellen Sie Diagramme und Grafiken -- 🔬 **Projekt aus der Praxis** – Vollständiger Workflow von Anfang bis Ende +- 📂 **Daten laden** – Lernen, Datensätze zu lesen und zu erkunden +- 📊 **Einfache Analyse** – Statistiken berechnen und Muster finden +- 📈 **Grundlegende Visualisierung** – Erstellen von Diagrammen und Grafiken +- 🔬 **Praxisprojekt** – Kompletter Workflow von Anfang bis Ende -Jedes Beispiel enthält ausführliche Kommentare, die jeden Schritt erklären – perfekt für absolute Anfänger! +Jedes Beispiel enthält detaillierte Kommentare, die jeden Schritt erklären, perfekt für absolute Anfänger! 👉 **[Beginnen Sie mit den Beispielen](examples/README.md)** 👈 ## Lektionen - |![ Sketchnote von @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/de/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science für Anfänger: Fahrplan - _Sketchnote von [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - +| Data Science For Beginners: Fahrplan - _Sketchnote von [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lektion Nummer | Thema | Lektion Gruppierung | Lernziele | Verlinkte Lektion | Autor | +| Lektion Nummer | Thema | Lektion Gruppe | Lernziele | Verlinkte Lektion | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definition von Data Science | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Lernen Sie die grundlegenden Konzepte hinter der Datenwissenschaft kennen und wie sie mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Big Data zusammenhängt. | [Lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [Video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Datenethik | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Konzepte, Herausforderungen & Rahmenwerke der Datenethik. | [Lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definition von Daten | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Wie Daten klassifiziert werden und ihre häufigen Quellen. | [Lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Einführung in Statistik & Wahrscheinlichkeit | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Mathematische Techniken der Wahrscheinlichkeit und Statistik zur Datenverständnis. | [Lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [Video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Arbeit mit relationalen Daten | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in relationale Daten und Grundlagen der Erkundung und Analyse relationaler Daten mit der Structured Query Language, auch bekannt als SQL (ausgesprochen „see-quell“). | [Lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | Arbeit mit NoSQL-Daten | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in nicht-relationale Daten, ihre verschiedenen Typen und die Grundlagen der Erkundung und Analyse von Dokumentdatenbanken. | [Lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | Arbeit mit Python | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlagen der Verwendung von Python zur Datenerkundung mit Bibliotheken wie Pandas. Grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung wird empfohlen. | [Lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [Video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Datenaufbereitung | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Themen zu Datentechniken zum Reinigen und Transformieren der Daten, um Herausforderungen fehlender, ungenauer oder unvollständiger Daten zu bewältigen. | [Lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisierung von Mengen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Lernen Sie, wie man mit Matplotlib Vogeldaten visualisiert 🦆 | [Lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 01 | Definition von Data Science | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Lernen Sie die Grundkonzepte der Datenwissenschaft und deren Beziehung zu künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Big Data kennen. | [Lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [Video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Datenwissenschaftsethik | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Konzepte, Herausforderungen & Rahmenwerke der Datenethik. | [Lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definition von Daten | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Wie Daten klassifiziert werden und ihre häufigsten Quellen. | [Lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Einführung in Statistik & Wahrscheinlichkeit | [Einführung](1-Introduction/README.md) | Mathematische Techniken der Wahrscheinlichkeit und Statistik zum Verständnis von Daten. | [Lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [Video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Arbeit mit relationalen Daten | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in relationale Daten und Grundlagen der Erkundung und Analyse relationaler Daten mit der Structured Query Language, auch bekannt als SQL (ausgesprochen „see-quell“). | [Lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Arbeit mit NoSQL-Daten | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in nicht-relationale Daten, deren verschiedene Typen und die Grundlagen der Erkundung und Analyse von Dokumentendatenbanken. | [Lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Arbeiten mit Python | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlagen der Nutzung von Python zur Datenexploration mit Bibliotheken wie Pandas. Grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung wird empfohlen. | [Lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [Video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Datenvorbereitung | [Arbeiten mit Daten](2-Working-With-Data/README.md) | Themen zu Daten-Techniken zum Reinigen und Transformieren der Daten, um Herausforderungen wie fehlende, ungenaue oder unvollständige Daten zu bewältigen. | [Lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualisierung von Mengen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Lernen Sie, wie Sie Matplotlib zur Visualisierung von Vogeldaten 🦆 verwenden. | [Lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Visualisierung von Datenverteilungen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisierung von Beobachtungen und Trends innerhalb eines Intervalls. | [Lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Visualisierung von Anteilen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisierung diskreter und gruppierter Prozentsätze. | [Lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisierung von Beziehungen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisierung von Verbindungen und Korrelationen zwischen Datensätzen und deren Variablen. | [Lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Sinnvolle Visualisierungen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Techniken und Hinweise, um Visualisierungen wertvoll für effektive Problemlösung und Erkenntnisse zu machen. | [Lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Einführung in den Datenwissenschafts-Lebenszyklus | [Lebenszyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Einführung in den Datenwissenschafts-Lebenszyklus und dessen ersten Schritt des Erwerbs und der Extraktion von Daten. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analysieren | [Lebenszyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Diese Phase des Datenwissenschafts-Lebenszyklus konzentriert sich auf Techniken zur Datenanalyse. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | Kommunikation | [Lebenszyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Diese Phase des Datenwissenschafts-Lebenszyklus konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus den Daten so zu präsentieren, dass Entscheidungsträger sie besser verstehen können. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | -| 17 | Datenwissenschaft in der Cloud | [Cloud-Daten](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Diese Lektionenreihe führt in Datenwissenschaft in der Cloud und deren Vorteile ein. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) und [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datenwissenschaft in der Cloud | [Cloud-Daten](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelle mit Low-Code-Tools trainieren. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) und [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datenwissenschaft in der Cloud | [Cloud-Daten](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bereitstellung von Modellen mit Azure Machine Learning Studio. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) und [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datenwissenschaft in der Praxis | [In freier Wildbahn](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datenwissenschaftlich getriebene Projekte in der realen Welt. | [Lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 12 | Visualisierung von Zusammenhängen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisierung von Verbindungen und Korrelationen zwischen Datensätzen und deren Variablen. | [Lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Sinnvolle Visualisierungen | [Datenvisualisierung](3-Data-Visualization/README.md) | Techniken und Anleitungen, um Ihre Visualisierungen wertvoll für eine effektive Problemlösung und Einsichten zu machen. | [Lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Einführung in den Data Science Lifecycle | [Lebenszyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Einführung in den Data Science Lebenszyklus und dessen ersten Schritt der Datenerfassung und -extraktion. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysieren | [Lebenszyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Diese Phase des Data Science Lebenszyklus konzentriert sich auf Techniken zur Analyse von Daten. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikation | [Lebenszyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Diese Phase des Data Science Lebenszyklus konzentriert sich darauf, Einsichten aus den Daten so zu präsentieren, dass Entscheidungsträger sie besser verstehen können. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science in der Cloud | [Cloud Daten](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Diese Unterrichtsreihe führt in Data Science in der Cloud und deren Vorteile ein. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) und [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science in der Cloud | [Cloud Daten](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelltraining mit Low-Code-Tools. |[Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) und [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science in der Cloud | [Cloud Daten](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deployment von Modellen mit Azure Machine Learning Studio. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) und [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science in der Praxis | [Im praktischen Einsatz](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data Science-getriebene Projekte in der realen Welt. | [Lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Folgen Sie diesen Schritten, um dieses Beispiel in einem Codespace zu öffnen: -1. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü Code und wählen Sie die Option "Öffnen mit Codespaces". -2. Wählen Sie unten im Bereich + Neuer Codespace aus. -Weitere Informationen finden Sie in der [GitHub-Dokumentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. Klicken Sie auf das Code-Dropdown-Menü und wählen Sie die Option „Open with Codespaces“. +2. Wählen Sie „+ New codespace“ unten im Bereich. +Für weitere Informationen siehe die [GitHub-Dokumentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote – Container -Folgen Sie diesen Schritten, um dieses Repository in einem Container auf Ihrer lokalen Maschine mit VSCode unter Verwendung der VS Code Remote – Containers-Erweiterung zu öffnen: +## VSCode Remote - Containers +Folgen Sie diesen Schritten, um dieses Repository in einem Container mit Ihrem lokalen Rechner und VSCode mit der VS Code Remote - Containers Erweiterung zu öffnen: -1. Wenn dies das erste Mal ist, dass Sie einen Entwicklungscontainer verwenden, stellen Sie bitte sicher, dass Ihr System die Voraussetzungen erfüllt (z. B. Docker installiert) gemäß der [Einsteiger-Dokumentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Wenn Sie zum ersten Mal einen Entwicklungscontainer verwenden, stellen Sie sicher, dass Ihr System die Voraussetzungen erfüllt (z. B. Docker installiert ist) gemäß [der Einstiegshilfe](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Um dieses Repository zu verwenden, können Sie entweder das Repository in einem isolierten Docker-Volume öffnen: -**Hinweis**: Im Hintergrund wird der Befehl Remote-Containers: **Repository im Containervolume klonen...** verwendet, um den Quellcode in einem Docker-Volume statt im lokalen Dateisystem zu klonen. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sind der bevorzugte Mechanismus zur Persistenz von Containerdaten. +**Hinweis**: Im Hintergrund wird der Remote-Containers-Befehl **Clone Repository in Container Volume...** verwendet, der den Quellcode in einem Docker-Volume statt im lokalen Dateisystem klont. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sind der bevorzugte Mechanismus zur dauerhaften Speicherung von Container-Daten. -Oder öffnen Sie eine lokal geklonte oder heruntergeladene Version des Repositorys: +Oder öffnen Sie eine lokal geklonte oder heruntergeladene Version des Repositories: - Klonen Sie dieses Repository auf Ihr lokales Dateisystem. -- Drücken Sie F1 und wählen Sie den Befehl **Remote-Containers: Ordner im Container öffnen...**. -- Wählen Sie die geklonte Kopie dieses Ordners, warten Sie, bis der Container gestartet ist, und probieren Sie es aus. +- Drücken Sie F1 und wählen Sie den Befehl **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Wählen Sie die geklonte Kopie dieses Ordners aus, warten Sie, bis der Container gestartet ist, und probieren Sie es aus. ## Offline-Zugriff -Sie können diese Dokumentation offline mit [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ausführen. Forken Sie dieses Repository, [installieren Sie Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) auf Ihrer lokalen Maschine und geben Sie dann im Stammordner dieses Repos `docsify serve` ein. Die Website wird lokal auf Port 3000 unter `localhost:3000` bereitgestellt. +Sie können diese Dokumentation offline mit [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ausführen. Forken Sie dieses Repository, [installieren Sie Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) auf Ihrem lokalen Rechner und geben Sie dann im Stammverzeichnis dieses Repositories `docsify serve` ein. Die Webseite wird auf Port 3000 auf Ihrem lokalen Host bereitgestellt: `localhost:3000`. -> Hinweis: Notebooks werden via Docsify nicht gerendert, daher müssen Sie, wenn Sie ein Notebook ausführen möchten, dies separat in VS Code mit einem Python-Kernel tun. +> Hinweis: Notebooks werden nicht über Docsify gerendert. Wenn Sie ein Notebook ausführen müssen, tun Sie dies separat in VS Code mit einem Python-Kernel. -## Weitere Curricula +## Weitere Lehrpläne -Unser Team erstellt weitere Curricula! Schauen Sie sich an: +Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an: ### LangChain [![LangChain4j für Anfänger](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js für Anfänger](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain für Anfänger](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / Agenten [![AZD für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP für Anfänger](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![KI-Agenten für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Generative KI-Reihe +### Generative KI Reihe [![Generative KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative KI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative KI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -221,33 +219,33 @@ Unser Team erstellt weitere Curricula! Schauen Sie sich an: [![Datenwissenschaft für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersicherheit für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web-Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Webentwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT für Anfänger](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR-Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot-Reihe +### Copilot Reihe [![Copilot für KI-Paarprogrammierung](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot für C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot-Abenteuer](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Abenteuer](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Hilfe erhalten -**Probleme?** Sieh dir unseren [Fehlerbehebungsleitfaden](TROUBLESHOOTING.md) für Lösungen zu häufigen Problemen an. +**Probleme?** Schau dir unseren [Fehlerbehebungsleitfaden](TROUBLESHOOTING.md) für Lösungen zu häufigen Problemen an. -Wenn du nicht weiterkommst oder Fragen zum Erstellen von KI-Anwendungen hast, nimm an Diskussionen mit anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern zum MCP teil. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird. +Wenn du feststeckst oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps hast. Tritt Gleichgesinnten und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP bei. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Wenn du Produktfeedback oder Fehler beim Erstellen hast, besuche: +Wenn du Produktfeedback hast oder Fehler beim Erstellen auftreten, besuche: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Entwicklerforum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Haftungsausschluss**: -Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, bitten wir zu beachten, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. 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Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Nutzung dieser Übersetzung entstehen. \ No newline at end of file diff --git a/translations/el/.co-op-translator.json b/translations/el/.co-op-translator.json index 4336f3f3b..92b29ff4d 100644 --- a/translations/el/.co-op-translator.json +++ b/translations/el/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "el" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:49:27+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:16:34+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "el" }, diff --git a/translations/el/README.md b/translations/el/README.md index c55fb9140..88538032e 100644 --- a/translations/el/README.md +++ b/translations/el/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Data Science για Αρχάριους - Ένα Αναλυτικό Πρόγραμμα Σπουδών +# Data Science για Αρχάριους - Ένα Πρόγραμμα Σπουδών [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,231 +17,231 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Οι Πρεσβευτές του Azure Cloud στη Microsoft είναι χαρούμενοι να προσφέρουν ένα 10-εβδομάδων, 20-μαθημάτων αναλυτικό πρόγραμμα που καλύπτει όλη την Επιστήμη Δεδομένων. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, μια λύση και μια εργασία. Η μαθητοκεντρική προσέγγισή μας σας επιτρέπει να μαθαίνετε δημιουργώντας, έναν αποδεδειγμένο τρόπο για νέες δεξιότητες να «στερεωθούν». +Οι Πρεσβευτές του Azure Cloud στη Microsoft είναι στην ευχάριστη θέση να προσφέρουν ένα δεκαεβδομαδιαίο πρόγραμμα σπουδών 10 εβδομάδων και 20 μαθημάτων που αφορά αποκλειστικά την Επιστήμη Δεδομένων. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, μία λύση και μία εργασία. Η παιδαγωγική μας που βασίζεται σε έργα σας επιτρέπει να μαθαίνετε καθώς δημιουργείτε, ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να "εγκατασταθούν" νέες δεξιότητες. -**Ειλικρινείς ευχαριστίες στους συγγραφείς μας:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Καρδιές ευχαριστίες στους συγγραφείς μας:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Ειδικές ευχαριστίες 🙏 στους συγγραφείς, αξιολογητές και συνεισφέροντες περιεχόμενο [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** ιδιαίτερα Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Ειδικές ευχαριστίες 🙏 στους [Πρεσβευτές Φοιτητών Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/) συγγραφείς, αξιολογητές και συνεισφέροντες περιεχόμενο,** ιδιαίτερα στους Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/el/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους - _Sketchnote από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science για Αρχάριους - _Συντομόγραμμα από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Υποστήριξη σε Πολλαπλές Γλώσσες +### 🌐 Υποστήριξη Πολλών Γλωσσών -#### Υποστηρίζεται μέσω GitHub Action (Αυτόματο & Πάντα Ενημερωμένο) +#### Υποστηρίζεται μέσω GitHub Action (Αυτοματοποιημένο & Πάντα Ενημερωμένο) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](./README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Προτιμάς να κάνεις Κλωνοποίηση Τοπικά;** +> **Προτιμάτε να Κλωνοποιήσετε Τοπικά;** -> Αυτό το αποθετήριο περιλαμβάνει 50+ μεταφράσεις σε γλώσσες που αυξάνουν σημαντικά το μέγεθος κατεβάσματος. Για κλωνοποίηση χωρίς τις μεταφράσεις, χρησιμοποίησε sparse checkout: +> Αυτό το αποθετήριο περιλαμβάνει 50+ μεταφράσεις γλωσσών που αυξάνουν σημαντικά το μέγεθος λήψης. Για να κάνετε κλωνοποίηση χωρίς τις μεταφράσεις, χρησιμοποιήστε sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Αυτό σου δίνει όλα όσα χρειάζεσαι για να ολοκληρώσεις το μάθημα με πολύ πιο γρήγορο κατέβασμα. +> Αυτό σας δίνει όλα όσα χρειάζεστε για να ολοκληρώσετε το μάθημα με πολύ ταχύτερη λήψη. -**Αν επιθυμείς να υποστηριχθούν επιπλέον γλώσσες μετάφρασης, αυτές παρατίθενται [εδώ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Εάν θέλετε να υποστηριχθούν επιπλέον γλώσσες μετάφρασης, αυτές αναφέρονται [εδώ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Γίνε Μέλος της Κοινότητάς μας +#### Ελάτε στην Κοινότητά μας [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Διοργανώνουμε μια σειρά Discord Learn with AI, μάθε περισσότερα και γίνε μέλος στο [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) από 18 - 30 Σεπτεμβρίου, 2025. Θα λάβεις συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot στην Επιστήμη Δεδομένων. +Έχουμε σε εξέλιξη μια σειρά Discord μάθησης με AI, μάθετε περισσότερα και γίνετε μέλος μας στο [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) από 18 - 30 Σεπτεμβρίου 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για την Επιστήμη Δεδομένων. ![Learn with AI series](../../translated_images/el/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Είσαι φοιτητής; -Ξεκίνα με τους εξής πόρους: +Ξεκίνα με τους παρακάτω πόρους: -- [Student Hub σελίδα](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Σε αυτή τη σελίδα, θα βρεις πόρους για αρχάριους, πακέτα για φοιτητές και ακόμη και τρόπους να αποκτήσεις δωρεάν κουπόνι πιστοποίησης. Είναι μια σελίδα που θέλεις να προσθέσεις στα αγαπημένα σου και να την ελέγχεις τακτικά καθώς ανανεώνουμε το περιεχόμενο τουλάχιστον μηνιαίως. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Γίνε μέλος μιας παγκόσμιας κοινότητας φοιτητών πρεσβευτών, αυτό μπορεί να είναι ο δρόμος σου για τη Microsoft. +- [Σελίδα Κέντρου Φοιτητών](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Σε αυτή τη σελίδα, θα βρεις πόρους για αρχάριους, πακέτα για φοιτητές και ακόμη τρόπους να πάρεις δωρεάν κουπόνι πιστοποίησης. Αυτή είναι μια σελίδα που θέλεις να αποθηκεύσεις στα αγαπημένα σου και να την ελέγχεις από καιρό σε καιρό καθώς ενημερώνουμε το περιεχόμενο τουλάχιστον κάθε μήνα. +- [Πρεσβευτές Φοιτητών Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Γίνε μέλος μιας παγκόσμιας κοινότητας φοιτητών πρεσβευτών, αυτό μπορεί να είναι ο δρόμος σου προς τη Microsoft. # Ξεκινώντας ## 📚 Τεκμηρίωση -- **[Οδηγός Εγκατάστασης](INSTALLATION.md)** - Βήμα-βήμα οδηγίες για αρχάριους +- **[Οδηγός Εγκατάστασης](INSTALLATION.md)** - Οδηγίες βήμα προς βήμα για αρχάριους - **[Οδηγός Χρήσης](USAGE.md)** - Παραδείγματα και συνηθισμένες εργασίες -- **[Αντιμετώπιση Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md)** - Λύσεις σε συνηθισμένα προβλήματα -- **[Οδηγός Συμμετοχής](CONTRIBUTING.md)** - Πώς να συμβάλλετε στο έργο αυτό -- **[Για Εκπαιδευτικούς](for-teachers.md)** - Οδηγίες διδασκαλίας και πόροι για την τάξη +- **[Αντιμετώπιση Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md)** - Λύσεις σε συνηθισμένα θέματα +- **[Οδηγός Συνεργασίας](CONTRIBUTING.md)** - Πώς να συμβάλλετε σε αυτό το έργο +- **[Για Εκπαιδευτικούς](for-teachers.md)** - Κατευθύνσεις διδασκαλίας και υλικό τάξης ## 👨‍🎓 Για Φοιτητές -> **Απόλυτοι Αρχάριοι**: Νέοι στην επιστήμη δεδομένων; Ξεκίνα με τα [φιλικά για αρχάριους παραδείγματα](examples/README.md)! Αυτά τα απλά, καλά σχολιασμένα παραδείγματα θα σε βοηθήσουν να κατανοήσεις τις βάσεις πριν βουτήξεις στο πλήρες πρόγραμμα. -> **[Φοιτητές](https://aka.ms/student-page)**: για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα μόνοι σας, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας, ξεκινώντας με ένα κουίζ προ-διάλεξης. Μετά διάβασε τη διάλεξη και ολοκλήρωσε τις υπόλοιπες δραστηριότητες. Προσπάθησε να δημιουργήσεις τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να αντιγράφεις τον κώδικα λύσης· ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους /solutions σε κάθε μάθημα προσανατολισμένο σε έργα. Μια άλλη ιδέα είναι να σχηματίσεις μια ομάδα μελέτης με φίλους και να πάτε μαζί το περιεχόμενο. Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε το [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Απόλυτοι Αρχάριοι**: Νέοι στην επιστήμη δεδομένων; Ξεκινήστε με τα [φιλικά προς αρχάριους παραδείγματά μας](examples/README.md)! Αυτά τα απλά, καλά σχολιασμένα παραδείγματα θα σας βοηθήσουν να κατανοήσετε τα βασικά πριν βουτήξετε στο πλήρες πρόγραμμα σπουδών. +> **[Φοιτητές](https://aka.ms/student-page)**: για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών μόνοι σας, κάντε fork όλο το repository και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας, ξεκινώντας με ένα κουίζ πριν το μάθημα. Στη συνέχεια διαβάστε το μάθημα και ολοκληρώστε τις υπόλοιπες δραστηριότητες. Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να αντιγράψετε τον κώδικα λύσης· ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους /solutions σε κάθε μάθημα με προσανατολισμό σε έργο. Μια άλλη ιδέα είναι να δημιουργήσετε μια ομάδα μελέτης με φίλους και να περάσετε το περιεχόμενο μαζί. Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε το [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Γρήγορη Έναρξη:** -1. Δες τον [Οδηγό Εγκατάστασης](INSTALLATION.md) για να ρυθμίσεις το περιβάλλον σου -2. Διάβασε τον [Οδηγό Χρήσης](USAGE.md) για να μάθεις πώς να δουλεύεις με το πρόγραμμα -3. Ξεκίνησε με το Μάθημα 1 και δούλεψε σειριακά -4. Γίνε μέλος της [κοινότητάς μας στο Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) για υποστήριξη +**Γρήγορη Εκκίνηση:** +1. Ελέγξτε τον [Οδηγό Εγκατάστασης](INSTALLATION.md) για να ρυθμίσετε το περιβάλλον σας +2. Ανασκοπήστε τον [Οδηγό Χρήσης](USAGE.md) για να μάθετε πώς να δουλέψετε με το πρόγραμμα σπουδών +3. Ξεκινήστε με το Μάθημα 1 και συνεχίστε διαδοχικά +4. Γίνετε μέλος της [κοινότητας Discord μας](https://aka.ms/ds4beginners/discord) για υποστήριξη ## 👩‍🏫 Για Εκπαιδευτικούς -> **Εκπαιδευτικοί**: έχουμε [περιλάβει κάποιες προτάσεις](for-teachers.md) για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα. Θα χαρούμε πολύ να λάβουμε τα σχόλιά σας [στο φόρουμ συζητήσεων](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Εκπαιδευτικοί**: έχουμε [συμπεριλάβει μερικές προτάσεις](for-teachers.md) για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών. Θα χαρούμε να λάβουμε τα σχόλιά σας [στο φόρουμ συζητήσεών μας](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Γνωρίστε την Ομάδα [![Προωθητικό βίντεο](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Προωθητικό βίντεο") **Gif από** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Κάντε κλικ στην εικόνα παραπάνω για ένα βίντεο σχετικά με το έργο και τα άτομα που το δημιούργησαν! +> 🎥 Κάντε κλικ στην εικόνα παραπάνω για ένα βίντεο σχετικά με το έργο και τους ανθρώπους που το δημιούργησαν! ## Παιδαγωγική -Έχουμε επιλέξει δύο παιδαγωγικές αρχές κατά την κατασκευή αυτής της διδακτέας ύλης: να είναι βασισμένη σε έργα και να περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Μέχρι το τέλος αυτής της σειράς, οι μαθητές θα έχουν μάθει βασικές αρχές της επιστήμης των δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ηθικών εννοιών, προετοιμασίας δεδομένων, διαφορετικών τρόπων εργασίας με δεδομένα, οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων, πραγματικών περιπτώσεων χρήσης της επιστήμης των δεδομένων και άλλα. +Έχουμε επιλέξει δύο παιδαγωγικές αρχές κατά την κατασκευή αυτού του προγράμματος σπουδών: να είναι βασισμένο σε έργα και να περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Στο τέλος αυτής της σειράς, οι μαθητές θα έχουν μάθει βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ηθικών εννοιών, προετοιμασίας δεδομένων, διαφόρων τρόπων εργασίας με δεδομένα, οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων, πραγματικών περιπτώσεων χρήσης της επιστήμης δεδομένων και άλλα. -Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλής σημασίας πριν από το μάθημα θέτει την πρόθεση του μαθητή για την εκμάθηση ενός θέματος, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα διασφαλίζει περαιτέρω διατήρηση. Αυτή η διδακτέα ύλη σχεδιάστηκε να είναι ευέλικτη και διασκεδαστική και μπορεί να ληφθεί ολόκληρη ή μεμονωμένα. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο πολύπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 10 εβδομάδων. +Επιπλέον, ένα μικρής κλίμακας κουίζ πριν από ένα μάθημα θέτει την πρόθεση του μαθητή προς την εκμάθηση ενός θέματος, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα διασφαλίζει περαιτέρω συγκράτηση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ολοκληρωθεί ολόκληρο ή μεμονωμένα. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται ολοένα και πιο πολύπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 10 εβδομάδων. -> Βρείτε τις [Οδηγίες Συμπεριφοράς μας](CODE_OF_CONDUCT.md), τις οδηγίες [Συμβολής](CONTRIBUTING.md) και [Μετάφρασης](TRANSLATIONS.md). Εκτιμούμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια! +> Βρείτε τους [Κανόνες Συμπεριφοράς μας](CODE_OF_CONDUCT.md), [Κατευθυντήριες Οδηγίες Συμμετοχής](CONTRIBUTING.md), [Μετάφρασης](TRANSLATIONS.md). Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια! ## Κάθε μάθημα περιλαμβάνει: -- Προαιρετική σημείωση σχεδίου (sketchnote) +- Προαιρετικό σκίτσο σημειώσεων - Προαιρετικό συμπληρωματικό βίντεο -- Προ-μαθηματικό κουίζ προθέρμανσης +- Προ-μάθημα ζέσταμα κουίζ - Γραπτό μάθημα -- Για μαθήματα βασισμένα σε έργα, βήμα-βήμα οδηγίες για το πώς να κατασκευάσετε το έργο +- Για μαθήματα βασισμένα σε έργα, βήμα-βήμα οδηγίες για την κατασκευή του έργου - Έλεγχοι γνώσεων - Μια πρόκληση - Συμπληρωματική ανάγνωση -- Ανάθεση εργασίας -- [Μετα-μαθηματικό κουίζ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Ανάθεση +- [Μετα-μάθημα κουίζ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Μια σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ βρίσκονται στον φάκελο Quiz-App, με συνολικά 40 κουίζ των τριών ερωτήσεων το καθένα. Συνδέονται από τα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να τρέξει τοπικά ή να αναπτυχθεί στο Azure· ακολουθήστε τις οδηγίες στον φάκελο `quiz-app`. Βρίσκονται σε διαδικασία σταδιακής τοπικοποίησης. +> **Σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ βρίσκονται στον φάκελο Quiz-App, συνολικά 40 κουίζ με τρεις ερωτήσεις το καθένα. Συνδέονται μέσα στα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να τρέξει τοπικά ή να αναπτυχθεί στο Azure· ακολουθήστε τις οδηγίες στο φάκελο `quiz-app`. Βρίσκονται σταδιακά σε διαδικασία τοπικοποίησης. -## 🎓 Παραδείγματα φιλικά προς αρχάριους +## 🎓 Παραδείγματα Φιλικά για Αρχάριους -**Νέοι στην Επιστήμη Δεδομένων;** Δημιουργήσαμε έναν ειδικό [κατάλογο παραδειγμάτων](examples/README.md) με απλό, καλά σχολιασμένο κώδικα για να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε: +**Νέος στην Επιστήμη Δεδομένων;** Δημιουργήσαμε έναν ειδικό [κατάλογο παραδειγμάτων](examples/README.md) με απλό, καλο-σχολιασμένο κώδικα για να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε: -- 🌟 **Γεια σου Κόσμε** - Το πρώτο σας πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων +- 🌟 **Hello World** - Το πρώτο σας πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων - 📂 **Φόρτωση Δεδομένων** - Μάθετε να διαβάζετε και να εξερευνάτε σύνολα δεδομένων - 📊 **Απλή Ανάλυση** - Υπολογίστε στατιστικά και βρείτε μοτίβα -- 📈 **Βασική Οπτικοποίηση** - Δημιουργήστε διαγράμματα και γραφήματα -- 🔬 **Πραγματικό Έργο** - Ολοκληρωμένη διαδικασία από την αρχή ως το τέλος +- 📈 **Βασική Οπτικοποίηση** - Δημιουργήστε γραφήματα και διαγράμματα +- 🔬 **Πραγματικό Έργο** - Πλήρης ροή εργασίας από την αρχή έως το τέλος -Κάθε παράδειγμα περιλαμβάνει λεπτομερή σχόλια που εξηγούν κάθε βήμα, καθιστώντας το ιδανικό για απόλυτους αρχάριους! +Κάθε παράδειγμα περιλαμβάνει λεπτομερή σχόλια που εξηγούν κάθε βήμα, καθιστώντας το τέλειο για απόλυτους αρχάριους! 👉 **[Ξεκινήστε με τα παραδείγματα](examples/README.md)** 👈 ## Μαθήματα -|![ Σημείωση σχεδίου από @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/el/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Σκίτσο σημειώσεων από @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/el/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους: Οδικός Χάρτης - _Σημείωση σχεδίου από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους: Χάρτης Διαδρομών - _Σκίτσο σημειώσεων από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Αριθμός Μαθήματος | Θέμα | Ομαδοποίηση Μαθήματος | Μαθησιακοί Στόχοι | Συνδεδεμένο Μάθημα | Συγγραφέας | +| Αριθμός Μαθήματος | Θέμα | Ομάδα Μαθημάτων | Μαθησιακοί Στόχοι | Συνδεδεμένο Μάθημα | Συγγραφέας | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Ορισμός της Επιστήμης Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Μάθετε τις βασικές έννοιες πίσω από την επιστήμη δεδομένων και πώς σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση και τα μεγάλα δεδομένα. | [μάθημα](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ηθική της Επιστήμης Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Έννοιες Ηθικής Δεδομένων, Προκλήσεις & Πλαίσια. | [μάθημα](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Ορισμός των Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Πώς ταξινομούνται τα δεδομένα και οι κοινές πηγές τους. | [μάθημα](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Εισαγωγή στη Στατιστική & Πιθανότητες | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Οι μαθηματικές τεχνικές πιθανοτήτων και στατιστικής για την κατανόηση των δεδομένων. | [μάθημα](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Εργασία με Σχεσιακά Δεδομένα | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα σχεσιακά δεδομένα και τα βασικά της εξερεύνησης και ανάλυσης σχεσιακών δεδομένων με τη Γλώσσα Δομημένων Ερωτημάτων, γνωστή και ως SQL (προφέρεται “σι-κουελ”). | [μάθημα](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 01 | Ορισμός Επιστήμης Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Μάθετε τις βασικές έννοιες γύρω από την επιστήμη δεδομένων και πώς σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση και τα μεγάλα δεδομένα. | [μάθημα](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Ηθική στην Επιστήμη Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Έννοιες ηθικής δεδομένων, προκλήσεις και πλαίσια. | [μάθημα](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Ορισμός Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Πώς ταξινομούνται τα δεδομένα και οι κοινές πηγές τους. | [μάθημα](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Εισαγωγή στη Στατιστική & Πιθανότητες | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Οι μαθηματικές τεχνικές πιθανότητας και στατιστικής για κατανόηση των δεδομένων. | [μάθημα](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Εργασία με Σχεσιακά Δεδομένα | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα σχεσιακά δεδομένα και στα βασικά της εξερεύνησης και ανάλυσης σχεσιακών δεδομένων με τη Γλώσσα Δομημένων Ερωτημάτων, γνωστή και ως SQL (προφέρεται “σι-κουελ”). | [μάθημα](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Εργασία με NoSQL Δεδομένα | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή σε μη σχεσιακά δεδομένα, τους διάφορους τύπους τους και τα βασικά της εξερεύνησης και ανάλυσης βάσεων δεδομένων εγγράφων. | [μάθημα](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Εργασία με Python | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Βασικά της χρήσης της Python για εξερεύνηση δεδομένων με βιβλιοθήκες όπως η Pandas. Συνιστάται βασική κατανόηση προγραμματισμού Python. | [μάθημα](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Προετοιμασία Δεδομένων | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Θέματα τεχνικών δεδομένων για καθαρισμό και μετασχηματισμό των δεδομένων ώστε να αντιμετωπιστούν προκλήσεις όπως τα ελλιπή, ανακριβή ή ατελή δεδομένα. | [μάθημα](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 07 | Εργασία με Python | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Βασικά της χρήσης της Python για εξερεύνηση δεδομένων με βιβλιοθήκες όπως οι Pandas. Συνιστάται θεμελιώδης κατανόηση προγραμματισμού Python. | [μάθημα](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Προετοιμασία Δεδομένων | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Θέματα τεχνικών καθαρισμού και μετασχηματισμού δεδομένων για αντιμετώπιση προκλήσεων όπως ελλιπή, ανακριβή ή ατελή δεδομένα. | [μάθημα](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Οπτικοποίηση Ποσοτήτων | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το Matplotlib για να οπτικοποιήσετε δεδομένα πουλιών 🦆 | [μάθημα](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Οπτικοποίηση Κατανομών Δεδομένων | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Οπτικοποίηση παρατηρήσεων και τάσεων μέσα σε ένα διάστημα. | [μάθημα](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Οπτικοποίηση Αναλογιών | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Οπτικοποίηση διακριτών και ομαδοποιημένων ποσοστών. | [μάθημα](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Οπτικοποίηση Συσχετίσεων | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Οπτικοποίηση συνδέσεων και συσχετίσεων μεταξύ συνόλων δεδομένων και των μεταβλητών τους. | [μάθημα](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Σημαντικές Οπτικοποιήσεις | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Τεχνικές και καθοδήγηση για να κάνετε τις οπτικοποιήσεις σας πολύτιμες για αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων και εξαγωγή γνώσεων. | [μάθημα](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Οπτικοποίηση Σχέσεων | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Οπτικοποίηση συνδέσεων και συσχετίσεων μεταξύ συνόλων δεδομένων και των μεταβλητών τους. | [μάθημα](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Σημαντικές Οπτικοποιήσεις | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Τεχνικές και οδηγίες για να κάνετε τις οπτικοποιήσεις σας πολύτιμες για αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων και ανάλυση. | [μάθημα](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Εισαγωγή στον κύκλο ζωής της Επιστήμης Δεδομένων | [Κύκλος Ζωής](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Εισαγωγή στον κύκλο ζωής της επιστήμης δεδομένων και το πρώτο βήμα της απόκτησης και εξαγωγής δεδομένων. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Ανάλυση | [Κύκλος Ζωής](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Αυτή η φάση του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων εστιάζει σε τεχνικές ανάλυσης δεδομένων. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Επικοινωνία | [Κύκλος Ζωής](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Αυτή η φάση του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων εστιάζει στην παρουσίαση των ευρημάτων από τα δεδομένα με τρόπο που διευκολύνει τους λήπτες αποφάσεων να κατανοήσουν. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Επιστήμη Δεδομένων στο Cloud | [Cloud Δεδομένα](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Αυτή η σειρά μαθημάτων εισάγει την επιστήμη δεδομένων στο cloud και τα οφέλη της. | [μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) και [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Επιστήμη Δεδομένων στο Cloud | [Cloud Δεδομένα](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Εκπαίδευση μοντέλων χρησιμοποιώντας εργαλεία Low Code. |[μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) και [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Επιστήμη Δεδομένων στο Cloud | [Cloud Δεδομένα](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ανάπτυξη μοντέλων με το Azure Machine Learning Studio. | [μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) και [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 15 | Ανάλυση | [Κύκλος Ζωής](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Αυτή η φάση του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων επικεντρώνεται σε τεχνικές ανάλυσης δεδομένων. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Επικοινωνία | [Κύκλος Ζωής](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Αυτή η φάση του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων εστιάζει στην παρουσίαση των ευρημάτων από τα δεδομένα με τρόπο που διευκολύνει τους φορείς λήψης αποφάσεων να κατανοήσουν. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Επιστήμη Δεδομένων στο Νέφος | [Δεδομένα στο Νέφος](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Αυτή η σειρά μαθημάτων εισάγει την επιστήμη δεδομένων στο νέφος και τα οφέλη της. | [μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) και [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Επιστήμη Δεδομένων στο Νέφος | [Δεδομένα στο Νέφος](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Εκπαίδευση μοντέλων χρησιμοποιώντας εργαλεία Low Code. |[μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) και [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Επιστήμη Δεδομένων στο Νέφος | [Δεδομένα στο Νέφος](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ανάπτυξη μοντέλων με το Azure Machine Learning Studio. | [μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) και [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Επιστήμη Δεδομένων στην Πράξη | [Στην Πράξη](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Έργα επιστήμης δεδομένων στον πραγματικό κόσμο. | [μάθημα](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Ακολουθήστε αυτά τα βήματα για να ανοίξετε αυτό το παράδειγμα σε ένα Codespace: -1. Κάντε κλικ στο αναπτυσσόμενο μενού Κώδικα και επιλέξτε την επιλογή Άνοιγμα με Codespaces. -2. Επιλέξτε + Νέο codespace στο κάτω μέρος του παραθύρου. -Για περισσότερες πληροφορίες, δείτε την [τεκμηρίωση GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Ακολουθήστε αυτά τα βήματα για να ανοίξετε αυτό το δείγμα σε μία Codespace: +1. Κάντε κλικ στο αναπτυσσόμενο μενού Code και επιλέξτε την επιλογή Open with Codespaces. +2. Επιλέξτε + New codespace στο κάτω μέρος του παραθύρου. +Για περισσότερες πληροφορίες, δείτε την [τεκμηρίωση του GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Ακολουθήστε αυτά τα βήματα για να ανοίξετε αυτό το αποθετήριο σε container χρησιμοποιώντας τον τοπικό σας υπολογιστή και το VSCode με την επέκταση VS Code Remote - Containers: +Ακολουθήστε αυτά τα βήματα για να ανοίξετε αυτό το αποθετήριο σε container χρησιμοποιώντας τον τοπικό σας υπολογιστή και το VSCode μέσω της επέκτασης VS Code Remote - Containers: -1. Αν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε ένα development container, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις προϋποθέσεις (π.χ. έχει εγκατασταθεί το Docker) στην [τεκμηρίωση εκκίνησης](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Αν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε development container, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις προϋποθέσεις (π.χ. έχει εγκατεστημένο το Docker) σύμφωνα με [την τεκμηρίωση εκκίνησης](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Για να χρησιμοποιήσετε αυτό το αποθετήριο, μπορείτε είτε να το ανοίξετε μέσα σε έναν απομονωμένο τόμο Docker: +Για να χρησιμοποιήσετε αυτό το αποθετήριο, μπορείτε είτε να το ανοίξετε σε έναν απομονωμένο τόμο Docker: -**Σημείωση**: Υπό το καπό, αυτό θα χρησιμοποιήσει την εντολή Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** για να κλωνοποιήσει τον κώδικα πηγής σε έναν τόμο Docker αντί για το τοπικό σύστημα αρχείων. Οι [τόμοι](https://docs.docker.com/storage/volumes/) είναι ο προτιμώμενος μηχανισμός για τη διατήρηση δεδομένων container. +**Σημείωση**: Στο παρασκήνιο, αυτό θα χρησιμοποιήσει την εντολή Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** για να κλωνοποιήσει τον πηγαίο κώδικα σε ένα Docker volume αντί του τοπικού συστήματος αρχείων. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) είναι ο προτιμώμενος μηχανισμός για την αποθήκευση δεδομένων container. Ή να ανοίξετε μια τοπικά κλωνοποιημένη ή κατεβασμένη έκδοση του αποθετηρίου: - Κλωνοποιήστε αυτό το αποθετήριο στο τοπικό σας σύστημα αρχείων. - Πατήστε F1 και επιλέξτε την εντολή **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Επιλέξτε το κλωνοποιημένο αντίγραφο αυτού του φακέλου, περιμένετε να ξεκινήσει το container και δοκιμάστε. +- Επιλέξτε το κλωνοποιημένο αντίγραφο αυτού του φακέλου, περιμένετε να ξεκινήσει το container και δοκιμάστε λειτουργίες. ## Πρόσβαση εκτός σύνδεσης -Μπορείτε να τρέξετε αυτή την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Κάντε fork αυτό το αποθετήριο, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στον τοπικό σας υπολογιστή, στη συνέχεια μέσα στο ριζικό φάκελο αυτού του αποθετηρίου, πληκτρολογήστε `docsify serve`. Η ιστοσελίδα θα σερβιριστεί στην πόρτα 3000 στον localhost σας: `localhost:3000`. +Μπορείτε να εκτελέσετε αυτή την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Φτιάξτε ένα fork αυτού του αποθετηρίου, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στον τοπικό σας υπολογιστή, και στη ρίζα του φακέλου αυτού του αποθετηρίου πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα σερβιριστεί στην θύρα 3000 στο localhost σας: `localhost:3000`. -> Σημείωση, τα notebooks δεν θα αποδίδονται μέσω Docsify, οπότε όταν χρειαστεί να τρέξετε ένα notebook, κάντε το ξεχωριστά στο VS Code με kernel Python. +> Σημείωση, τα notebooks δεν προβάλλονται μέσω Docsify, οπότε όταν χρειάζεται να εκτελέσετε ένα notebook, κάντε το ξεχωριστά στο VS Code χρησιμοποιώντας ένα Python kernel. -## Άλλες Διδακτικές Ενότητες +## Άλλα Προγράμματα Σπουδών -Η ομάδα μας παράγει και άλλες διδακτικές ενότητες! Δείτε: +Η ομάδα μας παράγει και άλλα προγράμματα σπουδών! Δείτε: ### LangChain [![LangChain4j για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain.js για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20για%20Αρχάριους-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/LangChain%20για%20Αρχάριους-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Πράκτορες +[![AZD για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AZD%20για%20Αρχάριους-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20για%20Αρχάριους-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/MCP%20για%20Αρχάριους-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Πράκτορες για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AI%20Πράκτορες%20για%20Αρχάριους-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Σειρά Δημιουργικής Τεχνητής Νοημοσύνης -[![Generative AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Σειρά Δημιουργικού AI +[![Δημιουργικό AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Δημιουργικό%20AI%20για%20Αρχάριους-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Δημιουργικό AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Δημιουργικό%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Δημιουργικό AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Δημιουργικό%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Δημιουργικό AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Δημιουργικό%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Βασική Μάθηση -[![ML για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Κυβερνοασφάλεια για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Ανάπτυξη Ιστού για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Ανάπτυξη XR για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/ML%20για%20Αρχάριους-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Επιστήμη%20Δεδομένων%20για%20Αρχάριους-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/AI%20για%20Αρχάριους-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Ασφάλεια Κυβερνοχώρου για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Ασφάλεια%20Κυβερνοχώρου%20για%20Αρχάριους-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Ανάπτυξη Ιστοσελίδων για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Ανάπτυξη%20Ιστοσελίδων%20για%20Αρχάριους-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/IoT%20για%20Αρχάριους-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Ανάπτυξη XR για Αρχάριους](https://img.shields.io/badge/Ανάπτυξη%20XR%20για%20Αρχάριους-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Σειρά Copilot -[![Copilot για ζευγαρωμένο προγραμματισμό AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot για C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Περιπέτεια Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot για Συνεργατικό Προγραμματισμό με AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20για%20Συνεργατικό%20Προγραμματισμό%20με%20AI-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot για C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20για%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Περιπέτεια Copilot](https://img.shields.io/badge/Περιπέτεια%20Copilot-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Λήψη Βοήθειας -**Αντιμετωπίζετε προβλήματα;** Ελέγξτε τον [Οδηγό Επίλυσης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md) για λύσεις σε συνηθισμένα ζητήματα. +**Αντιμετωπίζετε προβλήματα;** Δείτε τον [Οδηγό Επίλυσης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md) για λύσεις σε συνηθισμένα θέματα. -Εάν κολλήσετε ή έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με την κατασκευή εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, συμμετέχετε με άλλους μαθητές και έμπειρους προγραμματιστές σε συζητήσεις για το MCP. Είναι μια υποστηρικτική κοινότητα όπου οι ερωτήσεις είναι ευπρόσδεκτες και η γνώση μοιράζεται ελεύθερα. +Αν κολλήσετε ή έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με την κατασκευή εφαρμογών AI, συμμετέχετε με άλλους μαθητές και έμπειρους προγραμματιστές σε συζητήσεις για το MCP. Είναι μια υποστηρικτική κοινότητα όπου οι ερωτήσεις είναι ευπρόσδεκτες και η γνώση μοιράζεται ελεύθερα. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Εάν έχετε σχόλια προϊόντος ή σφάλματα κατά την ανάπτυξη, επισκεφθείτε: +Αν έχετε σχόλια προϊόντος ή σφάλματα κατά την κατασκευή επισκεφτείτε: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ **Αποποίηση ευθυνών**: -Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία μετάφρασης AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που προσπαθούμε για ακρίβεια, παρακαλούμε να σημειώσετε ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη γλώσσα του θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για οποιεσδήποτε παρεξηγήσεις ή λανθασμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης. +Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία μετάφρασης AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που επιδιώκουμε την ακρίβεια, παρακαλούμε να γνωρίζετε ότι οι αυτόματες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το αρχικό έγγραφο στη γλώσσα του αποτελεί την αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται η επαγγελματική μετάφραση από ανθρώπους. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή λανθασμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης. \ No newline at end of file diff --git a/translations/en/.co-op-translator.json b/translations/en/.co-op-translator.json index 38f6b82b1..c3a50a0d1 100644 --- a/translations/en/.co-op-translator.json +++ b/translations/en/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "en" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T00:58:59+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:15:30+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "en" }, diff --git a/translations/en/README.md b/translations/en/README.md index e4d3b405c..31d8b01d9 100644 --- a/translations/en/README.md +++ b/translations/en/README.md @@ -85,6 +85,7 @@ Get started with the following resources: ## 👩‍🏫 For Teachers > **Teachers**: we have [included some suggestions](for-teachers.md) on how to use this curriculum. We'd love your feedback [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! + ## Meet the Team [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") @@ -197,7 +198,7 @@ Our team produces other curricula! Check out: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents diff --git a/translations/es/.co-op-translator.json b/translations/es/.co-op-translator.json index 2f6c46c3b..953edaa61 100644 --- a/translations/es/.co-op-translator.json +++ b/translations/es/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "es" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:02:11+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:19:12+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "es" }, diff --git a/translations/es/README.md b/translations/es/README.md index 3f50d126c..8bb869aa0 100644 --- a/translations/es/README.md +++ b/translations/es/README.md @@ -1,91 +1,91 @@ # Ciencia de Datos para Principiantes - Un Plan de Estudios -[![Abrir en GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![Licencia de GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Colaboradores en GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Issues en GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Pull requests en GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![Se aceptan PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Seguidores en GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Bifurcaciones en GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Estrellas en GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Foro de desarrolladores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Los Defensores de la Nube de Azure en Microsoft se complacen en ofrecer un plan de estudios de 10 semanas y 20 lecciones totalmente dedicado a la Ciencia de Datos. Cada lección incluye cuestionarios antes y después de la lección, instrucciones escritas para completar la lección, una solución y una tarea. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una forma probada para que las nuevas habilidades "se queden". +Los Azure Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un plan de estudios de 10 semanas y 20 lecciones sobre Ciencia de Datos. Cada lección incluye cuestionarios previos y posteriores a la lección, instrucciones escritas para completar la lección, una solución y una tarea. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una forma comprobada para que las nuevas habilidades "se afiancen". **Un gran agradecimiento a nuestros autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Agradecimiento especial 🙏 a nuestros autores, revisores y colaboradores de contenido de [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** especialmente Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Agradecimientos especiales 🙏 a nuestros autores, revisores y colaboradores de contenido [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** especialmente Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/es/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/es/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Ciencia de Datos para Principiantes - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Soporte Multilenguaje +### 🌐 Soporte Multi-Idioma -#### Soportado mediante GitHub Action (Automatizado y siempre actualizado) +#### Soportado vía GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](./README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Árabe](../ar/README.md) | [Bengalí](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Chino (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chino (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chino (Tradicional, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Chino (Tradicional, Taiwán)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Danés](../da/README.md) | [Holandés](../nl/README.md) | [Estonio](../et/README.md) | [Finlandés](../fi/README.md) | [Francés](../fr/README.md) | [Alemán](../de/README.md) | [Griego](../el/README.md) | [Hebreo](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonesio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonés](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malayo](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Maratí](../mr/README.md) | [Nepalí](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Noruego](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Portugués (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Portugués (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punyabí (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumano](../ro/README.md) | [Ruso](../ru/README.md) | [Serbio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Español](./README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandés](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) > **¿Prefieres clonar localmente?** -> Este repositorio incluye más de 50 traducciones que aumentan significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin traducciones, usa sparse checkout: +> Este repositorio incluye traducciones a más de 50 idiomas, lo que incrementa significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin traducciones, usa sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Esto te da todo lo que necesitas para completar el curso con una descarga mucho más rápida. +> Esto te da todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida. -**Si deseas que se soporten idiomas adicionales, están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Si deseas que se soporten idiomas adicionales, los idiomas compatibles están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Únete a Nuestra Comunidad +#### Únete a Nuestra Comunidad [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Tenemos una serie en Discord llamada Aprende con IA en curso, aprende más y únete en [Serie Aprende con IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Recibirás consejos y trucos para usar GitHub Copilot en Ciencia de Datos. +Tenemos una serie en Discord para aprender con IA en curso, aprende más y únete en [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Recibirás consejos y trucos sobre cómo usar GitHub Copilot para Ciencia de Datos. -![Serie Aprende con IA](../../translated_images/es/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/es/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # ¿Eres estudiante? Comienza con los siguientes recursos: -- [Página del Centro de Estudiantes](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) En esta página encontrarás recursos para principiantes, paquetes para estudiantes e incluso formas de obtener un cupón para certificación gratuita. Esta es una página que querrás marcar y revisar de vez en cuando ya que actualizamos el contenido al menos mensualmente. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Únete a una comunidad global de embajadores estudiantes, esta podría ser tu entrada a Microsoft. +- [Página del Hub de Estudiantes](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) En esta página encontrarás recursos para principiantes, paquetes para estudiantes e incluso formas de obtener un cupón gratuito para certificado. Esta es una página que querrás marcar y revisar de vez en cuando, ya que cambiamos el contenido al menos mensualmente. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Únete a una comunidad global de embajadores estudiantiles, esta podría ser tu puerta de entrada a Microsoft. -# Comenzando +# Empezando ## 📚 Documentación - **[Guía de Instalación](INSTALLATION.md)** - Instrucciones paso a paso para principiantes - **[Guía de Uso](USAGE.md)** - Ejemplos y flujos de trabajo comunes -- **[Resolución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluciones a problemas comunes +- **[Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluciones a problemas comunes - **[Guía para Contribuir](CONTRIBUTING.md)** - Cómo contribuir a este proyecto -- **[Para Profesores](for-teachers.md)** - Guía para enseñanza y recursos para el aula +- **[Para Profesores](for-teachers.md)** - Guía para enseñar y recursos para el aula ## 👨‍🎓 Para Estudiantes -> **Principiantes Completos**: ¿Nuevo en ciencia de datos? Comienza con nuestros [ejemplos amigables para principiantes](examples/README.md)! Estos ejemplos simples y bien comentados te ayudarán a comprender lo básico antes de adentrarte en el plan completo. -> **[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este plan de estudios por tu cuenta, haz un fork de todo el repositorio y completa los ejercicios comenzando con un cuestionario previo a la lección. Luego lee la lección y completa el resto de las actividades. Trata de crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de copiar el código solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas /solutions en cada lección orientada a proyectos. Otra idea es formar un grupo de estudio con amigos y revisar el contenido juntos. Para estudio adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Principiantes Completos**: ¿Nuevo en ciencia de datos? ¡Comienza con nuestros [ejemplos amigables para principiantes](examples/README.md)! Estos ejemplos simples y bien comentados te ayudarán a entender los conceptos básicos antes de sumergirte en el plan completo. +> **[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este currículo por tu cuenta, haz un fork de todo el repositorio y completa los ejercicios tú mismo, comenzando con un cuestionario previo a la lección. Luego lee la lección y completa el resto de actividades. Trata de crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de copiar el código de solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas /solutions de cada lección orientada a proyectos. Otra idea sería formar un grupo de estudio con amigos y recorrer el contenido juntos. Para estudio adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Inicio rápido:** 1. Revisa la [Guía de Instalación](INSTALLATION.md) para configurar tu entorno -2. Revisa la [Guía de Uso](USAGE.md) para aprender a trabajar con el plan de estudios +2. Revisa la [Guía de Uso](USAGE.md) para aprender a trabajar con el currículo 3. Comienza con la Lección 1 y avanza secuencialmente 4. Únete a nuestra [comunidad de Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para soporte ## 👩‍🏫 Para Profesores -> **Profesores**: hemos [incluido algunas sugerencias](for-teachers.md) sobre cómo usar este plan de estudios. ¡Nos encantaría recibir sus comentarios [en nuestro foro de discusión](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Conoce al Equipo +> **Profesores**: hemos [incluido algunas sugerencias](for-teachers.md) sobre cómo usar este plan de estudios. ¡Nos encantaría recibir sus comentarios [en nuestro foro de discusión](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!} +## Conoce al equipo [![Video promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promocional") @@ -95,107 +95,109 @@ Comienza con los siguientes recursos: ## Pedagogía -Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este plan de estudios: asegurarnos de que sea basado en proyectos y que incluya cuestionarios frecuentes. Al final de esta serie, los estudiantes habrán aprendido los principios básicos de la ciencia de datos, incluidos conceptos éticos, preparación de datos, diferentes formas de trabajar con datos, visualización de datos, análisis de datos, casos de uso del mundo real de la ciencia de datos y más. +Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este plan de estudios: asegurar que sea basado en proyectos y que incluya cuestionarios frecuentes. Al final de esta serie, los estudiantes habrán aprendido los principios básicos de la ciencia de datos, incluidos conceptos éticos, preparación de datos, diferentes formas de trabajar con datos, visualización de datos, análisis de datos, casos de uso reales de la ciencia de datos y más. -Además, un cuestionario de baja presión antes de una clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este plan de estudios fue diseñado para ser flexible y divertido y puede tomarse en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 10 semanas. +Además, un cuestionario de bajo riesgo antes de una clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este plan de estudios fue diseñado para ser flexible y divertido, y puede ser tomado en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven progresivamente más complejos al final del ciclo de 10 semanas. -> Encuentra nuestro [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), pautas de [Contribución](CONTRIBUTING.md), [Traducción](TRANSLATIONS.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos! +> Encuentra nuestras [Normas de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuciones](CONTRIBUTING.md), [Traducción](TRANSLATIONS.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos! ## Cada lección incluye: - Sketchnote opcional -- Video suplementario opcional -- Cuestionario previo a la lección para calentamiento +- Video complementario opcional +- Cuestionario de calentamiento previo a la lección - Lección escrita - Para lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso sobre cómo construir el proyecto -- Verificaciones de conocimiento -- Un desafío -- Lectura suplementaria +- Controles de conocimiento +- Un reto +- Lectura complementaria - Tarea -- [Cuestionario posterior a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Cuestionario post-lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-App, con un total de 40 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están vinculados dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Están siendo localizados gradualmente. +> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-App, con un total de 40 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están enlazados desde dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Están siendo localizados gradualmente. -## 🎓 Ejemplos Amigables para Principiantes +## 🎓 Ejemplos para principiantes **¿Nuevo en Ciencia de Datos?** Hemos creado un [directorio de ejemplos](examples/README.md) especial con código simple y bien comentado para ayudarte a comenzar: - 🌟 **Hola Mundo** - Tu primer programa de ciencia de datos -- 📂 **Cargando Datos** - Aprende a leer y explorar conjuntos de datos -- 📊 **Análisis Simple** - Calcula estadísticas y encuentra patrones -- 📈 **Visualización Básica** - Crea gráficos y diagramas -- 🔬 **Proyecto del Mundo Real** - Flujo de trabajo completo de inicio a fin +- 📂 **Carga de Datos** - Aprende a leer y explorar conjuntos de datos +- 📊 **Análisis Simple** - Calcular estadísticas y encontrar patrones +- 📈 **Visualización Básica** - Crear gráficos y diagramas +- 🔬 **Proyecto del mundo real** - Flujo de trabajo completo de principio a fin -Cada ejemplo incluye comentarios detallados que explican cada paso, ¡perfecto para principiantes absolutos! +Cada ejemplo incluye comentarios detallados explicando cada paso, ¡lo que lo hace perfecto para principiantes absolutos! 👉 **[Comienza con los ejemplos](examples/README.md)** 👈 ## Lecciones -|![ Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/es/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| + +|![Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/es/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Ciencia de Datos para Principiantes: Hoja de Ruta - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Ciencia de Datos para Principiantes: Mapa de ruta - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + -| Número de Lección | Tema | Agrupación de Lección | Objetivos de Aprendizaje | Lección Vinculada | Autor | -| :--------------: | :---------------------------------------: | :------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiendo Ciencia de Datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprende los conceptos básicos de la ciencia de datos y cómo se relaciona con inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data. | [lección](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ética en Ciencia de Datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Conceptos, desafíos y marcos éticos en datos. | [lección](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| Número de lección | Tema | Agrupación de lecciones | Objetivos de aprendizaje | Lección enlazada | Autor | +| :------------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Definiendo Ciencia de Datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprende los conceptos básicos detrás de la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data. | [lección](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Ética en Ciencia de Datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Conceptos, desafíos y marcos de Ética de Datos. | [lección](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definiendo Datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Cómo se clasifican los datos y sus fuentes comunes. | [lección](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introducción a Estadística y Probabilidad | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Técnicas matemáticas de probabilidad y estadística para entender datos. | [lección](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Trabajando con Datos Relacionales | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a datos relacionales y las bases del análisis y exploración de datos relacionales con Structured Query Language, también conocido como SQL (pronunciado “see-quell”). | [lección](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | Trabajando con Datos NoSQL | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a datos no relacionales, sus tipos y lo básico para explorar y analizar bases de datos de documentos. | [lección](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Trabajando con Python | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Bases del uso de Python para exploración de datos con bibliotecas como Pandas. Se recomienda comprensión fundamental de programación en Python. | [lección](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Preparación de Datos | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Temas sobre técnicas para limpiar y transformar datos para manejar desafíos de datos faltantes, inexactos o incompletos. | [lección](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introducción a Estadísticas y Probabilidad | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Técnicas matemáticas de probabilidad y estadística para entender datos. | [lección](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Trabajando con Datos Relacionales | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a datos relacionales y los conceptos básicos para explorar y analizar datos relacionales con el Lenguaje de Consulta Estructurada, también conocido como SQL (pronunciado “sí-cue-él”). | [lección](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Trabajando con Datos NoSQL | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a datos no relacionales, sus varios tipos y conceptos básicos para explorar y analizar bases de datos documentales. | [lección](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Trabajando con Python | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Conceptos básicos de uso de Python para la exploración de datos con librerías como Pandas. Se recomienda un entendimiento fundamental de programación en Python. | [lección](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Preparación de Datos | [Trabajando con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Temas sobre técnicas para limpiar y transformar datos para manejar retos de datos faltantes, incorrectos o incompletos. | [lección](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Visualización de Cantidades | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Aprende a usar Matplotlib para visualizar datos de aves 🦆 | [lección](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Visualización de Distribuciones de Datos | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualización de observaciones y tendencias dentro de un intervalo. | [lección](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Visualización de Proporciones | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualización de porcentajes discretos y agrupados. | [lección](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualización de Relaciones | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualización de conexiones y correlaciones entre conjuntos de datos y sus variables. | [lección](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualizaciones Significativas | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas y guía para hacer visualizaciones valiosas para una resolución de problemas efectiva y obtener insights. | [lección](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introducción al ciclo de vida de Ciencia de Datos | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducción al ciclo de vida de ciencia de datos y su primer paso que es adquirir y extraer datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analizando | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de ciencia de datos se enfoca en técnicas para analizar datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | Comunicación | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de ciencia de datos se enfoca en presentar los insights de los datos de forma que facilite la comprensión de los tomadores de decisiones. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 12 | Visualización de Relaciones | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando conexiones y correlaciones entre conjuntos de datos y sus variables. | [lección](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualizaciones Significativas | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas y directrices para hacer que tus visualizaciones sean valiosas para la resolución efectiva de problemas e insights. | [lección](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introducción al ciclo de vida de la Ciencia de Datos | [Ciclo de vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducción al ciclo de vida de la ciencia de datos y su primer paso que es adquirir y extraer datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analizando | [Ciclo de vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de la ciencia de datos se enfoca en técnicas para analizar datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Comunicación | [Ciclo de vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de la ciencia de datos se enfoca en presentar los insights de los datos de una manera que facilite la comprensión para los tomadores de decisiones. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Ciencia de Datos en la Nube | [Datos en la Nube](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta serie de lecciones introduce la ciencia de datos en la nube y sus beneficios. | [lección](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Ciencia de Datos en la Nube | [Datos en la Nube](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Entrenamiento de modelos usando herramientas Low Code. |[lección](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Ciencia de Datos en la Nube | [Datos en la Nube](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Despliegue de modelos con Azure Machine Learning Studio. | [lección](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Ciencia de Datos en el Mundo Real | [En el Mundo](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyectos impulsados por ciencia de datos en el mundo real. | [lección](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Ciencia de Datos en el Mundo Real | [En el Mundo Real](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyectos impulsados por ciencia de datos en el mundo real. | [lección](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Sigue estos pasos para abrir este ejemplo en un Codespace: +Sigue estos pasos para abrir esta muestra en un Codespace: 1. Haz clic en el menú desplegable Código y selecciona la opción Abrir con Codespaces. 2. Selecciona + Nuevo codespace en la parte inferior del panel. Para más información, consulta la [documentación de GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Containers +## VSCode Remoto - Contenedores Sigue estos pasos para abrir este repositorio en un contenedor usando tu máquina local y VSCode con la extensión VS Code Remote - Containers: -1. Si es tu primera vez usando un contenedor de desarrollo, asegúrate que tu sistema cumple los requisitos previos (por ejemplo, tener Docker instalado) en [la documentación para comenzar](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Si es la primera vez que usas un contenedor de desarrollo, asegúrate de que tu sistema cumple con los requisitos previos (por ejemplo, tener Docker instalado) en [la documentación para empezar](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Para usar este repositorio, puedes abrirlo tanto en un volumen Docker aislado: +Para usar este repositorio, puedes abrir el repositorio en un volumen Docker aislado: -**Nota**: Bajo el capó, esto usará el comando Remote-Containers: **Clonar repositorio en volumen de contenedor...** para clonar el código fuente en un volumen Docker en lugar de en el sistema de archivos local. [Los volúmenes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) son el mecanismo preferido para persistir datos de contenedor. +**Nota**: Bajo el capó, esto usará el comando Remote-Containers: **Clonar repositorio en volumen de contenedor...** para clonar el código fuente en un volumen Docker en lugar del sistema de archivos local. [Los volúmenes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) son el mecanismo preferido para persistir datos de contenedores. -O abrir una versión clonada o descargada localmente: +O abre una versión clonada o descargada localmente del repositorio: - Clona este repositorio en tu sistema de archivos local. - Presiona F1 y selecciona el comando **Remote-Containers: Abrir carpeta en contenedor...**. -- Selecciona la copia clonada de esta carpeta, espera a que el contenedor inicie, y pruébalo. +- Selecciona la copia clonada de esta carpeta, espera a que el contenedor se inicie y prueba. -## Acceso sin conexión +## Acceso fuera de línea -Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haz un fork de este repositorio, [instala Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en tu máquina local, luego en la carpeta raíz de este repo escribe `docsify serve`. El sitio se servirá en el puerto 3000 de tu localhost: `localhost:3000`. +Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haz un fork de este repositorio, [instala Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en tu máquina local, luego en la carpeta raíz de este repo, escribe `docsify serve`. El sitio web se servirá en el puerto 3000 en tu localhost: `localhost:3000`. -> Nota, los notebooks no se visualizarán vía Docsify, por lo que cuando necesites ejecutar un notebook, hazlo por separado en VS Code con un kernel Python. +> Nota, los notebooks no se renderizarán a través de Docsify, así que cuando necesites ejecutar un notebook, hazlo por separado en VS Code usando un kernel de Python. -## Otros Planes de Estudio +## Otros planes de estudio -¡Nuestro equipo produce otros planes de estudio! Revisa: +¡Nuestro equipo produce otros planes de estudio! Consulta: ### LangChain -[![LangChain4j para principiantes](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js para Principiantes](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain para Principiantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentes @@ -206,7 +208,7 @@ Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsi --- -### Serie de IA Generativa +### Serie IA Generativa [![IA Generativa para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -214,7 +216,7 @@ Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsi --- -### Aprendizaje Central +### Aprendizaje Fundamental [![ML para Principiantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Ciencia de Datos para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA para Principiantes](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -226,26 +228,26 @@ Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsi --- ### Serie Copilot -[![Copilot para Programación por Pares con IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot para Programación en Pareja con IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Obtener ayuda +## Obtener Ayuda -**¿Tienes problemas?** Consulta nuestra [Guía de solución de problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluciones a problemas comunes. +**¿Tienes problemas?** Consulta nuestra [Guía de Solución de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluciones a problemas comunes. -Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA. Únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente. +Si te atascas o tienes preguntas sobre cómo crear aplicaciones de IA. Únete a otros aprendices y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Si tienes comentarios sobre el producto o errores mientras construyes visita: +Si tienes comentarios sobre el producto o errores mientras construyes, visita: -[![Foro de desarrolladores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Foro de Desarrolladores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Descargo de responsabilidad**: -Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la exactitud, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda la traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea que pueda surgir del uso de esta traducción. +**Aviso Legal**: +Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por un humano. No nos hacemos responsables por malentendidos o interpretaciones erróneas derivadas del uso de esta traducción. \ No newline at end of file diff --git a/translations/et/.co-op-translator.json b/translations/et/.co-op-translator.json index 8cadf895c..3c862ca34 100644 --- a/translations/et/.co-op-translator.json +++ b/translations/et/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "et" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:45:32+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:25:15+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "et" }, diff --git a/translations/et/README.md b/translations/et/README.md index 778bbdb52..2ea4ae3f9 100644 --- a/translations/et/README.md +++ b/translations/et/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ -# Andmeteadus algajatele - Õppekava +# Andmeteadus algajatele - õppekava -[![Ava GitHub Codespacesis](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Ava GitHub Codespaces'is](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub litsents](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub panustajad](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub probleemid](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub tõmbepäringud](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![Tõmbepäringud on teretulnud](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRid on teretulnud](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub jälgijad](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub hargnemised](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub kahvlid](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) [![GitHub tähed](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) @@ -17,194 +17,194 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Microsofti Azure pilvmeeskond on rõõmus pakkuda 10-nädalast, 20-õppetunniga õppekava, mis käsitleb andmeteadust. Iga õppetund sisaldab eeltundi ja järeltundi katseid, kirjalikke juhiseid õppetunni lõpetamiseks, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitades, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks. +Microsofti Azure Cloud Advocates on rõõmus pakkuda 10-nädalast, 20-õppetunnist koosnevat õppekava, mis keskendub täielikult andmeteadusele. Iga õppetund sisaldab eelmise ja järgneva viktoriini, kirjalikke juhiseid, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppimist ehitamise käigus, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks. -**Sügav tänu meie autoritele:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Südamlikud tänud meie autoritele:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Eriline tänu 🙏 meie [Microsofti üliõpilasambassadöridele](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoritele, retsensentidele ja sisuloojatele,** oluliselt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Eriline tänu 🙏 meie [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoritele, arvustajatele ja sisuloojatele,** nimelt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote autor @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/et/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/et/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Andmeteadus algajatele - _Sketchnote autorilt [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Andmeteadus algajatele - _sketchnote autor [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Mitmekeelsuse tugi +### 🌐 Mitmekeelne tugi #### Toetatud GitHub Action abil (automatiseeritud ja alati ajakohane) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](./README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Eelistad kloonida kohalikult?** +> **Eelistad kloonida kohapeal?** -> See hoidla sisaldab üle 50 keele tõlked, mis suurendavad märkimisväärselt allalaadimise suurust. Tõlgeteta kloonimiseks kasuta hõredat checkouti: +> See hoidla sisaldab 50+ keele tõlkeid, mis suurendab oluliselt allalaadimissuurust. Tõlgeteta kloonimiseks kasuta sparse checkouti: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Saad kõike vajalikku kursuse läbimiseks palju kiiremalt. +> See annab sulle vajaliku kogu kursuse läbimiseks palju kiiremalt. -**Kui soovid, et toetataks täiendavaid tõlkekeeli, siis need on loetletud [siin](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Kui soovid toetada täiendavaid tõlkeid, on toetatavad keeled loetletud [siin](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Liitu meie kogukonnaga +#### Liitu meie kogukonnaga [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Meil on käimas Discordi õppesari AI-ga, rohkem infot ja liitumiseks külasta [Õpi AI-ga sarja](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.-30. septembril 2025. Saad näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. +Meil on käimas Discordi "Learn with AI" sari, õpi rohkem ja liitu meiega aadressil [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.-30. septembrini 2025. Saad nippe ja trikke GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. -![Õpi AI-ga sari](../../translated_images/et/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/et/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Oled tudeng? +# Kas oled õpilane? Alusta järgmiste ressurssidega: -- [Tudengikeskuse leht](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, tudengipakid ja isegi võimalusi saada tasuta sertifikaadi kupong. See on leht, mida soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt vaadata, kuna sisu vahetub vähemalt kord kuus. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liitu tudengite ülemaailmse kogukonnaga, see võib olla sinu tee Microsofti. +- [Õpilaste keskuse leht](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, õpilaspakid ja ka võimalused saada tasuta sertifikaadi vautšer. See on leht, mille tahad järjehoidjasse panna ja aeg-ajalt kontrollida, sest sisu uuendatakse vähemalt kord kuus. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liitu üleriigilise õpilasesindajate kogukonnaga, see võib olla sinu tee Microsofti. # Alustamine ## 📚 Dokumentatsioon -- **[Paigaldusjuhend](INSTALLATION.md)** - samm-sammuline juhend algajatele -- **[Kasutusjuhend](USAGE.md)** - näited ja levinumad töövood -- **[Probleemide lahendamine](TROUBLESHOOTING.md)** - lahendused sagedastele probleemidele -- **[Panustamise juhend](CONTRIBUTING.md)** - kuidas sellesse projekti panustada -- **[Õpetajatele](for-teachers.md)** - õpetamisjuhised ja klassiruumi ressursid +- **[Paigaldusjuhend](INSTALLATION.md)** - samm-sammult juhised algajatele +- **[Kasutusjuhend](USAGE.md)** - näited ja tavalised töövood +- **[Veaotsing](TROUBLESHOOTING.md)** - lahendused sagedastele probleemidele +- **[Panustamise juhend](CONTRIBUTING.md)** - kuidas panustada sellesse projekti +- **[Õpetajatele](for-teachers.md)** - juhendid ja klassiruumi materjalid -## 👨‍🎓 Tudengitele -> **Täielikud algajad**: Uus andmeteaduses? Alusta meie [algajatele sobivatest näidetest](examples/README.md)! Need lihtsad ja hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhitõdesid enne kogu õppekavasse süvenemist. -> **[Tudengid](https://aka.ms/student-page)**: et kasutada seda õppekava iseseisvalt, tehtle kogu hoidla omale koopiaks (fork) ja lahenda harjutused iseseisvalt, alustades eeloengu testiga. Seejärel loe loeng ja lõpeta ülejäänud tegevused. Proovi projekte luua, mõistes õppetunde, mitte lihtsalt lahenduste koodi kopeerides; lahenduskood on kättesaadav iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine idee on moodustada sõpradega õpperühm ja minna sisu läbi koos. Süvendatud õpingute jaoks soovitame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Õpilastele +> **Täielikud algajad**: oled andmeteadusega alles alguses? Alusta meie [algajasõbralike näidetega](examples/README.md)! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne täismahus õppekavasse sukeldumist. +> **[Õpilased](https://aka.ms/student-page)**: selle õppekava iseseisvaks kasutamiseks tee repositooriumist oma haru ja täida harjutused ise, alustades eelloengu viktoriiniga. Seejärel loe loeng ja täida ülejäänud tegevused. Püüa projekte luua õppetundidest arusaades, mitte lahenduskoodi kopeerides, kuid see kood on kättesaadav iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine mõte on moodustada sõpradega õpperühm ja uurida sisu koos. Täiendavaks õppimiseks soovitame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Kiire algus:** -1. Tutvu [paigaldusjuhendiga](INSTALLATION.md), et seada üles oma keskkond -2. Vaata [kasutusjuhendit](USAGE.md), et õppida curriculumiga töötamist -3. Alusta 1. õppetunnist ja liigu järjestikku edasi -4. Liitu meie [Discordi kogukonnaga](https://aka.ms/ds4beginners/discord), et saada tuge +1. Tutvu [Paigaldusjuhendiga](INSTALLATION.md), et seadistada oma keskkond +2. Vaata üle [Kasutusjuhend](USAGE.md), et õppida, kuidas õppekavaga töötada +3. Alusta õppetunnist 1 ja tegutse järjestikku +4. Liitu meie [Discordi kogukonnaga](https://aka.ms/ds4beginners/discord) toe saamiseks ## 👩‍🏫 Õpetajatele -> **Õpetajad**: oleme lisanud [mõningad soovitused](for-teachers.md) selle õppekava kasutamiseks. Ootame hea meelega teie tagasisidet [meie arutelufoorumis](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Kohtuge meeskonnaga +> **Õpetajad**: oleme [lisaks lisanud soovitusi](for-teachers.md) selle õppekava kasutamiseks. Hindame väga teie tagasisidet [arutelufoorumis](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Tutvuge meeskonnaga -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![Reklaamvideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Reklaamvideo") -**Gif autor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif autor:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klõpsake ülalolevat pilti, et vaadata video projekti ja selle looja(te) kohta! +> 🎥 Klõpsake ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid! ## Pedagoogika -Olemasoleva õppekava koostamisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagame, et see oleks projektipõhine ja sisaldaks sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õpilased omandanud andmeteaduse põhilised põhimõtted, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamine, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimine, andmete analüüs, andmeteaduse praktilised kasutusjuhud ja palju muud. +Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada, et see põhineb projektidel, ja et see sisaldab sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õpilased õppinud andmeteaduse põhiprintsiipe, sealhulgas eetilisi kontseptsioone, andmete ettevalmistamist, erinevaid andmetöötlusviise, andmete visualiseerimist, andmete analüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumeid ja palju muud. -Lisaks seab enne tundi toimuv madala panusega viktoriin õppija kavatsuseks teema õppimise, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab parema säilitamise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab võtta kas tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks. +Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õpilasele eesmärgi õppida teemat, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab teadmiste kinnistamise. See õppekava on kujundatud olema paindlik ja lõbus ning seda saab võtta tervikuna või osadena. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 10-nädalase tsükli jooksul järjest keerukamaks. -> Leia meie [käitumisjuhend](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamise](CONTRIBUTING.md), [tõlke](TRANSLATIONS.md) juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet! +> Leidke meie [käitumiskoodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamise](CONTRIBUTING.md), [tõlke](TRANSLATIONS.md) juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet! -## Iga õppetund sisaldab: +## Igas õppetükis on kaasas: -- Valikulist sketšimärkust -- Valikulist lisavideot -- Pre-tunniviktoriini soojenduseks -- Kirjalikku õppetundi -- Projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammult juhiseid, kuidas projekti üles ehitada -- Teadmiste kontrolli -- Väljakutset -- Lisalugemist -- Kodutööd -- [Pärastundi viktoriini](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Valikuline skeemimärkus +- Valikuline täiendav video +- Enne tundi soojendusviktoriin +- Kirjalik õppetükk +- Projektipõhiste õppetükkide puhul samm-sammult juhendid projekti loomise kohta +- Teadmiste kontrollid +- Väljakutse +- Täiendav lugemine +- Kodune ülesanne +- [Pärast tundi viktoriin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid on koondatud Quiz-App kausta, kokku 40 viktoriini, milles igas on kolm küsimust. Neile viidatakse õppetundide sees, kuid viktoriinirakendust saab käivitada lokaalselt või Azure’is; täpsemad juhised asuvad `quiz-app` kaustas. Viktoriinid tõlgitakse järk-järgult. +> **Märkused viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid on paigutatud Quiz-App kausta, kokku 40 viktoriini, igaühes kolm küsimust. Need on seotud õppetükkide sees, kuid viktoriinirakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure'i; järgige juhiseid `quiz-app` kaustas. Neid lokaliseeritakse järk-järgult. -## 🎓 Algajasõbralikud näited +## 🎓 Algajale sobivad näited -**Oled andmeteadusega uus?** Oleme loonud spetsiaalse [näidiste kataloogi](examples/README.md), kus on lihtne ja hästi kommenteeritud kood, mis aitab sul alustada: +**Oled uus andmeteaduses?** Oleme loonud spetsiaalse [näidiste kataloogi](examples/README.md) lihtsa ja hästi kommenteeritud koodiga, mis aitab sul alustada: -- 🌟 **Hello World** - Sinu esimene andmeteaduse programm -- 📂 **Andmete laadimine** - Õpi andmekogumeid lugema ja uurima +- 🌟 **Tere, maailm!** - Sinu esimene andmeteaduse programm +- 📂 **Andmete laadimine** - Õpi andmekogumite lugemist ja uurimist - 📊 **Lihtne analüüs** - Arvuta statistikat ja leia mustreid -- 📈 **Põhivisualiseerimine** - Loo diagramme ja graafikuid -- 🔬 **Tegelik projekt** - Täielik töökäik algusest lõpuni +- 📈 **Põhiline visualiseerimine** - Loo diagramme ja graafikuid +- 🔬 **Reaalmaailma projekt** - Täielik töövoog algusest lõpuni -Igas näites on üksikasjalikud kommentaarid, mis selgitavad igat sammu, muutes selle ideaalseks täiesti algajatele! +Iga näide sisaldab üksikasjalikke kommentaare, mis selgitavad iga sammu, muutes selle ideaalseks absoluutselt algajatele! 👉 **[Alusta näidetest](examples/README.md)** 👈 -## Õppetunnid +## Õppetükid -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/et/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Skeemimärkus autorilt @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/et/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Andmeteadus algajatele: teekaart - _Sketš @nitya_ | +| Andmeteadus algajatele: teekaart - _Skeemimärkus autorilt [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Õppetunni number | Teema | Õppetunni gruppeerimine | Õpitulemused | Lingitud õppetund | Autor | +| Õppetüki Number | Teema | Õppetükkide grupp | Õpieesmärgid | Lingitud õppetükk | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Andmeteaduse määratlemine | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi andmeteaduse põhimõisteid ja kuidas see on seotud tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega. | [õppetund](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Andmeteaduse eetika | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Andme-eetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud. | [õppetund](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Andmete määratlemine | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinud allikad. | [õppetund](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Sissejuhatus statistikasse ja tõenäosusse | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Matemaatilised tõenäosuse ja statistika tehnikad andmete mõistmiseks. | [õppetund](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Töötamine relatsioonandmetega | [Töötamine andmetega](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus relatsioonandmetesse ja andmete uurimise ning analüüsimise põhialused struktureeritud päringukeeles (SQL). | [õppetund](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Töötamine NoSQL andmetega | [Töötamine andmetega](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus mitte-relatsioonandmetesse, nende erinevate tüüpide ja dokumentandmebaaside uurimise ning analüüsi põhialused. | [õppetund](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Töötamine Pythoniga | [Töötamine andmetega](2-Working-With-Data/README.md) | Python kasutamise põhialused andmete uurimiseks selliste teekidega nagu Pandas. Soovitatav on Python programmeerimise aluste mõistmine. | [õppetund](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Andmete ettevalmistamine | [Töötamine andmetega](2-Working-With-Data/README.md) | Andmetehnikad andmete puhastamiseks ja transformeerimiseks, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või puudulike andmetega. | [õppetund](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Koguste visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Õpi kasutama Matplotlibi lindude andmete visualiseerimiseks 🦆 | [õppetund](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Andmete jaotuste visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Visuaalselt kujutame tähelepanekuid ja trende kindlas intervallis. | [õppetund](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Proportsioonide visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Diskreetsete ja grupeeritud protsentide visualiseerimine. | [õppetund](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Suhete visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Andmekogumite ja nende muutujate vaheliste seoste ja korrelatsioonide kujutamine. | [õppetund](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Mõtestatud visualiseeringud | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnikad ja juhised, mis aitavad teha visualiseeringud väärtuslikeks tõhusaks probleemilahenduseks ja teadmisteks. | [õppetund](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimene samm: andmete hankimine ja väljavõtmine. | [õppetund](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analüüsimine | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See faas andmeteaduse elutsüklis keskendub andmete analüüsimise tehnikatele. | [õppetund](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Kommunikatsioon | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See faas andmeteaduse elutsüklis keskendub teadmiste esitamisele selliselt, et see oleks otsustajatele arusaadav. | [õppetund](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Andmeteadus pilves | [Pilvandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | See õppesari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid. | [õppetund](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Andmeteadus pilves | [Pilvandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite treenimine madalakoodiliste tööriistade abil. |[õppetund](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Andmeteadus pilves | [Pilvandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil. | [õppetund](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Andmeteadus vabamas keskkonnas | [Väljas](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Andmeteadusjuhtumid reaalses maailmas. | [õppetund](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Andmeteaduse määratlemine | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi andmeteaduse põhimõisted ja kuidas see on seotud tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega. | [õppetükk](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Andmeteaduse eetika | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Andmete eetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud. | [õppetükk](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Andmete määratlemine | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinumad allikad. | [õppetükk](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Statistika ja tõenäosuse sissejuhatus | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Matemaatilised meetodid tõenäosuse ja statistika valdkonnas andmete mõistmiseks. | [õppetükk](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Töötamine relaandmetega | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus relaandmetesse ja andmete uurimise ning analüüsi põhialused struktureeritud päringukeelt (SQL) kasutades. | [õppetükk](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Töötamine NoSQL andmetega | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus mitte-relatsioonilistele andmetele, nende erinevatele tüüpidele ning dokumentandmebaaside uurimise ja analüüsi alustele. | [õppetükk](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Töötamine Pythoni keelega | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Pythoni kasutamise põhialused andmete uurimiseks selliste teekidega nagu Pandas. Soovitatav on põhiline arusaam Python programmeerimisest. | [õppetükk](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Andmete ettevalmistamine | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Andmetöötlusmeetodid andmete puhastamiseks ja teisendamiseks, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või mittetäielike andmetega seotud väljakutsetega. | [õppetükk](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Koguste visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Õpi kasutama Matplotlib'i lindude andmete visualiseerimiseks 🦆 | [õppetükk](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Andmete jaotuste visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseeri vaatlusi ja trende teatud intervallis. | [õppetükk](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Suhete visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Diskreetsete ja rühmitatud protsentide visualiseerimine. | [õppetükk](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Suhete visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseeri andmekogumi elementide vahelisi seoseid ja korrelatsioone ning nende muutujaid. | [õppetükk](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Tähenduslikud visualiseeringud | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnikad ja juhised, kuidas teha visualiseeringuid väärtuslikuks tõhusa probleemilahenduse ja teadmiste saamise jaoks. | [õppetükk](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimene samm, andmete hankimine ja eraldamine. | [õppetükk](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analüüs | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmete analüüsi tehnikatele. | [õppetükk](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikatsioon | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See faas keskendub andmetest saadud teadmiste esitamisele viisil, mis muudab otsustajate jaoks lihtsamaks nende mõistmise. | [õppetükk](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | See õppetükkide sari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid. | [õppetükk](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite treenimine madala koodiga tööriistade abil. |[õppetükk](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil. | [õppetükk](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Andmeteadus looduses | [Looduses](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Andmeteadusel põhinevad projektid reaalses maailmas. | [õppetükk](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Järgige neid samme selle näite avamiseks Codespaces’is: -1. Klõpsake menüüs Code rippmenüüd ja valige Open with Codespaces. -2. Paneeli allosas valige + New codespace. -Lisateabe saamiseks vaadake [GitHubi dokumentatsiooni](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Järgige neid samme, et avada see näidis Codespaces'is: +1. Klõpsake koodi ripploendil ja valige suvand Open with Codespaces. +2. Valige riba allosas + New codespace. +Rohkem teavet leiate [GitHubi dokumentatsioonist](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Järgige neid samme selle hoidla avamiseks konteineris, kasutades oma kohalikku arvutit ja VSCode’i ning Remote - Containers laiendust: +Järgige neid samme, et avada see hoidla konteineris, kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode'i koos VS Code Remote - Containers laiendiga: -1. Kui kasutate arenduscontainerit esimest korda, veenduge, et teie süsteem vastab eeltingimustele (nt Docker on paigaldatud) [käivitamise dokumentatsioonis](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Kui kasutate arenduskonteinerit esimest korda, veenduge, et teie süsteem vastab nõuetele (nt Docker on installitud), vt [algdokumenti](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Seda hoidlat saab kasutada avades selle hoidla isoleeritud Docker mahu sees: +Selle hoidla kasutamiseks saate kas avada hoidla isoleeritud Docker mahus: -**Märkus**: Tegelikult kasutatakse Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** käsku, mis kloonib lähtekoodi Docker-mahu sisse, mitte kohalikku failisüsteemi. [Mahud](https://docs.docker.com/storage/volumes/) on eelistatud mehhanism konteineri andmete säilitamiseks. +**Märkus**: Varjatult kasutatakse Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** käsku lähtekoodi kloonimiseks Docker mahuga lokaalse failisüsteemi asemel. [Mahud](https://docs.docker.com/storage/volumes/) on soovitatav mehhanism konteineri andmete säilitamiseks. -Või avades kohalikult kloonitud või alla laetud hoidla: +Või avada lokaalselt kloonitud või alla laaditud versiooni hoidlast: -- Kloonige see hoidla oma kohalikku failisüsteemi. +- Klooni see hoidla oma kohalikule failisüsteemile. - Vajutage F1 ja valige käsk **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja proovige funktsioone. +- Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja proovige asju välja. -## Võrgust väljas kasutamine +## Võrguühenduseta juurdepääs -Seda dokumentatsiooni saab kasutada ka võrgust väljas, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkige see hoidla, paigaldage oma kohalikku masinasse [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart), seejärel hoidla root-kataloogis tippige `docsify serve`. Veebileht saadetakse pordi 3000 kaudu aadressil `localhost:3000`. +Seda dokumentatsiooni saate võrguühenduseta käivitada, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Hargnege see hoidla, [installige Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikule masinale, siis käivitage hoidla juurkaustas käsk `docsify serve`. Veebileht serveeritakse porti 3000 aadressil localhost: `localhost:3000`. -> Märkus: märkmikud ei renderdata Docsify abil, seega kui peate käivitama märkmiku, tehke seda eraldi VS Code’is Python kerneliga. +> Märkus, märkmikud ei renderdu Docsify abil, seega kui peate käivitama märkmiku, tehke seda eraldi VS Code'is, kasutades Python kernelit. -## Muud õppekavad +## Teised õppekavad -Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaadake: +Meie meeskond koostab ka teisi õppekavu! Vaadake: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j algajatele](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js algajatele](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain algajatele](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agendid [![AZD algajatele](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge tehisintellekt algajatele](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI algajatele](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP algajatele](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Tehisintellekti agendid algajatele](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agendid algajatele](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -216,38 +216,38 @@ Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaadake: --- -### Põhiteadmised +### Põhiline õppimine [![Masinõpe algajatele](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Andmeteadus algajatele](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Tehisintellekt algajatele](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Küberjulgeolek algajatele](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Veebiarendus algajatele](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT algajatele](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Asjade internet algajatele](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR arendus algajatele](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copiloti sari -[![Copilot tehisintellekti paarisprogrammeerimiseks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot AI paarisprogrammeerimiseks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot C#/.NET jaoks](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copiloti seiklused](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Abi saamine -**Tekivad probleemid?** Vaadake meie [Tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md) levinud probleemide lahendamiseks. +**Kas teil on probleeme?** Vaadake meie [Tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md) levinud probleemide lahendamiseks. -Kui takerdate või teil on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta, liituge MCP arutelufoorumis teiste õppijate ja kogenud arendajatega. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt. +Kui jääte kinni või teil on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kui teil on toote kohta tagasisidet või ehitamise ajal vigu, külastage: +Kui teil on toote tagasisidet või ehitamisel esineb vigu, külastage: [![Microsoft Foundry arendajate foorum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Vastutusest loobumine**: -See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellektil põhinevat tõlketeenust [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Kuigi püüame tagada täpsust, palun arvestage, et automatiseeritud tõlgetes võib esineda vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Kriitilise tähtsusega teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta käesoleva tõlke kasutamisest tekkida võivate arusaamatuste või valesti mõistmiste eest. +**Loaavaldus**: +See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Kuigi püüame täpsust, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument oma emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise info puhul on soovitatav kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tingitud arusaamatuste või valesti mõistmiste eest. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fa/.co-op-translator.json b/translations/fa/.co-op-translator.json index d22dbe591..1381590a5 100644 --- a/translations/fa/.co-op-translator.json +++ b/translations/fa/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "fa" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:11:01+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:29:30+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "fa" }, diff --git a/translations/fa/README.md b/translations/fa/README.md index ff2a7759e..b1d533e09 100644 --- a/translations/fa/README.md +++ b/translations/fa/README.md @@ -1,207 +1,206 @@ -# علم داده برای مبتدیان - یک برنامه آموزشی +# علم داده برای مبتدی‌ها - یک برنامه درسی [![باز کردن در GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![مجوز GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![مشارکت‌کنندگان GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![مسائل GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![درخواست‌های کشش GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![خوش‌آمدید PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![لایسنس گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![همکاران گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![مسائل گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![درخواست‌های کشش گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![درخواست‌های کشش خوش‌آمدید](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![ناظرین GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![شاخه‌های GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![ستاره‌های GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![تماشاگران گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![انشعابات گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![ستاره‌های گیت‌هاب](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) -[![دیسکورد Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![انجمن توسعه‌دهندگان Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -مدافعان ابری Azure در مایکروسافت مفتخرند که برنامه‌ای ده هفته‌ای، شامل ۲۰ درس، با موضوع علم داده ارائه دهند. هر درس شامل آزمون‌های قبل و بعد از درس، دستورالعمل‌های مکتوب برای تکمیل درس، راه‌حل و تمرین است. روش آموزش مبتنی بر پروژه ما به شما اجازه می‌دهد هنگام ساختن یاد بگیرید، که روشی اثبات شده برای تثبیت مهارت‌های جدید است. +حمایت‌کنندگان ابری آزور در مایکروسافت خوشحالند که یک برنامه درسی ۱۰ هفته‌ای، شامل ۲۰ درس درباره علم داده ارائه دهند. هر درس شامل آزمون‌های قبل و بعد از درس، دستورالعمل‌های کتبی برای تکمیل درس، راه‌حل و یک تکلیف است. آموزش مبتنی بر پروژه ما به شما اجازه می‌دهد در حین ساختن یاد بگیرید، روشی اثبات شده برای ماندگاری مهارت‌های جدید. -**تشکر فراوان از نویسندگان ما:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)، [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)، [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)، [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)، [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)، [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)، [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**با سپاس فراوان از نویسندگان ما:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)، [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)، [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)، [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)، [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)، [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)، [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 سپاس ویژه 🙏 از نویسندگان، بازبینان و مشارکت‌کنندگان محتوا از [سفیران دانشجویی مایکروسافت](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** به ویژه آریان آرورا، [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)، [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، ChhailBihari Dubey، [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)، [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، Samridhi Sharma، [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)، -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، Yogendrasingh Pawar ، [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 تشکر ویژه 🙏 از نویسندگان، بازبینان و مشارکت‌کنندگان محتوا از [سفیران دانشجویی مایکروسافت](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** بخصوص آریان آروورا، [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)، [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، ChhailBihari Dubey، [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)، [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، Samridhi Sharma، [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)، +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، Yogendrasingh Pawar، [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![یادداشت تصویری توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fa/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| علم داده برای مبتدیان - _یادداشت تصویری توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| علم داده برای مبتدی‌ها - _یادداشت تصویری توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 پشتیبانی چندزبان +### 🌐 پشتیبانی چندزبانه #### پشتیبانی شده از طریق GitHub Action (خودکار و همیشه به‌روز) -[عربی](../ar/README.md) | [بنگالی](../bn/README.md) | [بلغاری](../bg/README.md) | [برمه‌ای (میانمار)](../my/README.md) | [چینی (ساده)](../zh-CN/README.md) | [چینی (سنتی، هنگ‌کنگ)](../zh-HK/README.md) | [چینی (سنتی، ماکائو)](../zh-MO/README.md) | [چینی (سنتی، تایوان)](../zh-TW/README.md) | [کرواتی](../hr/README.md) | [چکی](../cs/README.md) | [دانمارکی](../da/README.md) | 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[Vietnamese](../vi/README.md) -> **ترجیح می‌دهید به‌صورت محلی کلون کنید؟** +> **ترجیح می‌دهید لوکال کلون کنید؟** -> این مخزن بیش از ۵۰ ترجمه زبان دارد که به طور قابل توجهی حجم دانلود را افزایش می‌دهد. برای کلون بدون ترجمه، از sparse checkout استفاده کنید: +> این مخزن بیش از ۵۰ ترجمه زبانی دارد که اندازه دانلود را بطور قابل توجهی افزایش می‌دهد. برای کلون بدون ترجمه‌ها از sparse checkout استفاده کنید: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> این به شما همه چیز لازم برای تکمیل دوره را با سرعت دانلود بسیار بالاتر می‌دهد. +> این به شما همه چیزی را که برای تکمیل دوره نیاز دارید با سرعت دانلود بسیار سریعتر می‌دهد. -**اگر مایل هستید زبان‌های بیشتری پشتیبانی شوند، فهرست آنها را در [اینجا](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) ببینید** +**اگر می‌خواهید زبان‌های ترجمه بیشتری پشتیبانی شوند، فهرست آنها [در اینجا](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) آمده است** #### به جامعه ما بپیوندید -[![دیسکورد Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ما سری آموزش یادگیری با هوش مصنوعی در دیسکورد داریم، بیشتر بدانید و از ۱۸ تا ۳۰ سپتامبر ۲۰۲۵ به ما بپیوندید در [سری یادگیری با هوش مصنوعی](https://aka.ms/learnwithai/discord). در این سری نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده به شما ارائه می‌شود. +ما یک سری یادگیری در دیسکورد با هوش مصنوعی داریم، بیشتر بیاموزید و از ۱۸ تا ۳۰ سپتامبر ۲۰۲۵ به ما بپیوندید در [سری آموزش با هوش مصنوعی](https://aka.ms/learnwithai/discord). شما نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده را دریافت خواهید کرد. -![سری یادگیری با هوش مصنوعی](../../translated_images/fa/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![سری آموزش با هوش مصنوعی](../../translated_images/fa/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# آیا دانشجو هستید؟ +# آیا شما دانشجو هستید؟ با منابع زیر شروع کنید: -- [صفحه مرکز دانشجو](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) در این صفحه منابع مبتدی، بسته‌های دانشجویی و حتی راه‌هایی برای دریافت کوپن رایگان گواهینامه را خواهید یافت. این صفحه‌ای است که می‌خواهید در مرورگرتان ذخیره کنید و هر از گاهی آن را بررسی کنید چون حداقل ماهی یک بار محتوا به‌روزرسانی می‌شود. -- [سفیران دانشجویی مایکروسافت](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) به یک جامعه جهانی از سفیران دانشجویی بپیوندید، این می‌تواند راه شما برای ورود به مایکروسافت باشد. +- [صفحه مرکز دانشجویی](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) در این صفحه منابع برای مبتدیان، بسته‌های دانشجویی و حتی روش‌هایی برای دریافت کارت رایگان صدور گواهی خواهید یافت. این صفحه‌ای است که می‌خواهید نشانک بزنید و هر از گاهی بررسی کنید چون ما محتوا را حداقل ماهانه تعویض می‌کنیم. +- [سفیران دانشجویی مایکروسافت](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) به یک جامعه جهانی سفیران دانشجویی بپیوندید، این می‌تواند راه شما به مایکروسافت باشد. # شروع به کار ## 📚 مستندات -- **[راهنمای نصب](INSTALLATION.md)** - دستورالعمل‌های گام به گام نصب برای مبتدیان -- **[راهنمای استفاده](USAGE.md)** - مثال‌ها و روش‌های کاری رایج -- **[عیب‌یابی](TROUBLESHOOTING.md)** - راه‌حل‌های مشکلات رایج -- **[راهنمای مشارکت](CONTRIBUTING.md)** - چگونگی مشارکت در این پروژه -- **[برای معلمان](for-teachers.md)** - راهنمایی برای تدریس و منابع کلاس درس +- **[راهنمای نصب](INSTALLATION.md)** - دستورالعمل گام به گام برای مبتدیان +- **[راهنمای استفاده](USAGE.md)** - نمونه‌ها و جریان‌های کاری رایج +- **[عیب‌یابی](TROUBLESHOOTING.md)** - راه‌حل مشکلات رایج +- **[راهنمای مشارکت](CONTRIBUTING.md)** - چگونه در این پروژه مشارکت کنیم +- **[برای معلمان](for-teachers.md)** - راهنمایی تدریس و منابع کلاسی ## 👨‍🎓 برای دانشجویان -> **مبتدیان کامل**: تازه‌کار در علم داده هستید؟ با [مثال‌های مناسب مبتدیان](examples/README.md) ما شروع کنید! این مثال‌های ساده و خوب توضیح داده شده به شما کمک می‌کنند قبل از ورود کامل به برنامه، مباحث پایه را درک کنید. -> **[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**: برای استفاده مستقل از این برنامه، کل مخزن را فورک کنید و تمرین‌ها را خودتان انجام دهید، ابتدا با آزمون قبل از درس شروع کنید. سپس درس را بخوانید و بقیه فعالیت‌ها را انجام دهید. سعی کنید پروژه‌ها را با فهم درس‌ها بسازید نه کپی کردن کد راه‌حل؛ البته کدهای آن در پوشه /solutions هر درس پروژه‌محور موجود است. ایده دیگر تشکیل گروه مطالعه با دوستان و مرور همزمان محتواست. برای مطالعه بیشتر، ما [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) را توصیه می‌کنیم. +> **مبتدی مطلق**: تازه وارد علم داده شده‌اید؟ با [نمونه‌های دوستانه برای مبتدیان](examples/README.md) ما شروع کنید! این نمونه‌های ساده و کامنت‌گذاری شده به شما کمک می‌کند پایه‌ها را قبل از ورود به برنامه درسی کامل درک کنید. +> **[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**: برای استفاده از این برنامه درسی به صورت خودآموز، کل مخزن را فورک کنید و تمرینات را به تنهایی کامل کنید، از آزمون پیش-درس شروع کنید. سپس درس را بخوانید و بقیه فعالیت‌ها را انجام دهید. سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها بسازید نه کپی کردن کد راه‌حل؛ هرچند آن کد در پوشه /solutions در هر درس مبتنی بر پروژه موجود است. ایده دیگر تشکیل یک گروه مطالعاتی با دوستان و مرور محتوا با هم است. برای مطالعه بیشتر، ما [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) را توصیه می‌کنیم. **شروع سریع:** -1. راهنمای [نصب](INSTALLATION.md) را برای تنظیم محیط بررسی کنید -2. راهنمای [استفاده](USAGE.md) را مطالعه کنید تا نحوه کار با برنامه را یاد بگیرید -3. از درس ۱ شروع کنید و به ترتیب پیش بروید -4. به [جامعه دیسکورد ما](https://aka.ms/ds4beginners/discord) برای پشتیبانی بپیوندید +1. راهنمای [نصب](INSTALLATION.md) را برای راه‌اندازی محیط خود بررسی کنید +2. راهنمای [استفاده](USAGE.md) را برای یادگیری چگونه کار کردن با برنامه درسی مرور کنید +3. با درس ۱ شروع کرده و به ترتیب پیش بروید +4. برای پشتیبانی به [جامعه دیسکورد ما](https://aka.ms/ds4beginners/discord) بپیوندید ## 👩‍🏫 برای معلمان -> **معلمان**: ما [برخی پیشنهادات](for-teachers.md) برای نحوه استفاده از این برنامه را ارائه داده‌ایم. خوشحال می‌شویم بازخورد شما را در [انجمن بحث ما](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) بشنویم! +> **معلمان**: ما [چند پیشنهاد](for-teachers.md) برای استفاده از این برنامه درسی ارائه کرده‌ایم. خوشحال می‌شویم بازخورد شما را در [انجمن بحث ما](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) دریافت کنیم! ## ملاقات با تیم [![ویدیو تبلیغاتی](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ویدیو تبلیغاتی") -**گیف از** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**گیف توسط** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 برای دیدن ویدیو درباره پروژه و افرادی که آن را ساخته‌اند، روی تصویر بالا کلیک کنید! +> 🎥 برای دیدن ویدیو درباره پروژه و افرادی که آن را ساخته‌اند روی تصویر بالا کلیک کنید! -## روش آموزشی +## روش تدریس -ما در حین ساخت این برنامه درسی، دو اصل آموزش را انتخاب کردیم: اطمینان از پروژه‌محور بودن آن و گنجاندن آزمون‌های مکرر. تا پایان این سری، دانش‌آموزان اصول پایه‌ای علم داده، از جمله مفاهیم اخلاقی، آماده‌سازی داده‌ها، روش‌های مختلف کار با داده‌ها، مصورسازی داده، تحلیل داده، موارد کاربرد واقعی علم داده و موارد بیشتر را خواهند آموخت. +در ساخت این دوره آموزشی، دو اصل آموزشی را انتخاب کرده‌ایم: اطمینان از اینکه پروژه‌محور است و شامل آزمون‌های مکرر باشد. در پایان این مجموعه، دانش‌آموزان اصول پایه‌ای علم داده را یاد خواهند گرفت، از جمله مفاهیم اخلاقی، آماده‌سازی داده‌ها، روش‌های مختلف کار با داده، مصورسازی داده، تحلیل داده، کاربردهای واقعی علم داده و بیشتر. -علاوه بر این، یک آزمون با ریسک پایین قبل از کلاس، نیت دانش‌آموز را برای یادگیری موضوعی مشخص می‌کند، در حالی که آزمون دوم پس از کلاس، حفظ بیشتر اطلاعات را تضمین می‌کند. این برنامه درسی به گونه‌ای طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را کامل یا بخشی از آن را گذراند. پروژه‌ها از کوچک شروع شده و تا پایان چرخه ۱۰ هفته‌ای به تدریج پیچیده‌تر می‌شوند. +علاوه بر این، یک آزمون کم‌فشار قبل از کلاس، قصد دانش‌آموز را برای یادگیری موضوعی مشخص می‌کند و آزمون دوم پس از کلاس، به تثبیت بیشتر مطلب کمک می‌کند. این دوره طوری طراحی شده که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان کل آن یا بخشی از آن را طی کرد. پروژه‌ها کوچک شروع شده و تا پایان چرخه ۱۰ هفته‌ای به تدریج پیچیده‌تر می‌شوند. -> راهنمای [رفتار ما](CODE_OF_CONDUCT.md)، [مشارکت](CONTRIBUTING.md) و [ترجمه](TRANSLATIONS.md) را بیابید. ما بازخورد سازنده شما را خوش‌آمد می‌گوییم! +> دستورالعمل‌های [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md) و [Translation](TRANSLATIONS.md) ما را پیدا کنید. بازخورد سازنده شما را خوش‌آمد می‌گوییم! ## هر درس شامل: -- خلاصه‌نویسی اختیاری -- ویدیوی تکمیلی اختیاری -- آزمون گرم‌کننده قبل از درس -- درس مکتوب -- برای درس‌های پروژه‌محور، راهنماهای گام‌به‌گام برای ساخت پروژه +- یادداشت تصویری اختیاری +- ویدیو تکمیلی اختیاری +- آزمون گرم‌کننده پیش از درس +- درس نوشتاری +- برای درس‌های پروژه‌محور، راهنمای گام‌به‌گام برای ساخت پروژه - بررسی دانش -- یک چالش +- چالش - مطالعه تکمیلی - تکلیف - [آزمون پس از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **نکته‌ای درباره آزمون‌ها**: تمام آزمون‌ها در پوشه Quiz-App قرار دارند، مجموعاً ۴۰ آزمون هرکدام با سه سؤال. آنها از داخل درس‌ها لینک شده‌اند، اما اپلیکیشن آزمون را می‌توان به صورت محلی اجرا یا روی Azure مستقر کرد؛ دستورالعمل‌های آن در پوشه `quiz-app` است. آنها به تدریج به زبان‌های مختلف بومی‌سازی می‌شوند. +> **نکته‌ای درباره آزمون‌ها**: همه آزمون‌ها در پوشه Quiz-App قرار دارند، شامل ۴۰ آزمون با سه سوال هر کدام. این‌ها از داخل درس‌ها لینک شده‌اند، اما می‌توان برنامه آزمون را به صورت محلی اجرا یا در Azure مستقر کرد؛ دستورالعمل‌ها در پوشه `quiz-app` قرار دارد. آزمون‌ها به تدریج محلی‌سازی می‌شوند. -## 🎓 نمونه‌های مناسب مبتدیان +## 🎓 مثال‌های مناسب مبتدیان -**تازه‌کار در علم داده هستید؟** ما دایرکتوری ویژه‌ای از نمونه‌ها ایجاد کرده‌ایم [examples directory](examples/README.md) با کد ساده و کامنت‌گذاری شده برای کمک به شروع شما: +**جدید در علم داده هستید؟** ما یک [دایرکتوری مثال](examples/README.md) ویژه با کدهای ساده و به خوبی کامنت‌گذاری شده ایجاد کرده‌ایم تا به شما در شروع کمک کند: - 🌟 **سلام دنیا** - اولین برنامه علم داده شما -- 📂 **بارگذاری داده** - یاد بگیرید چگونه داده‌ها را بخوانید و کاوش کنید +- 📂 **بارگذاری داده‌ها** - یادگیری خواندن و بررسی داده‌ها - 📊 **تحلیل ساده** - محاسبه آمار و یافتن الگوها -- 📈 **مصورسازی پایه‌ای** - ساخت نمودارها و گراف‌ها -- 🔬 **پروژه واقعی** - جریان کاری کامل از شروع تا پایان +- 📈 **مصورسازی پایه** - ساخت نمودارها و گراف‌ها +- 🔬 **پروژه دنیای واقعی** - جریان کاری کامل از ابتدا تا انتها -هر نمونه شامل توضیحات دقیق در مورد هر مرحله است، بنابراین برای مبتدیان مطلق بسیار مناسب است! +هر مثال شامل کامنت‌های مفصل است که هر مرحله را توضیح می‌دهد، مناسب برای کاملاً مبتدی‌ها! -👉 **[شروع با نمونه‌ها](examples/README.md)** 👈 +👉 **[شروع با مثال‌ها](examples/README.md)** 👈 -## درس‌ها +## دروس -|![خلاصه‌نویسی توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fa/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ یادداشت تصویری توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fa/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| نقشه راه علم داده برای مبتدیان - _خلاصه‌نویسی توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| داده‌کاوی برای مبتدیان: نقشه راه - _یادداشت تصویری توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | شماره درس | موضوع | گروه درس | اهداف یادگیری | درس مرتبط | نویسنده | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | تعریف علم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | یادگیری مفاهیم پایه علم داده و ارتباط آن با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده‌های بزرگ. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [دیمیتری](http://soshnikov.com) | -| 02 | اخلاق علم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مفاهیم اخلاق داده، چالش‌ها و چارچوب‌ها. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [نیتیا](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | تعریف داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | نحوه طبقه‌بندی داده‌ها و منابع رایج آن. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [جازمین](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | مقدمه‌ای بر آمار و احتمال | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | تکنیک‌های ریاضی احتمال و آمار برای درک داده‌ها. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [دیمیتری](http://soshnikov.com) | -| 05 | کار با داده‌های رابطه‌ای | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | معرفی داده‌های رابطه‌ای و اصول کاوش و تحلیل آن با زبان ساخت‌یافته پرس‌وجو، یا همان SQL (خوانده شده "سی‌کول"). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [کریستوفر](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | کار با داده‌های NoSQL | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | معرفی داده‌های غیررابطه‌ای، انواع مختلف آن و اصول کاوش و تحلیل پایگاه‌های داده سندی. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [جازمین](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | کار با پایتون | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | اصول استفاده از پایتون برای کاوش داده‌ها با کتابخانه‌هایی مانند Pandas. دانش پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون توصیه می‌شود. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [دیمیتری](http://soshnikov.com) | -| 08 | آماده‌سازی داده | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعات مربوط به تکنیک‌های داده برای پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها به منظور مقابله با چالش‌های داده‌های گمشده، نادرست یا ناقص. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [جازمین](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | مصورسازی مقادیر | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | یادگیری استفاده از Matplotlib برای مصورسازی داده‌های پرندگان 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | مصورسازی توزیع داده‌ها | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی مشاهدات و روندها در یک بازه. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | مصورسازی نسبت‌ها | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی درصدهای گسسته و گروه‌بندی شده. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | مصورسازی روابط | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی ارتباطات و همبستگی بین مجموعه‌های داده و متغیرهای آن‌ها. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | مصورسازی‌های معنادار | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | تکنیک‌ها و راهنمایی‌هایی برای ارزشمند کردن مصورسازی‌ها جهت حل مؤثر مسئله و کسب بینش. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علم داده | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علم داده و اولین گام آن یعنی کسب و استخراج داده. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [جازمین](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | تحلیل | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علم داده بر تکنیک‌های تحلیل داده متمرکز است. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [جازمین](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | ارتباطات | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علم داده بر ارائه بینش‌های حاصل از داده‌ها به گونه‌ای که تصمیم‌گیرندگان راحت‌تر درک کنند، تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [جالن](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | علم داده در فضای ابری | [داده ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | این سری از درس‌ها علم داده در فضای ابری و فواید آن را معرفی می‌کند. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [تیفانی](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [ماود](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | علم داده در فضای ابری | [داده ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | آموزش مدل‌ها با استفاده از ابزارهای کد پایین (Low Code). |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [تیفانی](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [ماود](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | علم داده در فضای ابری | [داده ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | استقرار مدل‌ها با Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [تیفانی](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [ماود](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | علم داده در زندگی واقعی | [در محیط واقعی](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | پروژه‌های مبتنی بر علم داده در دنیای واقعی. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [نیتیا](https://twitter.com/nitya) | - -## کد اسپیس‌های گیت‌هاب - -برای باز کردن این نمونه در یک کد اسپیس این مراحل را دنبال کنید: -1. منوی کشویی Code را بزنید و گزینه Open with Codespaces را انتخاب کنید. -2. در پایین پنل، گزینه + New codespace را انتخاب کنید. -برای اطلاعات بیشتر به [مستندات گیت‌هاب](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) مراجعه کنید. +| ۰۱ | تعریف علم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | یادگیری مفاهیم پایه علم داده و رابطه آن با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده‌های بزرگ. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [دیمیتری](http://soshnikov.com) | +| ۰۲ | اخلاق در علم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مفاهیم اخلاقی داده، چالش‌ها و چهارچوب‌ها. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [نیتیا](https://twitter.com/nitya) | +| ۰۳ | تعریف داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | چگونگی دسته‌بندی داده و منابع معمول آن. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [جاسمین](https://www.twitter.com/paladique) | +| ۰۴ | مقدمه‌ای بر آمار و احتمال | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | تکنیک‌های ریاضی احتمالات و آمار برای درک داده‌ها. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [دیمیتری](http://soshnikov.com) | +| ۰۵ | کار با داده‌های رابطه‌ای | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمه‌ای بر داده‌های رابطه‌ای و مبانی بررسی و تحلیل داده‌های رابطه‌ای با زبان پرس‌وجوی ساخت‌یافته، معروف به SQL (تلفظ "سی‌کوئل"). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [کریستوفر](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| ۰۶ | کار با داده‌های NoSQL | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمه‌ای بر داده‌های غیررابطه‌ای، انواع مختلف آن و مبانی بررسی و تحلیل پایگاه‌های داده سندی. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [جاسمین](https://twitter.com/paladique)| +| ۰۷ | کار با پایتون | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | مبانی استفاده از پایتون برای بررسی داده‌ها با کتابخانه‌هایی مثل Pandas. داشتن درک پایه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون توصیه می‌شود. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [دیمیتری](http://soshnikov.com) | +| ۰۸ | آماده‌سازی داده | [کار با داده](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعاتی درباره تکنیک‌های داده برای پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها به منظور مقابله با چالش‌های داده‌های گم‌شده، نادرست یا ناقص. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [جاسمین](https://www.twitter.com/paladique) | +| ۰۹ | مصورسازی کمیت‌ها | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | یادگیری استفاده از Matplotlib برای مصورسازی داده‌های پرندگان 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| ۱۰ | مصورسازی توزیع داده‌ها | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی مشاهدات و روندها در بازه‌ای مشخص. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| ۱۱ | مصورسازی نسبت‌ها | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی درصدهای گسسته و گروه‌بندی‌شده. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| ۱۲ | مصورسازی روابط | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی اتصالات و همبستگی‌ها بین مجموعه‌های داده و متغیرهایشان. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| ۱۳ | مصورسازی‌های معنادار | [مصورسازی داده](3-Data-Visualization/README.md) | تکنیک‌ها و راهنمایی‌هایی برای ارزشمند کردن مصورسازی‌ها برای حل مؤثر مسائل و کسب بینش. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| ۱۴ | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علم داده | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | معرفی چرخه عمر علم داده و اولین گام آن در کسب و استخراج داده. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [جاسمین](https://twitter.com/paladique) | +| ۱۵ | تحلیل | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علم داده بر تکنیک‌های تحلیل داده تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [جاسمین](https://twitter.com/paladique) | | | +| ۱۶ | ارتباطات | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علم داده بر ارائه بینش‌های داده به شیوه‌ای متمرکز است که تصمیم‌گیرندگان راحت‌تر آنها را درک کنند. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [جالن](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| ۱۷ | علم داده در فضای ابری | [داده در فضای ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | این سری دروس، علم داده در فضای ابری و مزایای آن را معرفی می‌کند. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [تیفانی](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) | +| ۱۸ | علم داده در فضای ابری | [داده در فضای ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | آموزش مدل‌ها با ابزارهای کد کم. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [تیفانی](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) | +| ۱۹ | علم داده در فضای ابری | [داده در فضای ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | پیاده‌سازی مدل‌ها با Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [تیفانی](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [مود](https://twitter.com/maudstweets) | +| ۲۰ | علم داده در دنیای واقعی | [در دنیای واقعی](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | پروژه‌های مبتنی بر علم داده در دنیای واقعی. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [نیتیا](https://twitter.com/nitya) | + +## گیت‌هاب کد‌اسپیس + +برای باز کردن این نمونه در یک Codespace مراحل زیر را دنبال کنید: +1. منوی کشویی Code را کلیک کرده و گزینه Open with Codespaces را انتخاب کنید. +2. گزینه + New codespace را در پایین پنل انتخاب کنید. +برای اطلاعات بیشتر، مستندات [GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) را بررسی کنید. ## VSCode Remote - Containers +برای باز کردن این مخزن در یک کانتینر با استفاده از ماشین محلی و VSCode با استفاده از افزونه VS Code Remote - Containers مراحل زیر را دنبال کنید: -برای باز کردن این مخزن در کانتینر با استفاده از ماشین محلی و VSCode از افزونه VS Code Remote - Containers این مراحل را دنبال کنید: +1. اگر برای اولین بار است که از کانتینر توسعه استفاده می‌کنید، لطفاً مطمئن شوید که سیستم شما پیش‌نیازها (مانند نصب Docker) را در [مستندات شروع به کار](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) دارد. -1. اگر برای اولین بار است که از کانتینر توسعه استفاده می‌کنید، لطفاً اطمینان حاصل کنید که سیستم شما پیش‌نیازها را دارد (مثلاً Docker نصب شده است) در [مستندات شروع کار](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +برای استفاده از این مخزن، می‌توانید مخزن را در یک حجم مجزا Docker باز کنید: -برای استفاده از این مخزن، می‌توانید یا مخزن را در یک Volume جداگانه Docker باز کنید: +**توجه**: زیرساخت این کار از فرمان Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** برای کلون کردن کد منبع در یک حجم Docker به جای سیستم فایل محلی استفاده می‌کند. [حجم‌ها](https://docs.docker.com/storage/volumes/) مکانیزم ترجیحی برای حفظ داده‌های کانتینر هستند. -**توجه**: در پس‌زمینه این کار از فرمان Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** استفاده می‌کند تا کد منبع را در Volume داکر به جای فایل‌سیستم محلی کلون کند. [Volume‌ها](https://docs.docker.com/storage/volumes/) مکانیزم توصیه شده برای حفظ داده کانتینر هستند. +یا نسخه‌ای از مخزن را به‌صورت محلی کلون یا دانلود کنید: -یا نسخه کلون شده یا دانلود شده محلی مخزن را باز کنید: - -- این مخزن را در فایل‌سیستم محلی کلون کنید. -- کلید F1 را بزنید و فرمان **Remote-Containers: Open Folder in Container...** را انتخاب کنید. -- نسخه کلون شده این پوشه را انتخاب کنید، منتظر شروع کانتینر باشید، و شروع به کار کنید. +- این مخزن را در سیستم فایل محلی خود کلون کنید. +- کلید F1 را فشار دهید و فرمان **Remote-Containers: Open Folder in Container...** را انتخاب کنید. +- نسخه کلون‌شده این پوشه را انتخاب کنید، صبر کنید تا کانتینر شروع شود و سپس شروع به کار کنید. ## دسترسی آفلاین -می‌توانید این مستندات را آفلاین با استفاده از [Docsify](https://docsify.js.org/#/) اجرا کنید. این مخزن را فورک کنید، [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) را روی ماشین محلی نصب کنید، سپس در پوشه ریشه این مخزن دستور `docsify serve` را اجرا کنید. وب‌سایت بر روی پورت ۳۰۰۰ در localhost شما: `localhost:3000` ارائه خواهد شد. +می‌توانید این مستندات را به صورت آفلاین با استفاده از [Docsify](https://docsify.js.org/#/) اجرا کنید. این مخزن را فورک کنید، [Docsify را نصب کنید](https://docsify.js.org/#/quickstart) روی ماشین محلی خود، سپس در پوشه ریشه این مخزن تایپ کنید `docsify serve`. سایت در پورت ۳۰۰۰ روی localhost شما ارائه خواهد شد: `localhost:3000`. -> توجه داشته باشید، دفترچه‌های نوت‌بوک توسط Docsify رندر نمی‌شوند، بنابراین هنگام نیاز به اجرای نوت‌بوک، آن را جداگانه در VS Code با استفاده از کرنل پایتون اجرا کنید. +> توجه کنید که نوت‌بوک‌ها توسط Docsify رندر نمی‌شوند، بنابراین زمانی که نیاز به اجرای نوت‌بوک دارید، آن را جداگانه در VS Code با کرنل پایتون اجرا کنید. -## برنامه‌های درسی دیگر +## دوره‌های آموزشی دیگر -تیم ما برنامه‌های درسی دیگری نیز تولید می‌کند! ببینید: +تیم ما دوره‌های دیگری تولید می‌کند! نگاهی بیندازید: ### LangChain -[![LangChain4j برای مبتدیان](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / عوامل +### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -209,7 +208,7 @@ --- -### سری هوش مصنوعی تولیدی +### Generative AI Series [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -217,7 +216,7 @@ --- -### یادگیری اصلی +### Core Learning [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -228,7 +227,7 @@ --- -### سری کاپیلوت +### Copilot Series [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -236,19 +235,19 @@ ## دریافت کمک -**با مشکلی مواجه شده‌اید؟** راهنمای [رفع اشکال](TROUBLESHOOTING.md) ما را برای یافتن راه‌حل مشکلات رایج بررسی کنید. +**با مشکل مواجه شده‌اید؟** راهنمای [عیب‌یابی](TROUBLESHOOTING.md) ما را برای یافتن راه‌حل مشکلات رایج بررسی کنید. -اگر گیر کردید یا سوالی درباره ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی دارید، به جمع یادگیرندگان و توسعه‌دهندگان باتجربه ملحق شوید و در بحث‌ها درباره MCP شرکت کنید. این یک جامعه پشتیبان است که سوالات در آن خوش‌آمد گفته می‌شوند و دانش آزادانه به اشتراک گذاشته می‌شود. +اگر در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی گیر کرده‌اید یا سوالی دارید. به جمع یادگیرندگان و توسعه‌دهندگان باتجربه در بحث‌ها درباره MCP بپیوندید. این یک جامعه حمایتی است که در آن سوالات پذیرفته شده و دانش به صورت رایگان به اشتراک گذاشته می‌شود. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -اگر بازخورد محصول دارید یا هنگام ساخت با خطا مواجه شدید به آدرس زیر مراجعه کنید: +اگر بازخورد محصول یا خطاهایی در هنگام ساخت داشتید، مراجعه کنید به: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**سلب مسئولیت**: -این سند با استفاده از خدمات ترجمه ماشینی هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. اگرچه ما در تلاش برای دقت هستیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است دارای خطا یا نواقصی باشند. سند اصلی به زبان مادری آن منبع معتبر تلقی می‌شود. برای اطلاعات حیاتی، استفاده از ترجمه حرفه‌ای انسانی توصیه می‌شود. ما مسئول هیچ گونه سوءتفاهم یا برداشت نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نیستیم. +**توضیح مهم**: +این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است حاوی اشتباهات یا نواقص باشند. سند اصلی به زبان بومی خود، منبع معتبر و قابل‌اطمینان به شمار می‌رود. برای اطلاعات حساس، توصیه می‌شود از ترجمه حرفه‌ای انسانی استفاده شود. ما مسئول هیچ گونه سوء تفاهم یا برداشت نادرستی که ناشی از استفاده از این ترجمه باشد، نیستیم. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fi/.co-op-translator.json b/translations/fi/.co-op-translator.json index 942dea5ac..ac2472e8d 100644 --- a/translations/fi/.co-op-translator.json +++ b/translations/fi/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "fi" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:00:07+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:27:42+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "fi" }, diff --git a/translations/fi/README.md b/translations/fi/README.md index 9a0961016..c64b8b304 100644 --- a/translations/fi/README.md +++ b/translations/fi/README.md @@ -1,56 +1,57 @@ # Data Science aloittelijoille - Opetussuunnitelma -[![Avaa GitHub Codespacesissa](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub lisenssi](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub kontribuuttorit](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub ongelmat](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub vetopyynnöt](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs tervetulleita](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub seuraajat](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub haarukat](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub tähdet](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Microsoftin Azure Cloud Advocates tarjoaa 10 viikon, 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee data sciencea. Jokainen oppitunti sisältää esikurssi- ja jälkikurssikyselyt, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen opetustapamme mahdollistaa oppimisen rakentamisen ohessa, mikä on todistettu tapa uusien taitojen omaksumiselle. +Microsoftin Azure Cloud Advocates ilolla tarjoavat 10 viikon, 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee Data Sciencea. Jokainen oppitunti sisältää ennakko- ja jälkikyselyt, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun sekä tehtävän. Projektipohjainen opetustapamme antaa sinun oppia samalla kun rakennat, mikä on todistettu tapa saada uudet taidot "jämähtämään". -**Sydämelliset kiitokset kirjoittajillemme:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Lämpimät kiitokset kirjoittajillemme:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Erityiskiitokset 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) kirjoittajille, arvioijille ja sisällöntuottajille,** erityisesti Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)** +**🙏 Erityiskiitos 🙏 [Microsoftin opiskelija-ambassadoreille](https://studentambassadors.microsoft.com/),** erityisesti Aaryan Aroralle, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Luonnos @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fi/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fi/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science aloittelijoille - _Luonnos tekijältä [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science Aloittelijoille - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Monikielituki +### 🌐 Monikielinen tuki -#### Tuettu GitHub Actionin kautta (Automaattinen & aina ajan tasalla) +#### Tuettu GitHub Actionin avulla (automaattinen & aina ajan tasalla) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](./README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Haluatko kloonata paikallisesti?** -> Tämä repositorio sisältää yli 50 kielellä käännettyjä tiedostoja, mikä lisää merkittävästi latauskokoa. 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Saat vinkkejä ja temppuja GitHub Copilotin käyttöön Data Science -tarkoituksiin. +Meillä on käynnissä Discord-oppimissarja AI:n kanssa, opi lisää ja liity mukaan osoitteessa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.-30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja niksejä GitHub Copilotin käyttämiseen Data Science -tehtävissä. ![Learn with AI series](../../translated_images/fi/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -58,152 +59,153 @@ Meillä on käynnissä Discordilla Learn with AI -sarja, lue lisää ja liity mu Aloita seuraavista resursseista: -- [Student Hub -sivu](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tältä sivulta löydät aloittelijoille sopivia materiaaleja, opiskelijapaketteja ja jopa tapoja saada ilmainen sertifikaattihinnoittelu. Tämä on sivu, jonka haluat lisätä kirjanmerkkeihin ja tarkistaa säännöllisesti, sillä päivitämme sisältöä vähintään kuukausittain. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liity globaaliin opiskelijoiden lähettiläiden yhteisöön – tämä voi olla sinun polkusi Microsoftille. +- [Opiskelijakeskus-sivu](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tältä sivulta löydät aloittelijaystävällisiä resursseja, opiskelijapaketteja ja jopa tapoja saada ilmainen sertifikaattikuponki. Tämä on sivu, jonka haluat tallentaa kirjanmerkkeihisi ja tarkistaa säännöllisesti, sillä sisältöä päivitetään vähintään kerran kuukaudessa. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liity maailmanlaajuiseen opiskelija-ambassadoreiden yhteisöön, tämä voi olla sinun tapasi päästä Microsoftille töihin. # Aloittaminen ## 📚 Dokumentaatio -- **[Asennusohje](INSTALLATION.md)** - Vaiheittaiset asennusohjeet aloittelijoille -- **[Käyttöopas](USAGE.md)** - Esimerkkejä ja yleisiä työskentelyprosesseja -- **[Vianetsintä](TROUBLESHOOTING.md)** - Ratkaisuja yleisiin ongelmiin +- **[Asennusopas](INSTALLATION.md)** - Aloittelijoille askel askeleelta asennusohjeet +- **[Käyttöopas](USAGE.md)** - Esimerkkejä ja yleisiä työnkulkuja +- **[Ongelmanratkaisu](TROUBLESHOOTING.md)** - Ratkaisuja yleisiin ongelmiin - **[Osallistumisopas](CONTRIBUTING.md)** - Kuinka osallistua tähän projektiin -- **[Opettajille](for-teachers.md)** - Ohjeita opettamiseen ja luokkahuoneen resursseja +- **[Opettajille](for-teachers.md)** - Opetusohjeita ja luokkaresursseja ## 👨‍🎓 Opiskelijoille -> **Täysin aloittelijat**: Uusi data sciencen maailmassa? Aloita meidän [aloittelijaystävällisistä esimerkeistä](examples/README.md)! Nämä yksinkertaiset, hyvin kommentoidut esimerkit auttavat sinua ymmärtämään perusteet ennen kuin sukellat koko opetussuunnitelmaan. -> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: Voit käyttää tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, haaroita koko repositorio ja suorita harjoitukset itsenäisesti aloittaen ennakkokyselyllä. Lue sitten oppitunti ja täytä loput tehtävistä. Yritä luoda projektit oppitunnin sisällön ymmärtämisen pohjalta sen sijaan, että kopioisit ratkaisukoodia; koodin löydät kuitenkin /solutions-kansioista jokaisessa projektiin keskittyvässä oppitunnissa. Toinen idea on muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö yhdessä läpi. Lisäopiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Täysin aloittelijat**: Uusi data sciencen parissa? Ala meidän [aloittelijaystävällisistä esimerkeistä](examples/README.md)! Nämä yksinkertaiset, hyvin kommentoidut esimerkit auttavat sinua ymmärtämään perusteet ennen täyden opetussuunnitelman aloittamista. +> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: käyttääksesi tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, tee repo forkiksi ja suorita harjoitukset itse, aloittaen ennakkotestillä. Lue sitten luento ja suorita loput tehtävistä. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit, älä vain kopioimalla ratkaisukoodia; se on kuitenkin saatavilla /solutions-kansioissa jokaisessa projektilähtöisessä oppitunnissa. Toinen idea on perustaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö yhdessä läpi. Syvempään opiskeluun suosittelemme [Microsoft Learnia](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Nopea aloitus:** -1. Tarkista [Asennusohje](INSTALLATION.md) ympäristön määrittämiseksi -2. Tutustu [Käyttöoppaaseen](USAGE.md) ja opi työskentelemään opetussuunnitelman kanssa +1. Katso [Asennusopas](INSTALLATION.md) ympäristösi perustamiseksi +2. Käy läpi [Käyttöopas](USAGE.md) opetussuunnitelman käyttötapoja varten 3. Aloita Oppitunnista 1 ja etene järjestyksessä -4. Liity yhteisöömme [Discordissa](https://aka.ms/ds4beginners/discord) saadaksesi tukea +4. Liity meidän [Discord-yhteisöömme](https://aka.ms/ds4beginners/discord) saadaksesi tukea ## 👩‍🏫 Opettajille -> **Opettajat**: olemme [lisänneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) tämän opetussuunnitelman käyttöön. Haluaisimme kuulla palautteesi [keskustelufoorumissamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Opettajat**: olemme [lisänneet joitain ehdotuksia](for-teachers.md) opetussuunnitelman käyttämiseen. Toivomme palautettasi [keskustelufoorumissamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Tutustu tiimiin -[![Promo-video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo-video") +[![Esittelyvideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Esittelyvideo") -**Gifin tekijä** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klikkaa yllä olevaa kuvaa katsoaksesi videon projektista ja sen tekijöistä! +> 🎥 Klikkaa yllä olevaa kuvaa katsoaksesi video projektista ja ihmisistä, jotka sen loivat! ## Pedagogiikka -Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tämän opetussuunnitelman rakentamiseen: sen pitäminen projektilähtöisenä ja säännöllisten tietovisojen sisällyttäminen. Tämän sarjan lopussa opiskelijat ovat oppineet datatieteen perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelun, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisoinnin, data-analyysin, datatieteen käytännön esimerkit ja paljon muuta. +Olemme valinneet tämän opetussuunnitelman rakentamisessa kaksi pedagogista periaatetta: varmistamme, että se perustuu projekteihin ja että siihen sisältyy usein kyselyitä. Sarjan lopuksi opiskelijat ovat oppineet data-analytiikan perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelun, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisoinnin, datan analysoinnin, data-analytiikan käytännön käyttötapaukset ja paljon muuta. -Lisäksi kevyt tietovisa ennen tuntia ohjaa opiskelijan asennetta aiheen oppimiseen, ja toinen tietovisa tunnin jälkeen varmistaa tiedon pysyvyyden. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sen voi suorittaa kokonaisuudessaan tai osittain. Projektit alkavat pieninä ja kasvavat yhä monimutkaisemmiksi 10 viikon jakson loppua kohti. +Lisäksi matalan panoksen ennakkokysely ennen oppituntia asettaa opiskelijan oppimistavoitteen, kun taas toinen kysely oppitunnin jälkeen varmistaa tiedon pysyvyyden. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi ja sen voi käydä kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pieninä ja monimutkaistuvat vähitellen 10 viikon jakson loppua kohden. -> Löydät meidän [Toimintakoodistomme](CODE_OF_CONDUCT.md), [Osallistumisohjeet](CONTRIBUTING.md) ja [Käännösohjeet](TRANSLATIONS.md). Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautetta! +> Löydät [käyttäytymissääntömme](CODE_OF_CONDUCT.md), [osallistumisohjeet](CONTRIBUTING.md) ja [käännösohjeet](TRANSLATIONS.md). Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi! ## Jokainen oppitunti sisältää: - Valinnainen luonnosmuistiinpano -- Valinnainen lisävideon -- Ennen oppituntia tehtävän lämmittelytietovisan -- Kirjallisen oppitunnin -- Projektipohjaisissa oppitunneissa vaiheittaiset ohjeet projektin rakentamiseen -- Tieto-mittauksia +- Valinnainen lisävideo +- Ennakkokysely lämmittelyksi +- Kirjallinen oppitunti +- Projektipohjaisissa oppitunneissa askel askeleelta ohjeet projektin rakentamiseen +- Tiedon tarkistuksia - Haasteen - Lisälukemista - Tehtävän -- [Oppitunnin jälkeisen tietovisan](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Jälkikysely](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Tietovisoista:** Kaikki tietovisat löytyvät Quiz-App kansiosta, yhteensä 40 viitteen kolmeen kysymykseen. Ne on linkitetty oppitunneilta, mutta tietovisasovelluksen voi ajaa paikallisesti tai julkaista Azureen; seuraa ohjeita `quiz-app` kansiossa. Ne käännetään asteittain myös muille kielille. +> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt ovat Quiz-App-kansiossa, yhteensä 40 kyselyä, joissa jokaisessa on kolme kysymystä. Ne linkitetään oppitunneissa, mutta kyselyohjelman voi ajaa paikallisesti tai ottaa käyttöön Azureen; noudata ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Ne ovat asteittain lokalisoitumassa. ## 🎓 Aloittelijaystävälliset esimerkit -**Uusi datatieteessä?** Olemme luoneet erityisen [esimerkkikansion](examples/README.md), jossa on yksinkertaisia ja hyvin kommentoituja koodeja auttamaan sinua alkuun: +**Uusi data-analytiikassa?** Olemme laatineet erityisen [esimerkkihakemiston](examples/README.md), jossa on yksinkertaista ja hyvin kommentoitua koodia auttamassa alkuun: -- 🌟 **Hello World** – Ensimmäinen datatieteen ohjelmasi -- 📂 **Datan lataaminen** – Opettele lukemaan ja tutkimaan datasetit -- 📊 **Yksinkertainen analyysi** – Laske tilastoja ja löydä malleja -- 📈 **Perusvisualisointi** – Luo diagrammeja ja kaavioita +- 🌟 **Hei maailma** – Ensimmäinen data-analytiikkaohjelmasi +- 📂 **Datan lataaminen** – Opettele lukemaan ja tutkimaan aineistoja +- 📊 **Yksinkertainen analyysi** – Laske tilastoja ja etsi kuvioita +- 📈 **Perusvisualisointi** – Luo kaavioita ja graafeja - 🔬 **Todellinen projekti** – Täysi työnkulku alusta loppuun -Jokainen esimerkki sisältää yksityiskohtaiset kommentit, jotka selittävät jokaisen vaiheen, joten ne sopivat täydellisesti aivan aloittelijoille! +Jokainen esimerkki sisältää yksityiskohtaiset kommentit, jotka selittävät jokaisen vaiheen, joten se sopii täydellisesti aivan aloitteleville! 👉 **[Aloita esimerkeistä](examples/README.md)** 👈 ## Oppitunnit -|![Luonnosmuistio @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Luonnosmuistiinpano @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Luonnosmuistio tekijältä [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science for Beginners: Roadmap - _Luonnosmuistiinpano tekijältä [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Oppitunnin numero | Aihe | Oppitunnin ryhmittely | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Tekijä | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Datatieteen määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opettele datatieteen peruskäsitteet ja sen yhteys tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [oppitunti](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Datatieteen etiikka | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Datan etiikka, haasteet ja viitekehykset. | [oppitunti](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| Oppitunnin numero | Aihe | Oppituntiryhmä | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Tekijä | +| :---------------: | :----------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Data-analytiikan määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opettele data-analytiikan peruskäsitteet ja sen yhteydet tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [oppitunti](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Data-analytiikan etiikka | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Dataetiikan käsitteet, haasteet ja viitekehykset. | [oppitunti](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Datan määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Miten data luokitellaan ja sen yleiset lähteet. | [oppitunti](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyksiin | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Todennäköisyys- ja tilastomenetelmät datan ymmärtämiseksi. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Relaatiodatan käsittely | [Datatyöskentely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus relaatio-tietokantoihin ja perusasiat relaatio-datan tutkimisesta ja analysoinnista Structured Query Languagella eli SQL:llä (lausutaan "see-quell"). | [oppitunti](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL-datan käsittely | [Datatyöskentely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relaatio-dataan, sen eri tyyppeihin ja dokumenttitietokantojen tutkimiseen ja analysointiin. | [oppitunti](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pythonin käyttö | [Datatyöskentely](2-Working-With-Data/README.md) | Pythonin perusteet datan tutkimiseen Pandas-kirjastoja käyttäen. Python-ohjelmoinnin perustuntemus suositeltavaa. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Datavalmistelu | [Datatyöskentely](2-Working-With-Data/README.md) | Datan puhdistus- ja muunnostekniikat puuttuvan, epätarkan tai keskeneräisen datan käsittelemiseksi. | [oppitunti](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Määrien visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Opettele käyttämään Matplotlibia lintudatan visualisointiin 🦆 | [oppitunti](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Datan jakaumien visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Havainnointien ja trendien visualisointi ajanjaksolla. | [oppitunti](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Osuuksien visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Diskreettien ja ryhmiteltyjen prosenttiosuuksien visualisointi. | [oppitunti](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Suhteiden visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Yhteyksien ja korrelaatioiden visualisointi datan ja muuttujien välillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikoita ja ohjeita visualisointien arvon lisäämiseksi tehokkaan ongelmanratkaisun ja oivallusten tueksi. | [oppitunti](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Johdatus datatieteen elinkaareen | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Johdatus datatieteen elinkaareen ja sen ensimmäiseen vaiheeseen: datan hankintaan ja louhintaan. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analysointi | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä vaihe keskittyy datan analysointitekniikoihin. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Viestintä | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä vaihe keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen siten, että päätöksentekijöiden on helpompi ymmärtää ne. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tämä oppituntisarja esittelee datatieteen pilvessä ja sen hyödyt. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien kouluttaminen Low Code -työkaluilla. |[oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien käyttöönotto Azure Machine Learning Studiolla. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datatieteen sovelluksia arjessa | [Arjessa](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datatieteeseen perustuvat projektit todellisessa maailmassa. | [oppitunti](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyslaskentaan | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Matemaattiset menetelmät todennäköisyyslaskennassa ja tilastotieteessä datan ymmärtämiseksi. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Työskentely relaatiotietojen kanssa | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus relaatiotietoihin ja perusmenetelmät tutkia ja analysoida niitä Structured Query Languagella, eli SQL:llä (lausutaan ”sikuell”). | [oppitunti](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Työskentely NoSQL-datan kanssa | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relaatiodataan, sen erilaisiin tyyppeihin ja dokumenttitietokantojen tutkimisen ja analysoinnin perusteisiin. | [oppitunti](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Työskentely Pythonilla | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Pythonin perusteet datan tutkimiseen Pandas-kirjaston avulla. Suositellaan perustietämystä Pythonin ohjelmoinnista. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Datan valmistelu | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Datan käsittelyn tekniikoita puhdistukseen ja muokkaamiseen puuttuvan, epätarkan tai puutteellisen datan haasteiden ratkaisemiseksi. | [oppitunti](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Määrien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Opettele käyttämään Matplotlibia lintudatan visualisointiin 🦆 | [oppitunti](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Datan jakaumien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Havainnollista havaintoja ja trendejä aikavälillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Osuuksien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisoi diskreettejä ja ryhmiteltyjä prosenttiosuuksia. | [oppitunti](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Suhteiden visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisoi yhteyksiä ja korrelaatioita datan ja muuttujien välillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikat ja ohjeet, joiden avulla visualisoinnistasi tulee arvokasta tehokkaaseen ongelmanratkaisuun ja oivalluksiin. | [oppitunti](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Johdatus data-analytiikan elinkaareen | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Johdatus data-analytiikan elinkaareen ja sen ensimmäiseen vaiheeseen, datan hankintaan ja poimintaan. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysointi | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä data-analytiikan elinkaaren vaihe keskittyy datan analysointitekniikoihin. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Viestintä | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä data-analytiikan elinkaaren vaihe keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen niin, että päätöksentekijöiden on helpompi ymmärtää ne. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data-analytiikka pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tämä oppituntisarja esittelee data-analytiikan pilvessä ja sen hyödyt. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data-analytiikka pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien kouluttaminen Low Code -työkaluilla. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data-analytiikka pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien käyttöönotto Azure Machine Learning Studio -ympäristössä. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data-analytiikka luonnossa | [Luonnossa](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data-analytiikkaa hyödyntävät projektit todellisessa maailmassa. | [oppitunti](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Seuraa näitä ohjeita avataksesi tämän esimerkin Codespacessa: -1. Klikkaa Code-pudotusvalikkoa ja valitse Open with Codespaces -vaihtoehto. -2. Valitse + New codespace ikkunan alareunasta. -Lisätietoja löydät [GitHubin ohjeista](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Noudata näitä ohjeita avataksesi tämän esimerkin Codespacessa: +1. Klikkaa Code-valikkoa ja valitse Open with Codespaces -vaihtoehto. +2. Valitse + New codespace paneelin alalaidasta. +Lisätietoja löydät [GitHub-dokumentaatiosta](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Seuraa näitä ohjeita avataksesi tämän repositorion kontissa paikallisella koneellasi ja VSCodea käyttäen VS Code Remote - Containers -laajennuksella: -1. Jos käytät kehityskonttia ensimmäistä kertaa, varmista että järjestelmäsi täyttää esivaatimukset (kuten Dockerin asennuksen) [aloitusdokumentaatiosta](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +Noudata näitä ohjeita avataksesi tämän repositorion säiliössä paikallisella koneellasi VSCode-työkalulla ja käyttämällä VS Code Remote - Containers -laajennusta: -Tätä repositoriota voi käyttää avaamalla se eristettynä Docker-volumeen: +1. Jos käytät kehityssäiliötä ensimmäistä kertaa, varmista, että järjestelmäsi täyttää esivaatimukset (eli Dockerin asennuksen) [aloitusohjeiden](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) mukaisesti. -**Huom:** Tämän komennon alla käytetään Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -komentoa, jolla lähdekoodi kloonataan Docker-volumeen paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Voluumit](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu tapa säilyttää konttitietoja. +Voit käyttää tätä repositoriota joko avaamalla sen eristetyssä Docker-tilavuudessa: -Tai avaa paikallisesti kloonattu tai ladattu versio repositorista: +**Huom**: Taustalla tämä käyttää Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -käskyä kloonatakseen lähdekoodin Docker-tilavuuteen paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Tilavuudet](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu mekanismi säiliötietojen tallentamiseen. -- Kloonaa tämä repository paikalliselle tiedostojärjestelmällesi. +Tai avaa paikallisesti kloonattu tai ladattu versio repositoriosta: + +- Kloonaa tämä repositorio paikalliselle koneellesi. - Paina F1 ja valitse **Remote-Containers: Open Folder in Container...** -komento. -- Valitse kloonattu kansio, odota konttien käynnistymistä ja aloita käyttö. +- Valitse kloonattu versio tästä kansiosta, odota säiliön käynnistymistä ja ala kokeilla. ## Offline-käyttö -Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa käyttäen [Docsifya](https://docsify.js.org/#/). Haarauta tämä repo, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi ja repo-kansion juuressa aja `docsify serve`. Sivusto tarjotaan portissa 3000 paikallisessa osoitteessasi: `localhost:3000`. +Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa Docsify-ohjelmalla ([Docsify](https://docsify.js.org/#/)). Haarauta tämä repo, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, ja kirjoita sitten tämän repositorion juurikansiossa komento `docsify serve`. Sivusto palvellaan portissa 3000 paikallisessa hostissasi: `localhost:3000`. -> Huomioi, että muistikirjat eivät renderöidy Docsifylla, joten kun tarvitset muistikirjan ajamista, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimellä. +> Huomaa, että muistikirjat (notebooks) eivät renderöidy Docsifylla, joten kun tarvitset suorittaa muistikirjan, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimen avulla. ## Muut opetussuunnitelmat -Tiimimme tuottaa muitakin opetussuunnitelmia! Tutustu: +Tiimimme tuottaa myös muita opetussuunnitelmia! Tutustu: ### LangChain [![LangChain4j aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentit [![AZD aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI-agentit aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agentit aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -215,32 +217,32 @@ Tiimimme tuottaa muitakin opetussuunnitelmia! Tutustu: --- -### Perusoppiminen -[![ML aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Datan analysointi aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Perusopetus +[![Koneoppiminen aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data-analytiikka aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Tekoäly aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Kyberturvallisuus aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web-kehitys aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Verkkokehitys aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR-kehitys aloittelijoille](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot-sarja -[![Copilot tekoälypari-koodaukseen](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot tekoälypariohjelmointiin](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot C#/.NET:lle](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot-seikkailu](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Apua saatavilla +## Apua saamaan -**Koetko ongelmia?** Katso [Vianmääritysohjeemme](TROUBLESHOOTING.md) yleisiin ongelmiin ratkaisuja. +**Koetko ongelmia?** Tarkista [Vianmääritysohjeemme](TROUBLESHOOTING.md) yleisimpien ongelmien ratkaisuille. -Jos jäät jumiin tai sinulla on kysyttävää tekoälysovellusten rakentamisesta, liity muiden oppijoiden ja kokeneiden kehittäjien keskusteluihin MCP:stä. Se on kannustava yhteisö, jossa kysymyksiä voi esittää ja tietoa jaetaan vapaasti. +Jos jäit jumiin tai sinulla on kysymyksiä tekoälysovellusten rakentamisesta, liity MCP-yhteisön keskusteluihin muiden oppijoiden ja kokeneiden kehittäjien kanssa. Se on tukea antava yhteisö, jossa kysymyksiä saa esittää ja tietoa jaetaan vapaasti. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jos sinulla on tuotepalautetta tai kohtaat virheitä rakentamisen aikana, käy: +Jos sinulla on palautetta tuotteesta tai kohtaat virheitä rakentamisen aikana, vieraile: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -248,5 +250,5 @@ Jos sinulla on tuotepalautetta tai kohtaat virheitä rakentamisen aikana, käy: **Vastuuvapauslauseke**: -Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pyrimme tarkkuuteen, mutta ole hyvä ja huomioi, että automaattikäännöksissä voi esiintyä virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäinen asiakirja sen omalla kielellä on virallinen lähde. Tärkeiden tietojen osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ota vastuuta tämän käännöksen käytöstä johtuvista väärinkäsityksistä tai tulkinnoista. +Tämä asiakirja on käännetty tekoälypohjaisella käännöspalvelulla [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pyrimme tarkkuuteen, mutta huomioithan, että automaattikäännöksissä saattaa esiintyä virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäiskielellä tulee pitää virallisena lähteenä. Tärkeissä tiedoissa suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinkäsityksistä tai tulkinnoista. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fr/.co-op-translator.json b/translations/fr/.co-op-translator.json index aa2811716..ca2affd43 100644 --- a/translations/fr/.co-op-translator.json +++ b/translations/fr/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "fr" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:00:40+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:17:26+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "fr" }, diff --git a/translations/fr/README.md b/translations/fr/README.md index 2f7759649..a919d6c28 100644 --- a/translations/fr/README.md +++ b/translations/fr/README.md @@ -1,90 +1,90 @@ -# Science des données pour débutants - Un programme +# Data Science pour Débutants - Un Programme -[![Ouvrir dans GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![Licence GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Contributeurs GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Problèmes GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Demandes de tirage GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Bienvenus](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Veilleurs GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Branches GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Étoiles GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Forum développeur Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Les Azure Cloud Advocates de Microsoft sont heureux de proposer un programme de 10 semaines, 20 leçons, entièrement dédié à la science des données. Chaque leçon inclut des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, et un exercice. Notre pédagogie basée sur des projets vous permet d’apprendre tout en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences restent bien ancrées. +Les Azure Cloud Advocates chez Microsoft sont heureux d'offrir un programme de 10 semaines, 20 leçons, entièrement dédié à la Data Science. Chaque leçon comprend des quiz avant et après, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution et un devoir. Notre pédagogie basée sur les projets vous permet d'apprendre en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences "collent". **Un grand merci à nos auteurs :** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Remerciements spéciaux 🙏 à nos auteurs, réviseurs et contributeurs de contenu [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** notamment Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Remerciements spéciaux 🙏 à nos auteurs, relecteurs et contributeurs de contenu [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** notamment Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Note visuelle par @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/fr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Science des données pour débutants - _Note visuelle par [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science Pour Débutants - _Sketchnote par [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Support multilingue +### 🌐 Support Multilingue #### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour) -[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (Simplifié)](../zh-CN/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Taïwan)](../zh-TW/README.md) | [Croate](../hr/README.md) | [Tchèque](../cs/README.md) | [Danois](../da/README.md) | [Néerlandais](../nl/README.md) | [Estonien](../et/README.md) | [Finnois](../fi/README.md) | [Français](./README.md) | [Allemand](../de/README.md) | [Grec](../el/README.md) | [Hébreu](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongrois](../hu/README.md) | [Indonésien](../id/README.md) | [Italien](../it/README.md) | [Japonais](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coréen](../ko/README.md) | [Lituanien](../lt/README.md) | [Malais](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Népalais](../ne/README.md) | [Pidgin nigérian](../pcm/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../pt-BR/README.md) | [Portugais (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Pendjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roumain](../ro/README.md) | [Russe](../ru/README.md) | [Serbe (Cyrillique)](../sr/README.md) | [Slovaque](../sk/README.md) | [Slovène](../sl/README.md) | [Espagnol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suédois](../sv/README.md) | [Tagalog (Philippin)](../tl/README.md) | [Tamoul](../ta/README.md) | [Télougou](../te/README.md) | [Thaï](../th/README.md) | [Turc](../tr/README.md) | [Ukrainien](../uk/README.md) | [Ourdou](../ur/README.md) | [Vietnamien](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](./README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Préférez cloner localement ?** +> **Vous préférez cloner localement ?** -> Ce dépôt comprend plus de 50 traductions linguistiques ce qui augmente significativement la taille du téléchargement. Pour cloner sans les traductions, utilisez le sparse checkout : +> Ce dépôt inclut plus de 50 traductions, ce qui augmente significativement la taille du téléchargement. Pour cloner sans les traductions, utilisez le sparse checkout : > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour suivre le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide. +> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour suivre le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide. -**Si vous souhaitez que d’autres langues de traduction soient prises en charge, elles sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Si vous souhaitez que d'autres langues de traduction soient prises en charge, elles sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Rejoignez notre communauté +#### Rejoignez Notre Communauté [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Nous avons une série Discord « apprendre avec l’IA » en cours, apprenez-en plus et rejoignez-nous sur [Série Apprendre avec l’IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous recevrez des astuces pour utiliser GitHub Copilot en science des données. +Nous avons une série Discord "learn with AI" en cours, apprenez-en plus et rejoignez-nous à [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous recevrez des astuces pour utiliser GitHub Copilot en Data Science. -![Série Apprendre avec l’IA](../../translated_images/fr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/fr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Êtes-vous étudiant ? +# Vous êtes étudiant ? Commencez avec les ressources suivantes : -- [Page du hub étudiant](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sur cette page, vous trouverez des ressources pour débutants, des packs étudiants et même des moyens d’obtenir un voucher de certification gratuit. C’est une page que vous voudrez mettre en favori et consulter régulièrement car le contenu est renouvelé au moins chaque mois. +- [Page du Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sur cette page, vous trouverez des ressources pour débutants, des packs étudiants et même des moyens d'obtenir un bon de certification gratuit. C’est une page à mettre en favori et à consulter régulièrement car nous changeons le contenu au moins une fois par mois. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Rejoignez une communauté mondiale d’ambassadeurs étudiants, cela pourrait être votre porte d’entrée chez Microsoft. -# Pour commencer +# Commencer ## 📚 Documentation -- **[Guide d’installation](INSTALLATION.md)** - Instructions pas à pas pour débutants -- **[Guide d’utilisation](USAGE.md)** - Exemples et flux de travail courants -- **[Dépannage](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions aux problèmes fréquents -- **[Guide de contribution](CONTRIBUTING.md)** - Comment contribuer à ce projet +- **[Guide d’Installation](INSTALLATION.md)** - Instructions de configuration étape par étape pour débutants +- **[Guide d’Utilisation](USAGE.md)** - Exemples et workflows courants +- **[Dépannage](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions aux problèmes courants +- **[Guide de Contribution](CONTRIBUTING.md)** - Comment contribuer à ce projet - **[Pour les enseignants](for-teachers.md)** - Conseils pédagogiques et ressources pour la classe ## 👨‍🎓 Pour les étudiants -> **Débutants complets** : Nouveau en science des données ? Commencez avec nos [exemples adaptés aux débutants](examples/README.md) ! Ces exemples simples et bien commentés vous aideront à comprendre les bases avant de plonger dans le programme complet. -> **[Étudiants](https://aka.ms/student-page)** : pour utiliser ce programme de manière autonome, forkez l’ensemble du dépôt et complétez les exercices par vous-même, en commençant par un quiz avant la leçon. Puis lisez la leçon et terminez les autres activités. Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu’en copiant le code solution ; cependant, ce code est disponible dans les dossiers /solutions de chaque leçon orientée projet. Une autre idée serait de former un groupe d’étude avec des amis et de parcourir le contenu ensemble. Pour approfondir, nous recommandons [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Débutants complets** : Nouveau en data science ? Commencez avec nos [exemples faciles à suivre](examples/README.md) ! Ces exemples simples et bien commentés vous aideront à comprendre les bases avant de plonger dans le programme complet. +> **[Étudiants](https://aka.ms/student-page)** : pour utiliser ce programme en autonomie, forkez l’intégralité du dépôt et complétez les exercices vous-même, en commençant par un quiz pré-lecture. Puis lisez la leçon et réalisez le reste des activités. Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu’en copiant le code solution ; toutefois, ce code est disponible dans les dossiers /solutions de chaque leçon orientée projet. Une autre idée serait de former un groupe d’étude avec des amis et de parcourir le contenu ensemble. Pour approfondir, nous recommandons [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Démarrage rapide :** -1. Consultez le [Guide d’installation](INSTALLATION.md) pour configurer votre environnement -2. Revoyez le [Guide d’utilisation](USAGE.md) pour apprendre à travailler avec le programme -3. Commencez par la leçon 1 et suivez-les dans l’ordre -4. Rejoignez notre [communauté Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pour obtenir de l’aide +**Démarrage rapide :** +1. Consultez le [Guide d’Installation](INSTALLATION.md) pour configurer votre environnement +2. Lisez le [Guide d’Utilisation](USAGE.md) pour apprendre à travailler avec le programme +3. Commencez par la leçon 1 et suivez-les dans l’ordre +4. Rejoignez notre [communauté Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pour obtenir du support ## 👩‍🏫 Pour les enseignants -> **Enseignants** : nous avons [inclus quelques suggestions](for-teachers.md) sur la manière d’utiliser ce programme. Nous serions ravis de votre retour [dans notre forum de discussion](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ! +> **Enseignants** : nous avons [inclus quelques suggestions](for-teachers.md) sur la manière d’utiliser ce programme. Nous aimerions beaucoup vos retours [dans notre forum de discussion](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ! ## Rencontrez l'équipe [![Vidéo promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Vidéo promo") @@ -95,11 +95,11 @@ Commencez avec les ressources suivantes : ## Pédagogie -Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la construction de ce programme : garantir qu'il soit basé sur des projets et qu'il inclue des quiz fréquents. À la fin de cette série, les étudiants auront appris les principes de base de la science des données, y compris des concepts éthiques, la préparation des données, différentes façons de travailler avec les données, la visualisation des données, l'analyse des données, des cas d'utilisation réels de la science des données, et plus encore. +Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la création de ce programme : garantir qu'il soit basé sur des projets et qu'il inclue des quiz fréquents. À la fin de cette série, les étudiants auront appris les principes de base de la science des données, y compris les concepts éthiques, la préparation des données, différentes façons de travailler avec les données, la visualisation des données, l'analyse des données, des cas d'utilisation réels de la science des données, et plus encore. -De plus, un quiz à enjeu faible avant un cours fixe l'intention de l'étudiant envers l'apprentissage d'un sujet, tandis qu'un second quiz après le cours assure une meilleure rétention. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 10 semaines. +De plus, un quiz à faible enjeu avant un cours fixe l'intention de l'étudiant envers l'apprentissage d'un sujet, tandis qu'un second quiz après le cours assure une meilleure rétention. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi dans son intégralité ou partiellement. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 10 semaines. -> Trouvez notre [Code de Conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuer](CONTRIBUTING.md), [Traduction](TRANSLATIONS.md) directives. Nous accueillons vos retours constructifs ! +> Retrouvez notre [Code de conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuer](CONTRIBUTING.md), [Traduction](TRANSLATIONS.md) guidelines. Nous accueillons vos retours constructifs ! ## Chaque leçon inclut : @@ -107,26 +107,26 @@ De plus, un quiz à enjeu faible avant un cours fixe l'intention de l'étudiant - Vidéo complémentaire optionnelle - Quiz d'échauffement avant la leçon - Leçon écrite -- Pour les leçons basées sur des projets, des guides étape par étape pour construire le projet -- Vérifications des connaissances +- Pour les leçons basées sur des projets, guides étape par étape pour construire le projet +- Vérifications de connaissances - Un défi - Lecture complémentaire - Devoir - [Quiz post-leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Une note sur les quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le dossier Quiz-App, pour un total de 40 quiz de trois questions chacun. Ils sont liés depuis les leçons, mais l'application de quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés. +> **Une note sur les quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-App, pour un total de 40 quiz composés chacun de trois questions. Ils sont liés depuis les leçons, mais l'application de quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés. -## 🎓 Exemples adaptés aux débutants +## 🎓 Exemples accessibles aux débutants **Nouveau en science des données ?** Nous avons créé un [répertoire d'exemples](examples/README.md) spécial avec du code simple et bien commenté pour vous aider à démarrer : - 🌟 **Hello World** - Votre premier programme de science des données -- 📂 **Chargement des données** - Apprenez à lire et explorer des ensembles de données +- 📂 **Chargement des données** - Apprenez à lire et explorer des jeux de données - 📊 **Analyse simple** - Calculez des statistiques et trouvez des motifs - 📈 **Visualisation de base** - Créez des graphiques et des diagrammes -- 🔬 **Projet réel** - Flux de travail complet du début à la fin +- 🔬 **Projet du monde réel** - Flux complet du début à la fin -Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, parfaitement adapté aux débutants absolus ! +Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, parfait pour les débutants complets ! 👉 **[Commencez avec les exemples](examples/README.md)** 👈 @@ -138,66 +138,67 @@ Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, par | Science des données pour débutants : feuille de route - _Sketchnote par [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numéro de leçon | Sujet | Regroupement de leçon | Objectifs d’apprentissage | Leçon liée | Auteur | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Définir la science des données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprenez les concepts de base de la science des données et comment elle est liée à l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le Big Data. | [leçon](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vidéo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Éthique de la science des données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Concepts, défis et cadres éthiques des données. | [leçon](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Définir les données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Comment les données sont classifiées et leurs sources courantes. | [leçon](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction aux statistiques & probabilités | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Les techniques mathématiques des probabilités et des statistiques pour comprendre les données. | [leçon](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vidéo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Travailler avec des données relationnelles | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction aux données relationnelles et bases de l’exploration et de l’analyse des données relationnelles avec le langage SQL (prononcé « see-quell »). | [leçon](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Travailler avec des données NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction aux données non relationnelles, leurs différents types et bases de l’exploration et de l’analyse des bases de données documentaires. | [leçon](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Travailler avec Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Bases de l’utilisation de Python pour l’exploration des données avec des bibliothèques telles que Pandas. Une compréhension fondationnelle de la programmation Python est recommandée. | [leçon](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vidéo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| Numéro de leçon | Sujet | Regroupement de leçons | Objectifs d'apprentissage | Leçon liée | Auteur | +| :-------------: | :-----------------------------: | :--------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------: | :-----: | +| 01 | Définir la science des données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprenez les concepts de base derrière la science des données et comment elle est reliée à l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le big data. | [leçon](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vidéo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Éthique de la science des données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Concepts, défis et cadres de l'éthique des données. | [leçon](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Définir les données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Comment les données sont classifiées et leurs sources communes. | [leçon](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduction à la statistique et à la probabilité | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Les techniques mathématiques de probabilité et de statistique pour comprendre les données. | [leçon](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vidéo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Travailler avec des données relationnelles | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction aux données relationnelles et bases de l'exploration et de l'analyse des données relationnelles avec le langage de requête structuré, aussi appelé SQL (prononcé “see-quell”). | [leçon](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Travailler avec des données NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction aux données non relationnelles, leurs différents types et les bases de l'exploration et de l'analyse des bases de données documentaires. | [leçon](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Travailler avec Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Bases de l'utilisation de Python pour l'exploration de données avec des bibliothèques comme Pandas. Une compréhension de base de la programmation Python est recommandée. | [leçon](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vidéo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Préparation des données | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Sujets sur les techniques de nettoyage et de transformation des données pour gérer les défis des données manquantes, inexactes ou incomplètes. | [leçon](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualiser les quantités | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Apprenez à utiliser Matplotlib pour visualiser les données sur les oiseaux 🦆 | [leçon](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualiser les distributions des données | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser les observations et les tendances dans un intervalle. | [leçon](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualiser les proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser les pourcentages discrets et groupés. | [leçon](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualiser les relations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser les connexions et corrélations entre ensembles de données et leurs variables. | [leçon](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualisations significatives | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniques et conseils pour rendre vos visualisations précieuses pour une résolution efficace de problèmes et des insights. | [leçon](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction au cycle de vie de la science des données | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduction au cycle de vie de la science des données et sa première étape d’acquisition et d’extraction des données. | [leçon](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyse | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Cette phase du cycle de vie de la science des données se concentre sur des techniques d’analyse des données. | [leçon](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Cette phase du cycle de vie de la science des données met l’accent sur la présentation des insights des données de manière à faciliter la compréhension aux décideurs. | [leçon](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Cette série de leçons introduit la science des données dans le cloud et ses avantages. | [leçon](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) et [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Entraînement de modèles avec des outils Low Code. |[leçon](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) et [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Déploiement de modèles avec Azure Machine Learning Studio. | [leçon](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) et [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Science des données en pratique | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projets drivés par la science des données dans le monde réel. | [leçon](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 09 | Visualiser des quantités | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Apprenez à utiliser Matplotlib pour visualiser des données d'oiseaux 🦆 | [leçon](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualiser des distributions de données | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser des observations et tendances dans un intervalle. | [leçon](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualiser des proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser des pourcentages discrets et groupés. | [leçon](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualiser des relations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser les connexions et corrélations entre des ensembles de données et leurs variables. | [leçon](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualisations significatives | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniques et conseils pour rendre vos visualisations précieuses pour la résolution efficace de problèmes et les insights. | [leçon](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduction au cycle de vie de la science des données | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduction au cycle de vie de la science des données et à sa première étape d’acquisition et d’extraction des données. | [leçon](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analyse | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Cette phase du cycle de vie de la science des données se concentre sur les techniques d’analyse des données. | [leçon](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Cette phase du cycle de vie de la science des données se concentre sur la présentation des insights issus des données d’une manière facilitant la compréhension par les décideurs. | [leçon](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | La science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Cette série de leçons introduit la science des données dans le cloud et ses avantages. | [leçon](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) et [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | La science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Entraînement de modèles avec des outils Low Code. | [leçon](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) et [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | La science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Déploiement de modèles avec Azure Machine Learning Studio. | [leçon](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) et [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | La science des données sur le terrain | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projets de science des données dans le monde réel. | [leçon](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Suivez ces étapes pour ouvrir cet exemple dans un Codespace : -1. Cliquez sur le menu déroulant Code et sélectionnez l’option Ouvrir avec Codespaces. +1. Cliquez sur le menu déroulant Code et sélectionnez l'option Ouvrir avec Codespaces. 2. Sélectionnez + Nouveau codespace en bas du panneau. Pour plus d’informations, consultez la [documentation GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Suivez ces étapes pour ouvrir ce dépôt dans un conteneur en utilisant votre machine locale et VSCode avec l’extension VS Code Remote - Containers : -1. Si c’est la première fois que vous utilisez un conteneur de développement, assurez-vous que votre système respecte les prérequis (par exemple avoir Docker installé) dans [la documentation de démarrage](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +Suivez ces étapes pour ouvrir ce dépôt dans un conteneur en utilisant votre machine locale et VSCode via l’extension VS Code Remote - Containers : + +1. Si c’est la première fois que vous utilisez un conteneur de développement, assurez-vous que votre système répond aux prérequis (par ex. Docker installé) dans [la documentation de démarrage](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Pour utiliser ce dépôt, vous pouvez soit ouvrir le dépôt dans un volume Docker isolé : -**Note** : En coulisses, cela utilisera la commande Remote-Containers : **Clone Repository in Container Volume...** pour cloner le code source dans un volume Docker au lieu du système de fichiers local. Les [volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sont le mécanisme préféré pour la persistance des données du conteneur. +**Note** : En arrière-plan, cela utilisera la commande Remote-Containers : **Cloner le dépôt dans un volume conteneur...** pour cloner le code source dans un volume Docker au lieu du système de fichiers local. Les [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sont le mécanisme préféré pour persister les données de conteneur. -Ou ouvrir une version clonée ou téléchargée localement du dépôt : +Ou ouvrez une version clonée ou téléchargée localement du dépôt : - Clonez ce dépôt sur votre système de fichiers local. -- Appuyez sur F1 et sélectionnez la commande **Remote-Containers : Open Folder in Container...**. -- Sélectionnez la copie clonée de ce dossier, attendez que le conteneur démarre et essayez. +- Appuyez sur F1 et sélectionnez la commande **Remote-Containers : Ouvrir un dossier dans un conteneur...**. +- Sélectionnez la copie clonée de ce dossier, attendez que le conteneur démarre, et essayez. ## Accès hors ligne -Vous pouvez consulter cette documentation hors ligne en utilisant [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkez ce dépôt, [installez Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce dépôt, tapez `docsify serve`. Le site sera servi sur le port 3000 sur votre localhost : `localhost:3000`. +Vous pouvez consulter cette documentation hors ligne en utilisant [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkez ce repo, [installez Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce repo, tapez `docsify serve`. Le site web sera servi sur le port 3000 de votre localhost : `localhost:3000`. > Note, les notebooks ne seront pas rendus via Docsify, donc lorsque vous devez exécuter un notebook, faites-le séparément dans VS Code avec un noyau Python. ## Autres programmes -Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez : +Notre équipe produit d’autres programmes ! Découvrez : ### LangChain [![LangChain4j pour débutants](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pour Débutants](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain pour Débutants](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -208,7 +209,7 @@ Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez : --- -### Série Intelligence Artificielle Générative +### Série d’IA Générative [![IA Générative pour Débutants](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Générative (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Générative (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -233,15 +234,15 @@ Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez : [![Aventure Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Obtenir de l'Aide +## Obtenir de l’aide -**Vous rencontrez des problèmes ?** Consultez notre [Guide de dépannage](TROUBLESHOOTING.md) pour des solutions aux problèmes courants. +**Rencontrez-vous des problèmes ?** Consultez notre [Guide de dépannage](TROUBLESHOOTING.md) pour des solutions aux problèmes courants. -Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez les autres apprenants et développeurs expérimentés pour des discussions autour de MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont les bienvenues et les connaissances partagées librement. +Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la construction d’applications IA, rejoignez les autres apprenants et développeurs expérimentés dans des discussions sur MCP. C’est une communauté bienveillante où les questions sont les bienvenues et le savoir est partagé librement. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Si vous avez des retours produit ou rencontrez des erreurs lors de la création, visitez : +Si vous avez des retours sur le produit ou des erreurs lors du développement, visitez : [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +250,5 @@ Si vous avez des retours produit ou rencontrez des erreurs lors de la création, **Avertissement** : -Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue natale doit être considéré comme la source faisant foi. Pour des informations cruciales, une traduction professionnelle réalisée par un humain est recommandée. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d’interprétations erronées résultant de l’utilisation de cette traduction. +Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforçons d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d’origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour les informations critiques, une traduction professionnelle réalisée par un humain est recommandée. Nous ne sommes pas responsables des malentendus ou des interprétations erronées résultant de l’utilisation de cette traduction. \ No newline at end of file diff --git a/translations/he/.co-op-translator.json b/translations/he/.co-op-translator.json index 18020a8ce..ccd8468e3 100644 --- a/translations/he/.co-op-translator.json +++ b/translations/he/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "he" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:04:22+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:33:21+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "he" }, diff --git a/translations/he/README.md b/translations/he/README.md index 7de9b06a0..cad0c2bfb 100644 --- a/translations/he/README.md +++ b/translations/he/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# מדע נתונים למתחילים - תוכנית לימודים +# מדע הנתונים למתחילים - תכנית לימודים [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,41 +17,41 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -סוכני ענן אזור Azure במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים הכוללת מדע נתונים. כל שיעור כולל מבחני קדם-שיעור ומבחני לאחר השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. שיטת ההוראה שלנו מבוססת פרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות. +סוכני ענן אז'ור במיקרוסופט שמחים להציע תכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים, כולם על מדע הנתונים. כל שיעור כולל חידונים לפני ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון, ומשימה. הפדגוגיה מבוססת הפרויקטים שלנו מאפשרת לך ללמוד תוך כדי בנייה, דרך מוכחת שבאמצעותה מיומנויות חדשות "נדבקות". **תודה ענקית למחברינו:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, המבקרים ותורמי התוכן שלנו מ-[Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** במיוחד Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, הסוקרים ותורמי התוכן שלנו מ[שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com/),** במיוחד לאריאן ארורה, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/he/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| מדע נתונים למתחילים - _סקצ’נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| מדע הנתונים למתחילים - _סכמת רישום על ידי [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 תמיכה בריבוי שפות -#### נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ומתעדכן תמיד) +#### נתמך דרך פעולת GitHub (אוטומטי ותמיד מעודכן) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](./README.md) | 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[Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **מעדיפים לשכפל מקומית?** -> מאגר זה כולל מעל 50 תרגומים בשפות שמגדילים משמעותית את גודל ההורדה. כדי לשכפל ללא התרגומים, השתמשו ב-sparse checkout: +> מאגר זה כולל יותר מ-50 שפות תרגום, מה שמגדיל משמעותית את גודל ההורדה. לשכפול ללא התרגומים, השתמש ב-sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> זה נותן לכם את כל מה שצריך כדי להשלים את הקורס במהירות הורדה גבוהה בהרבה. +> זה נותן לך את כל מה שאתה צריך כדי להשלים את הקורס במהירות הורדה גבוהה יותר. -**אם ברצונכם לתמוך בשפות תרגום נוספות הרשומות [כאן](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**אם ברצונך לתמוך בשפות תרגום נוספות, רשומות [כאן](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### הצטרפו לקהילה שלנו +#### הצטרפו לקהילה שלנו [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -יש לנו סדרת לימוד ב-Discord בנושא AI רציפה, למדו עוד והצטרפו אלינו ב-[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) בין 18 ל-30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדע הנתונים. +יש לנו סדרת למידה עם בינה מלאכותית ב-Discord, למדו עוד והצטרפו אלינו ב-[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) מ-18 עד 30 בספטמבר, 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot למדעי הנתונים. ![Learn with AI series](../../translated_images/he/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,145 +59,145 @@ התחל עם המשאבים הבאים: -- [דף מרכז הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בדף זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות סטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה חינמי. זהו דף שכדאי לכם לשמור כסימנייה ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מחליפים תוכן לפחות פעם בחודש. -- [שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרפו לקהילה עולמית של שגרירי סטודנטים, זו עשויה להיות דרככם למיקרוסופט. +- [דף מרכז הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בדף זה תמצא משאבים למתחילים, חבילות סטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר תעודה חינם. זה דף שתרצה לסמן ולבדוק מדי פעם כי אנו מחליפים תוכן לפחות פעם בחודש. +- [שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרף לקהילה עולמית של שגרירי סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלך למיקרוסופט. -# התחלת עבודה +# התחלה ## 📚 תיעוד -- **[מדריך התקנה](INSTALLATION.md)** - הוראות הגדרה שלב אחר שלב למתחילים +- **[מדריך התקנה](INSTALLATION.md)** - הוראות שלב-אחר-שלב למתחילים - **[מדריך שימוש](USAGE.md)** - דוגמאות וזרימות עבודה נפוצות -- **[פתרון תקלות](TROUBLESHOOTING.md)** - פתרונות לבעיות נפוצות -- **[מדריך לתרומה](CONTRIBUTING.md)** - כיצד לתרום לפרויקט זה -- **[למורים](for-teachers.md)** - הנחיות הוראה ומשאבי כיתה +- **[פתרון בעיות](TROUBLESHOOTING.md)** - פתרונות לבעיות נפוצות +- **[מדריך לתרומה](CONTRIBUTING.md)** - איך לתרום לפרויקט זה +- **[למורים](for-teachers.md)** - הנחיות להוראה ומשאבים לכיתה ## 👨‍🎓 לסטודנטים -> **בעלי ניסיון מועט מאוד**: חדשים במדע נתונים? התחילו עם [הדוגמאות הידידותיות למתחילים שלנו](examples/README.md)! דוגמאות פשוטות ומוסברות היטב אלו יסייעו לכם להבין את הבסיס לפני שתתקדמו לתוכנית לימודים מלאה. -> **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**: כדי להשתמש בתוכנית זו באופן עצמאי, פתחו כפילה של כל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, התחילו במבחן קדם-הרצאה. לאחר מכן קראו את ההרצאה והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור מכוון פרויקט. רעיון נוסף הוא להקים קבוצת לימוד עם חברים ולעבור יחד על התוכן. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **מלא מתחילים**: חדש במדע הנתונים? התחל עם [דוגמאות ידידותיות למתחילים](examples/README.md)! דוגמאות פשוטות ומוסברות היטב יאפשרו לך להבין את הבסיס לפני שתקפוץ לתוכנית הלימודים המלאה. +> **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**: לשימוש עצמאי בתכנית זו, פונק את כל המאגר והשלם את התרגילים באופן עצמאי, החל בחידון לפני ההרצאה. לאחר מכן קרא את ההרצאה והשלם את שאר הפעילויות. נסה ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, קוד זה זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור ממוקד פרויקט. רעיון נוסף הוא ליצור קבוצת למידה עם חברים ולעבור יחד על התוכן. ללימוד נוסף מומלץ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **התחלה מהירה:** -1. בדקו את [מדריך ההתקנה](INSTALLATION.md) להקמת הסביבה שלכם -2. עברו על [מדריך השימוש](USAGE.md) כדי ללמוד כיצד לעבוד עם תוכנית הלימודים -3. התחילו עם שיעור 1 ועבדו באופן סדרתי -4. הצטרפו ל-[קהילת הדיסקורד שלנו](https://aka.ms/ds4beginners/discord) לקבלת תמיכה +1. בדוק את [מדריך ההתקנה](INSTALLATION.md) כדי להגדיר את הסביבה שלך +2. עיין ב[מדריך השימוש](USAGE.md) כדי ללמוד כיצד לעבוד עם התכנית +3. התחל עם שיעור 1 ועבוד לפי הסדר +4. הצטרף ל[קהילת הדיסקורד שלנו](https://aka.ms/ds4beginners/discord) לקבלת תמיכה ## 👩‍🏫 למורים -> **למורים**: כללנו [הצעות](for-teachers.md) כיצד להשתמש בתוכנית זו. נשמח למשוב שלכם [בפורום הדיונים שלנו](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **למורים**: כללנו [כמה הצעות](for-teachers.md) איך להשתמש בתכנית זו. נשמח למשובכם [בפורום הדיונים שלנו](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## הכירו את הצוות [![וידאו פרומו](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "וידאו פרומו") **גיף מאת** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 לחצו על התמונה למעלה כדי לצפות בסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו! +> 🎥 לחצו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון על הפרויקט ועל האנשים שיצרו אותו! ## פדגוגיה -בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: הבטחה שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת מבחנים תכופים. עד לסיום הסדרה, הסטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, דוגמאות ממקרי העולם האמיתי של מדעי הנתונים, ועוד. +בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בבניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושהיא כוללת בחנים תכופים. בסוף הסדרה הזו, התלמידים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרי שימוש אמיתיים במדעי הנתונים ועוד. -בנוסף, מבחן בעל סיכון נמוך לפני שיעור קובע את כוונת הסטודנט ללמידת נושא, בעוד שמבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף. תוכנית הלימודים הזו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתן לקחת אותה בשלמותה או בחלקה. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים למורכבים יותר בסיום מחזור של 10 שבועות. +בנוסף, מבחן בעל סיכון נמוך לפני השיעור מכוון את כוונת התלמיד ללימוד נושא מסוים, בעוד מבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תכנית הלימודים הזו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתן ללמוד אותה כולה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים בקטן והופכים מורכבים יותר לקראת סוף מחזור של 10 שבועות. -> מצאו את [קוד ההתנהגות שלנו](CODE_OF_CONDUCT.md), [כללי התרומה](CONTRIBUTING.md), [הנחיות לתרגום](TRANSLATIONS.md). נשמח לקבל משוב בונה מכם! +> מצאו את [קוד ההתנהגות שלנו](CODE_OF_CONDUCT.md), [הנחיות לתרומה](CONTRIBUTING.md), [הנחיות לתרגום](TRANSLATIONS.md). נשמח למשוב בונה שלכם! ## כל שיעור כולל: -- שרטוט סקצ׳נות אופציונלי -- וידאו נוסף אופציונלי +- שרטוט אופציונלי +- וידאו משלים אופציונלי - מבחן חימום לפני השיעור - שיעור כתוב -- לשיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב לבניית הפרויקט +- לשיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב אחרי שלב לבניית הפרויקט - בדיקות ידע - אתגר -- קריאה נוספת -- משימה +- קריאה משלים +- מטלה - [מבחן לאחר השיעור](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **הערה לגבי המבחנים**: כל המבחנים נמצאים בתיקיית Quiz-App, עם סך של 40 מבחנים, כל אחד עם שלוש שאלות. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית המבחן ניתנת להרצה מקומית או לפריסה ב-Azure; עקבו אחר ההוראות בתיקיית `quiz-app`. הם מתורגמים בהדרגה. +> **הערה על מבחנים**: כל המבחנים כלולים בתיקיית Quiz-App, עם 40 מבחנים בסך הכול של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית הבחנים יכולה לפעל באופן מקומי או להיות משונעת לאזור Azure; עקבו אחרי ההוראות בתיקיית `quiz-app`. הם תורגמו בהדרגה. -## 🎓 דוגמאות מתאימות למתחילים +## 🎓 דוגמאות ידידותיות למתחילים -**חדש במדעי הנתונים?** יצרנו תיקיית [דוגמאות מיוחדת](examples/README.md) עם קוד פשוט וממוקם היטב שיעזור לכם להתחיל: +**חדש במדעי הנתונים?** יצרנו תיקיית [דוגמאות מיוחדת](examples/README.md) עם קוד פשוט ומוסבר היטב שיעזור לכם להתחיל: -- 🌟 **שלום עולם** - תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם -- 📂 **טעינת נתונים** - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים +- 🌟 **Hello World** - תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם +- 📂 **טען נתונים** - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים - 📊 **ניתוח פשוט** - חשבו סטטיסטיקות ומצאו דפוסים -- 📈 **ויזואליזציה בסיסית** - צרו תרשימים וגרפים -- 🔬 **פרויקט מהעולם האמיתי** - זרימת עבודה מלאה מההתחלה ועד הסוף +- 📈 **ויזואליזציה בסיסית** - צרו דיאגרמות וגרפים +- 🔬 **פרויקט מהעולם האמיתי** - תהליך מלא מההתחלה ועד הסוף -כל דוגמה כוללת הסברים מפורטים של כל שלב, מה שהופך אותה למושלמת למתחילים מוחלטים! +כל דוגמה כוללת הסברים מפורטים על כל שלב, מה שהופך אותה למושלמת למתחילים מוחלטים! 👉 **[התחילו עם הדוגמאות](examples/README.md)** 👈 ## שיעורים -|![ סקצ׳נות מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/he/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ שרטוט מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/he/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרך - _סקצ׳נות מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרך - _שרטוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| מספר שיעור | נושא | חיבור לשיעור | יעדי למידה | שיעור מקושר | מחבר | +| מספר שיעור | נושא | קיבוץ שיעורים | מטרות למידה | שיעור מקושר | מחבר | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | הגדרת מדעי הנתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | למידת העקרונות הבסיסיים של מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ונתונים גדולים. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [וידאו](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [דמיטרי](http://soshnikov.com) | -| 02 | אתיקה במדעי הנתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | מושגי אתיקה, אתגרים ומסגרות עבודה. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [ניטיה](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | הגדרת נתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | כיצד הנתונים מסווגים ומהם המקורות השכיחים שלהם. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ג׳אזמין](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | הגדרת מדעי נתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | למדו את המושגים הבסיסיים שמאחורי מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידה ממוחשבת ונתונים גדולים. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [וידאו](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [דמיטרי](http://soshnikov.com) | +| 02 | אתיקה במדעי נתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | מושגי אתיקה בנתונים, אתגרים ומסגרות עבודה. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [ניטיה](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | הגדרת נתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | כיצד נתונים מסווגים ומהמקורות הנפוצים שלהם. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ג'אזמין](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | מבוא לסטטיסטיקה והסתברות | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | הטכניקות המתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים. | [שיעור](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [וידאו](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [דמיטרי](http://soshnikov.com) | -| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים והיסודות של חקירה וניתוח נתונים יחסיים בשפת השאילתות המבנית, הידועה גם כ-SQL (מבוטאת "סי-קואל"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [כריסטופר](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | עבודה עם נתוני NoSQL | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים לא יחסיים, הסוגים השונים שלהם והיסודות של חקירה וניתוח מאגרי מסמכים. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ג׳אזמין](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | עבודה עם Python | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | יסודות השימוש בפייתון לחקירת נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ הבנה בסיסית בתכנות פייתון. | [שיעור](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [וידאו](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [דמיטרי](http://soshnikov.com) | -| 08 | הכנת נתונים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | נושאים בטכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, שגויים או לא מלאים. | [שיעור](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ג׳אזמין](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | ויזואליזציה של כמויות | [ויזואליזציית נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להראות נתוני ציפורים 🦆 | [שיעור](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [ג׳ן](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ויזואליזציה של התפלגויות נתונים | [ויזואליזציית נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ויזואליזציה של תצפיות ומגמות בתוך טווח. | [שיעור](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [ג׳ן](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | ויזואליזציה של פרופורציות | [ויזואליזציית נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ויזואליזציה של אחוזים בדידים ומקובצים. | [שיעור](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [ג׳ן](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ויזואליזציה של קשרים | [ויזואליזציית נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ויזואליזציה של חיבורים וקורלציות בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם. | [שיעור](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [ג׳ן](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | ויזואליזציות משמעותיות | [ויזואליזציית נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | טכניקות והדרכה ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון יעיל של בעיות ותובנות. | [שיעור](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [ג׳ן](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים והשלב הראשון של רכישה וחילוץ נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ג׳אזמין](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | ניתוח | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ג׳אזמין](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | תקשורת | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי ההחלטות להבין. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [ג׳יילן](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת היתרונות שלו. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [טיפאני](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[מוד](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים של Low Code. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [טיפאני](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[מוד](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [טיפאני](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[מוד](https://twitter.com/maudstweets) | +| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים ויסודות חקר וניתוח נתונים יחסיים בשפת שאילתות מובנית, הידועה גם בשם SQL (מבוטאת "סי-קוול"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [כריסטופר](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | עבודה עם נתוני NoSQL | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים לא יחסיים, סוגיהם השונים ויסודות חקר וניתוח מסדי נתונים מסמך. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ג'אזמין](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | עבודה עם פייתון | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | יסודות השימוש בפייתון לחקר נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות פייתון. | [שיעור](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [וידאו](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [דמיטרי](http://soshnikov.com) | +| 08 | הכנת נתונים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | נושאים בטכניקות ניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, לא מדויקים או חלקיים. | [שיעור](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ג'אזמין](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | ויזואליזציה של כמויות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib לויזואליזציה של נתוני ציפורים 🦆 | [שיעור](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [ג'ן](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ויזואליזציה של התפלגויות נתונים | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ויזואליזציה של תצפיות ומגמות בתוך טווח. | [שיעור](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [ג'ן](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | ויזואליזציה של פרופורציות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ויזואליזציה של אחוזים בדידים ומקובצים. | [שיעור](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [ג'ן](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ויזואליזציה של קשרים | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ויזואליזציה של קשרים ומתאם בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם. | [שיעור](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [ג'ן](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | ויזואליזציות משמעותיות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | טכניקות והנחיות ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון בעיות בצורה יעילה ותובנות. | [שיעור](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [ג'ן](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | מבוא למחזור חייו של מדעי הנתונים | [מחזור החיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים וצעדו הראשון של רכישת ושליפת נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ג'אזמין](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ניתוח | [מחזור החיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור חייו של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ג'אזמין](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | תקשורת | [מחזור החיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור חייו של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקל על מקבלי ההחלטות להבין אותן. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [ג'יילן](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת יתרונותיו. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [טיפאני](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[מוד](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים נמוכי קוד. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [טיפאני](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[מוד](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | פריסת מודלים באמצעות Azure Machine Learning Studio. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [טיפאני](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[מוד](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | מדעי הנתונים בשטח | [בשדה](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים מונחי מדעי הנתונים בעולם האמיתי. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [ניטיה](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -עקבו אחר הצעדים הללו כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace: -1. לחצו על תפריט הנפתח של Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces. -2. בחרו + New codespace בתחתית החלונית. +עקבו אחרי השלבים הללו כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace: +1. לחצו על תפריט הנפתחת של הקוד ובחרו באפשרות Open with Codespaces. +2. בחרו + New codespace בתחתית הפנל. למידע נוסף, עיינו ב-[תיעוד GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -עקבו אחר הצעדים האלה כדי לפתוח את המאגר הזה במכולה באמצעות המחשב המקומי ו-VSCode עם תוסף VS Code Remote - Containers: +עקבו אחרי השלבים לפתיחת המאגר הזה במכולה באמצעות המכונה המקומית ו-VSCode עם תוסף VS Code Remote - Containers: -1. אם זו הפעם הראשונה שלכם שמשתמשים במכולת פיתוח, וודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (למשל, שיש Docker מותקן) בתיעוד [התחלה מהירה](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. אם זו הפעם הראשונה שבה אתם משתמשים במכולת פיתוח, ודאו שהמערכת שלכם עומדת בתנאי המקדימות (כגון התקנת Docker) לפי [המדריך למתחילים](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -כדי להשתמש במאגר זה, ניתן לפתוח את המאגר בנפח docker מבודד: +להשתמש במאגר זה, ניתן לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד: -**הערה**: מתחת למכסה המנוע, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. [נפחים](https://docs.docker.com/storage/volumes/) הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני מכולות. +**הערה**: למעשה, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** לשכפול קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. [נפחים](https://docs.docker.com/storage/volumes/) הם המנגנון המועדף לשימור נתוני מכולה. -או לפתוח עותק משוכפל או מורד מקומית של המאגר: +או לפתוח עותק משוכפל או מורד מהמאגר במערכת המקומית: -- שכפלו את המאגר הזה למערכת הקבצים המקומית שלכם. -- לחצו F1 ובחרו את הפקודה **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- בחרו את העותק המשוכפל של תיקיה זו, המתינו שהמכולה תתחיל, ונסו להפעיל. +- שכפלו מאגר זה למערכת הקבצים המקומית שלכם. +- לחצו F1 ובחרו בפקודה **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- בחרו את העותק המשוכפל של התיקיה, המתינו שהמכולה תתחיל ונסו להשתמש. ## גישה לא מקוונת -ניתן להפעיל תיעוד זה במצב לא מקוון בעזרת [Docsify](https://docsify.js.org/#/). פתחו את המאגר הזה, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) במחשב המקומי שלכם, ואז בספריית השורש של המאגר, הקלידו `docsify serve`. האתר יהיה זמין ביציאה 3000 במחשב המקומי שלכם: `localhost:3000`. +ניתן להפעיל דוקומנטציה זו במצב לא מקוון באמצעות [Docsify](https://docsify.js.org/#/). פתחו סניף (fork) למאגר, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) במחשב המקומי, ואז בתיקיית השורש במאגר, הקלידו `docsify serve`. האתר יוגש על הפורט 3000 בלוקאלהוסט: `localhost:3000`. -> שימו לב, פנקסי רשימות לא יוצגו דרך Docsify, לכן כשאתם צריכים להריץ פנקס רשימות, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם ליבת Python. +> שימו לב, מחברות לא יוצגו דרך Docsify, לכן כשאתם צריכים להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל פייתון פועל. -## תוכניות לימוד נוספות +## תכניות לימודים נוספות -הצוות שלנו מייצר תוכניות לימוד נוספות! בדקו את: +הצוות שלנו מייצר תכניות לימודים נוספות! בדקו את: ### LangChain [![LangChain4j למתחילים](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js למתחילים](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain למתחילים](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / סוכנים @@ -208,18 +208,18 @@ --- -### סדרת AI מחולל -[![AI מחולל למתחילים](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI מחולל (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI מחולל (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI מחולל (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### סדרת AI הנדסית +[![AI הנדסית למתחילים](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI הנדסית (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI הנדסית (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI הנדסית (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### למידה בסיסית -[![ML למתחילים](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![מדעי הנתונים למתחילים](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI למתחילים](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![למידת מכונה למתחילים](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![מדע הנתונים למתחילים](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![בינה מלאכותית למתחילים](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![אבטחת סייבר למתחילים](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![פיתוח ווב למתחילים](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT למתחילים](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -227,27 +227,27 @@ --- -### סדרת Copilot -[![Copilot לתכנות זוגי עם AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot ל-C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![הרפתקאות Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### סדרת קופילוט +[![קופילוט לתכנות זוגי מבוסס AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![קופילוט ל-C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![הרפתקאות קופילוט](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## קבלת עזרה -**נתקלים בבעיות?** עיינו ב-[מדריך פתרון בעיות](TROUBLESHOOTING.md) שלנו לפתרונות לבעיות נפוצות. +**נתקלים בבעיות?** בדקו את [מדריך פתרון בעיות](TROUBLESHOOTING.md) שלנו לפתרונות לבעיות נפוצות. -אם אתם תקועים או יש לכם שאלות לגבי בניית אפליקציות AI. הצטרפו ללומדים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות. +אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות לגבי בניית אפליקציות AI, הצטרפו ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זוהי קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -אם יש לכם משוב על המוצר או שגיאות במהלך הבנייה, בקרו: +אם יש לכם משוב על מוצר או שגיאות במהלך הבנייה, בקרו ב: [![פורום מפתחים Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**כתב ויתור**: -מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). בעוד שאנו שואפים לדייק, יש לקחת בחשבון כי תרגומים אוטומטיים עשויים להכיל טעויות או אי-דיוקים. יש להתייחס למסמך המקורי בשפת המקור כמקור הסמכותי. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי שנעשה על ידי בני אדם. אנו לא נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעים מהשימוש בתרגום זה. +**כתב ויתור**: +מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש להיות מודעים לכך שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפה המקורית מהווה את המקור הרשמי והמהימן. למידע קריטי מומלץ לבצע תרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו נושאים באחריות לכל אי הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hi/.co-op-translator.json b/translations/hi/.co-op-translator.json index adc4d3d38..2279646d5 100644 --- a/translations/hi/.co-op-translator.json +++ b/translations/hi/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "hi" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:27:01+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:48:09+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "hi" }, diff --git a/translations/hi/README.md b/translations/hi/README.md index c07bffd31..a048fe431 100644 --- a/translations/hi/README.md +++ b/translations/hi/README.md @@ -1,193 +1,193 @@ -# शुरुआती के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम +# शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespaces में खुलें](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub 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स्वागत है](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub वॉचर्स](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub 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की अनुमति देती है, जो नई क्षमताओं को स्थायी रूप से सीखने का एक प्रमाणित तरीका है। +Microsoft के Azure Cloud Advocates डेटा साइंस के बारे में दस सप्ताह, 20-लेसन वाला एक संपूर्ण पाठ्यक्रम प्रस्तुत करते हुए प्रसन्न हैं। प्रत्येक पाठ में पूर्व-पाठ और पश्च-पाठ क्विज़, पाठ को पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान, और एक असाइनमेंट शामिल है। हमारी परियोजना-आधारित शिक्षण पद्धति आपको निर्माण करते हुए सीखने देती है, जो नई क्षमताओं को 'टिकाने' का सिद्ध तरीका है। -**हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**हमारे लेखकों का हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)। -**🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को विशेष धन्यवाद,** विशेष रूप से आर्यन अरोड़ा, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंह](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैल बिहारी दुबे, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेंद्रसिंह पवार , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को,** विशेष रूप से आर्यन अरोड़ा, [आदित्य गर्ग](https://github.com/AdityaGarg00), [अलोन्द्रा सांचेज़](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंह](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैलबिहारी दुभे, [डिब्री नसोफोर](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [डिशिता भासिन](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [मजद साफी](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [मैक्स ब्लम](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [मिगुएल कोरेआ](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [मोहम्मा इफ्तेखर (इफतू) एबने जलाल](https://twitter.com/iftu119), [नवरीन तबस्सुम](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [रेमंड वांगसा पुत्रा](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [रोहित यादव](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [सांया सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[शीना नरुला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौकीर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेंद्रसिंह पवार , [विदूषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जसलीन संधि](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hi/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![@sketchthedocs द्वारा स्केचनोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hi/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| शुरुआती के लिए डेटा साइंस - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ | +| शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ | ### 🌐 बहुभाषी समर्थन -#### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतित) +#### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतन) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong 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(Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **स्थानीय तौर पर क्लोन करना पसंद करें?** +> **क्या आप स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करेंगे?** -> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा के अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड साइज को काफी बढ़ाते हैं। बिना अनुवाद के क्लोन करने के लिए sparse checkout का उपयोग करें: +> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड आकार को काफी बढ़ाते हैं। अनुवाद के बिना क्लोन करने के लिए sparse checkout का उपयोग करें: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> यह आपको बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सभी कुछ देता है। +> यह आपको तेज़ डाउनलोड के साथ पूरा कोर्स पूरा करने के लिए सब कुछ देता है। -**यदि आप अतिरिक्त अनुवाद भाषाओं का समर्थन चाहते हैं तो वे यहाँ सूचीबद्ध हैं [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**यदि आप चाहते हैं कि अतिरिक्त अनुवाद भाषाओं का समर्थन किया जाए तो वे यहाँ सूचीबद्ध हैं [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### हमारे समुदाय में शामिल हों [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -हमारी Discord पर AI के साथ सीखने की एक श्रृंखला चल रही है, इसके बारे में अधिक जानने और शामिल होने के लिए [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) पर 18 - 30 सितंबर, 2025 आएं। आपको GitHub Copilot के Data Science उपयोग के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे। +हमारे पास एक Discord Learn with AI श्रृंखला चल रही है, अधिक जानें और 18 - 30 सितंबर, 2025 को [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) में हमसे जुड़ें। आप पायेंगे GitHub Copilot को डेटा साइंस के लिए उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स। ![Learn with AI series](../../translated_images/hi/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# क्या आप एक छात्र हैं? +# क्या आप छात्र हैं? निम्नलिखित संसाधनों से शुरुआत करें: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पेज में, आपको शुरुआती संसाधन, छात्र पैक और मुफ्त प्रमाणन वाउचर प्राप्त करने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर जांचते रहना चाहिए क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते रहते हैं। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक वैश्विक छात्र एम्बेसडर समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका रास्ता हो सकता है। +- [Student Hub पेज](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पेज में, आपको शुरुआती संसाधन, छात्र पैक और यहाँ तक कि मुफ्त प्रमाणपत्र वाउचर पाने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर देखना चाहेंगे क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते रहते हैं। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक वैश्विक छात्र एम्बेसडर समुदाय में शामिल हों, यह आपके लिए Microsoft में प्रवेश का रास्ता हो सकता है। -# शुरूआत +# शुरुआत कैसे करें ## 📚 दस्तावेज़ीकरण -- **[इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआती के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश +- **[इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआती लोगों के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश - **[उपयोग गाइड](USAGE.md)** - उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह - **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याओं के समाधान - **[योगदान गाइड](CONTRIBUTING.md)** - इस प्रोजेक्ट में योगदान कैसे करें -- **[शिक्षकों के लिए](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन +- **[शिक्षकों के लिए](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन और क्लासरूम संसाधन ## 👨‍🎓 छात्रों के लिए -> **पूर्ण शुरुआती**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे [शुरुआती-फ्रेंडली उदाहरणों](examples/README.md) से शुरुआत करें! ये सरल, अच्छी तरह से कमेंट किए गए उदाहरण आपको पूरा पाठ्यक्रम शुरू करने से पहले बुनियादी बातें समझने में मदद करेंगे। -> **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने आप करने के लिए, पूरा रिपॉजिटरी फोर्क करें और अपनी ओर से अभ्यास पूरा करें, प्री-लेक्चर क्विज से शुरू करें। फिर व्याख्यान पढ़ें और बाकी गतिविधियां पूरी करें। परियोजनाओं को समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर बनाने की कोशिश करें; हालांकि, वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ के /solutions फोल्डरों में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री एक साथ पढ़ें। आगे अध्ययन के लिए, हम [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) की सलाह देते हैं। +> **पूर्ण शुरुआत करने वाले**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे [शुरुआती अनुकूल उदाहरणों](examples/README.md) से शुरू करें! ये सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किए गए उदाहरण आपको पूरी पाठ्यक्रम में डूबने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे। +> **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने लिए करने के लिए, पूरे रिपो को फोर्क करें और अपनी ओर से व्यायाम पूरा करें, एक पूर्व-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें। फिर व्याख्यान पढ़ें और बाकी गतिविधियाँ पूरी करें। समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठ को समझकर प्रोजेक्ट बनाने का प्रयास करें; फिर भी वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ में /solutions फोल्डर में उपलब्ध है। एक अन्य विचार यह होगा कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री को साथ-साथ देखें। आगे अध्ययन के लिए, हम [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) की सिफारिश करते हैं। **त्वरित शुरुआत:** -1. अपनी पर्यावरण सेटअप के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें -2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए [उपयोग गाइड](USAGE.md) पढ़ें -3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमबद्ध रूप से कार्य करें -4. समर्थन के लिए हमारे [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों +1. अपने पर्यावरण को सेट करने के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें +2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए [उपयोग गाइड](USAGE.md) की समीक्षा करें +3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रम से आगे बढ़ें +4. सहायता के लिए हमारे [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों ## 👩‍🏫 शिक्षकों के लिए -> **शिक्षक**: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे किया जाए इसके बारे में [कुछ सुझाव](for-teachers.md) शामिल किए हैं। हम आपकी प्रतिक्रियाओं के लिए उत्सुक हैं [हमारे चर्चा मंच में](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## टीम से मिलें +> **शिक्षकगण**: हमने [कुछ सुझाव](for-teachers.md) शामिल किए हैं कि इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे करें। हमें आपके प्रतिक्रिया का इंतजार रहेगा [हमारे चर्चा मंच](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) में! +## टीम से मिलिए [![प्रोमो वीडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो वीडियो") **गिफ़ द्वारा** [मोहित जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 परियोजना और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें! +> 🎥 परियोजना और उन्हें बनाने वालों के बारे में वीडियो के लिए उपरोक्त छवि पर क्लिक करें! ## शिक्षाशास्त्र -हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षाशास्त्रीय सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना-आधारित हो और इसमें अक्सर क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे, जिनमें नैतिक अवधारणाएं, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक दुनिया उपयोग के मामले, और अधिक शामिल हैं। +इस पाठ्यक्रम को बनाते समय हमने दो शैक्षिक सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना आधारित हो और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे, जिसमें नैतिक अवधारणाएं, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक विश्व उपयोग के मामले, और भी बहुत कुछ शामिल है। -इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जिम्मेदारी वाला क्विज़ छात्र के सीखने के इरादे को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक अवधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरी तरह या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएं छोटी से शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक क्रमिक रूप से जटिल हो जाती हैं। +इसके अलावा, क्लास से पहले एक कम दबाव वाला क्विज़ विद्यार्थी की किसी विषय को सीखने की इच्छा निर्धारित करता है, जबकि क्लास के बाद दूसरा क्विज़ अतिरिक्त समझ बनाए रखता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरी तरह अथवा भागों में लिया जा सकता है। परियोजनाएं छोटी शुरुआत करती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल होती जाती हैं। -> हमारे [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देश देखें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं! +> हमारे [कोड ऑफ कंडक्ट](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देश देखें। हम आपके रचनात्मक फीडबैक का स्वागत करते हैं! ## प्रत्येक पाठ में शामिल है: - वैकल्पिक स्केचनोट -- वैकल्पिक सहायक वीडियो -- प्री-लेसन वार्मअप क्विज़ -- लेखित पाठ -- परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ +- वैकल्पिक पूरक वीडियो +- पूर्व-पाठ वार्मअप क्विज़ +- लिखित पाठ +- परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण निर्देश - ज्ञान जांच - एक चुनौती -- सहायक पठन +- पूरक पठन सामग्री - असाइनमेंट - [पाठ के बाद क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ क्विज़-एप फ़ोल्डर में संग्रहीत हैं, जिसमें तीन प्रश्नों के 40 कुल क्विज़ शामिल हैं। ये पाठों के अंदर लिंक किए गए हैं, लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; निर्देशों के लिए `quiz-app` फ़ोल्डर देखें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है। +> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ Quiz-App फ़ोल्डर में हैं, प्रत्येक में तीन सवालों के साथ कुल 40 क्विज़। ये पाठों के भीतर लिंक की गई हैं, लेकिन क्विज़ ऐप स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; निर्देशों के लिए `quiz-app` फ़ोल्डर देखें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है। -## 🎓 शुरुआती-अनुकूल उदाहरण +## 🎓 शुरुआती के लिए दोस्ताना उदाहरण -**डेटा साइंस में नए हैं?** हमने एक विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणीकृत कोड है जो आपको शुरुआत करने में मदद करता है: +**डेटा विज्ञान में नए हैं?** हमने एक विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी की गई कोड है जो आपकी शुरुआत में मदद करेगी: -- 🌟 **हैलो वर्ल्ड** - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम -- 📂 **लोडिंग डेटा** - डेटासेट पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें -- 📊 **सरल विश्लेषण** - सांख्यिकीय गणना करें और पैटर्न खोजें +- 🌟 **हेलो वर्ल्ड** - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम +- 📂 **डेटा लोड करना** - डेटा सेट पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें +- 📊 **सरल विश्लेषण** - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें - 📈 **मूल विज़ुअलाइज़ेशन** - चार्ट और ग्राफ़ बनाएं -- 🔬 **वास्तविक-दुनिया परियोजना** - शुरुआत से अंत तक पूरा कार्यप्रवाह +- 🔬 **वास्तविक दुनिया परियोजना** - शुरू से लेकर अंत तक पूरा कार्यप्रवाह -प्रत्येक उदाहरण में हर चरण को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसे पूर्ण शुरुआती के लिए उपयुक्त बनाती हैं! +हर उदाहरण में हर कदम को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ होती हैं, जो इसे बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त बनाती हैं! -👉 **[उदाहरणों से शुरू करें](examples/README.md)** 👈 +👉 **[उदाहरणों के साथ शुरू करें](examples/README.md)** 👈 ## पाठ -|![ @sketchthedocs द्वारा स्केचनोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs के द्वारा स्केचनोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स: रोडमैप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स: रोडमैप - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) के द्वारा_ | -| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | लिंक्ड पाठ | लेखक | +| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | संबंधित पाठ | लेखक | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | डेटा साइंस की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा विज्ञान के पीछे के मूल सिद्धांतों को जानें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बड़े डेटा से कैसे जुड़ा है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [विडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [द्मित्री](http://soshnikov.com) | -| 02 | डेटा साइंस नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता के संकल्पनाएँ, चुनौतियाँ और ढाँचे। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | डेटा की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | सांख्यिकी और प्रायिकता का परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा को समझने के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [विडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [द्मित्री](http://soshnikov.com) | -| 05 | रिलेशनल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटा का परिचय और संरचित क्वेरी भाषा (SQL) के साथ डेटाबेस को एक्सप्लोर और विश्लेषण के मूल बातें। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | नोSQL डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | पाइथन के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | पांडा जैसी लाइब्रेरीज़ के साथ डेटा अन्वेषण के लिए पाइथन का उपयोग करना। पाइथन प्रोग्रामिंग की आधारभूत समझ की सिफारिश की जाती है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [विडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [द्मित्री](http://soshnikov.com) | -| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, गलत या अपूर्ण डेटा से निपटने के लिए डेटा की सफाई और रूपांतरण की तकनीकें। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | मैटलैब का उपयोग करके पक्षी डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन सीखें 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | डेटा के वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | एक अंतराल के भीतर अवलोकनों और रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | अनुपातों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | भिन्न और समूहबद्ध प्रतिशत का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंध का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | आपकी विज़ुअलाइज़ेशन को प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय और पहला चरण डेटा अधिग्रहण और निष्कर्षण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | विश्लेषण करना | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस जीवनचक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | संचार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा के निष्कर्षों को इस तरह प्रस्तुत करना ताकि निर्णय लेने वालों के लिए समझना आसान हो। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जालेन](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मौड](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मौड](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मौड](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | वाइल्ड में डेटा साइंस | [वाइल्ड में](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस संचालित परियोजनाएं। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | डेटा साइंस की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांत सीखें और यह कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बड़े डेटा से संबंधित है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [दמיט्री](http://soshnikov.com) | +| 02 | डेटा साइंस नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता के सिद्धांत, चुनौतियां और फ्रेमवर्क। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | डेटा की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा को कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | सांख्यिकी और संभावना का परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समझने के लिए संभावना और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [दמיט्री](http://soshnikov.com) | +| 05 | रिलेशनल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटा का परिचय और उसके विश्लेषण के लिए संरचित क्वेरी भाषा (SQL) का उपयोग। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | नोएसक्यूएल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का विश्लेषण। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | पायथन के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | पांडास जैसी लाइब्रेरीज के साथ पायथन का उपयोग करते हुए डेटा एक्सप्लोरेशन की बुनियादी बातें। पायथन प्रोग्रामिंग की मूल समझ अनुशंसित है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [दמיט्री](http://soshnikov.com) | +| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, गलत या अपूर्ण डेटा की चुनौतियों को संभालने के लिए डेटा साफ़ करने और बदलने की तकनीकें। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | माटप्लॉटलिब का उपयोग कर बर्ड डेटा 🦆 को विज़ुअलाइज़ करना सीखें | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | डेटा वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | अवलोकनों और प्रवृत्तियों को एक अंतराल के भीतर विज़ुअलाइज़ करना। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | अनुपात का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | पृथक और समूहित प्रतिशत को विज़ुअलाइज़ करना। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपने विज़ुअलाइज़ेशन को मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने और निकालने का पहला चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का यह चरण डेटा से अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करने पर केंद्रित है ताकि निर्णय लेने वालों के लिए इसे समझना आसान हो। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जेलन](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | असली दुनिया में डेटा साइंस | [असली दुनिया में](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | असली दुनिया में डेटा साइंस संचालित परियोजनाएं। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -इस नमूने को Codespace में खोलने के लिए ये कदम उठाएं: -1. कोड ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और Open with Codespaces विकल्प चुनें। +इस नमूने को Codespace में खोलने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: +1. Code ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और Open with Codespaces विकल्प चुनें। 2. पैनल के नीचे + New codespace चुनें। -अधिक जानकारी के लिए, [GitHub दस्तावेज़ीकरण](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) देखें। +और जानकारी के लिए, [GitHub दस्तावेज़](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) देखें। ## VSCode Remote - Containers -VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करके अपने स्थानीय मशीन पर कंटेनर में इस रिपॉजिटरी को खोलने के लिए निम्नलिखित करें: +अपने स्थानीय कंप्यूटर और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉजिटरी को कंटेनर में खोलने के लिए VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करें: -1. यदि यह आपका पहला बार है कंटेनर विकास का उपयोग करने का, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी प्रणाली आवश्यक शर्तें (जैसे Docker स्थापित है) पूरी करती है [प्रारंभिक दस्तावेज़](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) में। +1. यदि यह आपका पहला विकास कंटेनर उपयोग है, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी प्रणाली आवश्यकताएं पूरी करती हैं (जैसे Docker इंस्टॉल होना) [शुरुआत के दस्तावेज़](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) में। इस रिपॉजिटरी का उपयोग करने के लिए, आप या तो रिपॉजिटरी को एक अलग Docker वॉल्यूम में खोल सकते हैं: -**ध्यान दें**: इसके अंतर्गत, Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड का उपयोग करके सोर्स कोड को लोकल फाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन किया जाएगा। [वॉल्यूम](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा को बनाए रखने के लिए प्राथमिक उपाय हैं। +**नोट**: अंतर्निहित रूप से, यह Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड का उपयोग करके स्रोत कोड को स्थानीय फ़ाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन करेगा। [वॉल्यूम](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा संग्रहीत करने के लिए प्राथमिक माध्यम हैं। -या एक स्थानीय क्लोन की गई या डाउनलोड की गई प्रति खोलें: +या रिपॉजिटरी की स्थानीय रूप से क्लोन की गई या डाउनलोड की गई प्रति खोल सकते हैं: -- इस रिपॉजिटरी को अपनी स्थानीय फाइल सिस्टम पर क्लोन करें। +- इस रिपॉजिटरी को अपने स्थानीय फ़ाइल सिस्टम पर क्लोन करें। - F1 दबाएं और **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड चुनें। -- इस फोल्डर की क्लोन की गई प्रति चुनें, कंटेनर के शुरू होने तक प्रतीक्षा करें, और प्रयोग करें। +- इस फ़ोल्डर की क्लोन की गई प्रति चुनें, कंटेनर के शुरू होने का इंतजार करें, और प्रयोग करें। ## ऑफ़लाइन एक्सेस -आप इस प्रलेखन को ऑफ़लाइन [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपने स्थानीय मशीन पर [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में `docsify serve` टाइप करें। वेबसाइट स्थानीयहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके आप इस दस्तावेज़ को ऑफ़लाइन चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपने स्थानीय कंप्यूटर पर [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में टाइپ करें `docsify serve`। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सेवा देगी: `localhost:3000`। -> ध्यान दें, नोटबुक Docsify द्वारा रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको कोई नोटबुक चलानी हो, तो वह अलग से VS Code में पाइथन कर्नेल के साथ करें। +> नोट करें, नोटबुक Docsify के माध्यम से रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाना हो, तो वह अलग से VS Code में पायथन कर्नेल के साथ करें। ## अन्य पाठ्यक्रम @@ -195,9 +195,9 @@ VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग ### LangChain -[![शुरुआती के लिए LangChain4j](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / एजेंट्स @@ -208,7 +208,7 @@ VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग --- -### जेनरेटिव AI सीरीज़ +### जनरेटिव AI सीरीज [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -227,7 +227,7 @@ VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग --- -### कॉपिलट सीरीज़ +### कोपिलॉट सीरीज [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -235,19 +235,19 @@ VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग ## सहायता प्राप्त करना -**समस्याओं का सामना कर रहे हैं?** सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारी [ट्रबलशूटिंग गाइड](TROUBLESHOOTING.md) देखें। +**समस्याओं का सामना कर रहे हैं?** सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारा [ट्रबलशूटिंग गाइड](TROUBLESHOOTING.md) देखें। -यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई प्रश्न है। MCP के बारे में चर्चा में अन्य सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत योग्य होते हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। +यदि आप फंस गए हैं या AI ऐप बनाने के बारे में कोई प्रश्न है। MCP के बारे में चर्चा में साथी शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स में शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहां प्रश्नों का स्वागत है और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं तो यहां जाएँ: +यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं तो निम्नलिखित पर जाएँ: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**अस्वीकरण**: -यह दस्तावेज़ एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या असामयिकताएँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में प्रमाणित स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं। +**अस्वीकरण**: +इस दस्तावेज़ का अनुवाद एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अप्रमाणिकताएं हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। \ No newline at end of file diff --git a/translations/hr/.co-op-translator.json b/translations/hr/.co-op-translator.json index 31c5b4eaf..c655a615d 100644 --- a/translations/hr/.co-op-translator.json +++ b/translations/hr/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "hr" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:30:27+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:05:54+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "hr" }, diff --git a/translations/hr/README.md b/translations/hr/README.md index 894866682..6e08f4e29 100644 --- a/translations/hr/README.md +++ b/translations/hr/README.md @@ -1,130 +1,130 @@ -# Data Science za početnike - nastavni plan +# Data Science za početnike - Kurikulum -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Otvori u GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub suradnici](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub promatrači](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forkovanja](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub zvjezdice](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates u Microsoftu s veseljem vam nude 10-tjedni, 20-lekcijski nastavni plan posvećen Data Scienceu. Svaka lekcija uključuje kviz prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje i zadatak. Naša projektno-orijentirana pedagogija omogućuje vam učenje kroz praktičan rad, što je dokazani način da nove vještine zaista uđju u upotrebu. +Azure Cloud Advocacy u Microsoftu s radošću nude 10-tjedni, 20-lekcijski kurikulum posvećen Data Science-u. Svaka lekcija uključuje kviz prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje i zadatak. Naša pedagogija usmjerena na projekte omogućuje vam učenje kroz izgradnju, što je dokazan način da nove vještine „ostanu“. -**Iskrene zahvalnosti našim autorima:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Iskrene zahvale našim autorima:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Posebna hvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorima, recenzentima i suradnicima,** s posebnim isticanjem Aaryana Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorima, recenzentima i suradnicima na sadržaju,** osobito Aaryanu Arori, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Skicirani bilješki od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science za početnike - _Sketchnote autora [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science Za Početnike - _Skicirani bilješki od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Podrška za više jezika -#### Podržano putem GitHub Action (automatski i uvijek ažurno) +#### Podržano putem GitHub Action (Automatski i uvijek ažurno) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](./README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Preferirate klonirati lokalno?** +> **Preferirate li Klonirati Lokalno?** -> Ovaj repozitorij sadrži 50+ jezičnih prijevoda što znatno povećava veličinu preuzimanja. Za kloniranje bez prijevoda, koristite sparse checkout: +> Ovaj repozitorij uključuje 50+ prevoda što značajno povećava veličinu preuzimanja. Da biste klonirali bez prijevoda, koristite sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Ovo vam daje sve što vam je potrebno da dovršite tečaj s puno bržim preuzimanjem. +> Time dobivate sve što vam je potrebno za dovršetak tečaja uz znatno brže preuzimanje. -**Ako želite da se podrže dodatni jezici prijevoda, popis je dostupan [ovdje](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ako želite da budu podržani dodatni jezici prijevoda, oni su navedeni [ovdje](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Pridružite se našoj zajednici [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Imamo seriju učenja s AI na Discordu koja je u tijeku, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. godine. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilot za Data Science. +Imamo aktivnu seriju na Discordu pod nazivom "Uči s AI-jem", saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove o korištenju GitHub Copilot za Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/hr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Jeste li student? -Započnite s sljedećim resursima: +Počnite s sljedećim resursima: -- [Student Hub stranica](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, studentske pakete i čak načine za dobivanje besplatnog certifikacijskog vaučera. Ovo je jedna stranica koju želite dodati u favorite i povremeno provjeravati jer periodično mijenjamo sadržaj, barem mjesečno. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, ovo može biti vaš put u Microsoft. +- [Student Hub stranica](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, Studentske pakete pa čak i načine da dobijete besplatni certifikat. Ovo je stranica koju želite označiti i povremeno provjeravati jer sadržaj mijenjamo barem mjesečno. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, ovo bi mogao biti vaš put u Microsoft. # Početak rada ## 📚 Dokumentacija -- **[Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md)** - korak-po-korak upute za postavljanje za početnike -- **[Vodič za korištenje](USAGE.md)** - primjeri i uobičajeni radni tijekovi -- **[Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - rješenja za česte probleme -- **[Vodič za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - kako doprinijeti ovom projektu -- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - smjernice i resursi za nastavu +- **[Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md)** - Korak po korak upute za početnike +- **[Vodič za korištenje](USAGE.md)** - Primjeri i uobičajeni radni tijekovi +- **[Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - Rješenja uobičajenih problema +- **[Vodič za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - Kako doprinositi ovom projektu +- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - Upute za podučavanje i resursi za školu ## 👨‍🎓 Za studente -> **Potpuni početnici**: Novi ste u data scienceu? Počnite s našim [primjerima prilagođenima početnicima](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentirani primjeri pomoći će vam razumjeti osnove prije nego što krenete u cjeloviti nastavni plan. -> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da biste koristili ovaj nastavni plan sami, napravite fork kompletnog repozitorija i dovršite zadatke samostalno, počevši s kvizom prije predavanja. Potom pročitajte predavanje i dovršite preostale aktivnosti. Pokušajte napraviti projekte razumijevanjem lekcija, a ne samo kopiranjem koda rješenja; ipak, taj kod dostupan je u mapama /solutions u svakoj lekciji usmjerenoj na projekte. Još jedna ideja je da se formira grupa za učenje s prijateljima i zajedno prođete sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Potpuni početnici**: Novi ste u data science? Počnite s našim [primjerima prilagođenim početnicima](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentirani primjeri pomoći će vam razumjeti osnove prije nego što prijeđete na cijeli kurikulum. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: za korištenje ovog kurikuluma samostalno, napravite fork cijelog repozitorija i samostalno dovršite vježbe, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte predavanje i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte stvarati projekte razumijevanjem lekcija, a ne kopirajući rješenje; međutim, taj je kod dostupan u mapama /solutions u svakoj lekciji usmjerenoj na projekt. Još jedna ideja je da formirate studijsku grupu s prijateljima i zajedno prolazite sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Brzi početak:** -1. Provjerite [Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md) za postavljanje okruženja -2. Pregledajte [Vodič za korištenje](USAGE.md) da naučite kako raditi s nastavnim planom -3. Počnite s Lekcijom 1 i radite redom +1. Pogledajte [Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md) za postavljanje okruženja +2. Pregledajte [Vodič za korištenje](USAGE.md) da naučite kako raditi s kurikulumom +3. Počnite s Lekcijom 1 i redom prođite kroz lekcije 4. Pridružite se našoj [Discord zajednici](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podršku ## 👩‍🏫 Za nastavnike -> **Nastavnici**: uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj nastavni plan. Veselimo se vašim povratnim informacijama [u našem diskusionom forumu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Upoznajte tim +> **Nastavnici**: uključen je [nekoliko prijedloga](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Veselimo se vašim povratnim informacijama [na našem forumu za raspravu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Upoznajte Tim [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") -**Gif autora** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif autor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite gornju sliku za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili! +> 🎥 Kliknite na gornju sliku za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili! ## Pedagogija -Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je projektno orijentiran i da uključuje česte kvizove. Do kraja ove serije, studenti će naučiti osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke pojmove, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, stvarne primjere primjene znanosti o podacima i više. +Odabrali smo dva pedagoška načela prilikom izrade ovog kurikuluma: osigurati da bude baziran na projektima i da uključuje česte kvizove. Do kraja ove serije, studenti će naučiti osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke koncepte, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, primjere iz stvarnog svijeta primjene znanosti o podacima i više. -Uz to, kviz s malim ulogom prije nastave postavlja namjeru studenta za učenje teme, dok drugi kviz nakon nastave osigurava daljnju zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum dizajniran je da bude fleksibilan i zabavan te se može proći u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju jednostavni i postaju sve složeniji do kraja ciklusa od 10 tjedana. +Uz to, kviz s niskim ulogom prije sata postavlja namjeru studenta prema učenju teme, dok drugi kviz nakon sata osigurava dodatno zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te ga se može pohađati u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju malo i postaju sve složeniji do kraja ciklusa od 10 tjedana. -> Pronađite naše [Pravila ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), upute za [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prevođenje](TRANSLATIONS.md). Dobrodošle su vaše konstruktivne povratne informacije! +> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Upute za doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevode](TRANSLATIONS.md). Dobrodošli su vaši konstruktivni komentari! ## Svaka lekcija uključuje: -- Neobaveznu skicu -- Neobavezni dodatni video +- Opcionalni sketchnote +- Opcionalni dodatni video - Kviz za zagrijavanje prije lekcije - Pisanu lekciju -- Za lekcije temeljene na projektima, korak-po-korak upute kako izraditi projekt +- Za lekcije bazirane na projektu, vodiče korak po korak kako izgraditi projekt - Provjere znanja - Izazov -- Dodatno čitanje +- Dodatnu literaturu - Zadatak - [Kviz nakon lekcije](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, ukupno 40 kvizova s po tri pitanja. Povezani su iz lekcija, ali se aplikacija za kviz može pokrenuti lokalno ili implementirati na Azure; slijedite upute u mapi `quiz-app`. Postupno se lokaliziraju. +> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, ukupno 40 kvizova sa po tri pitanja svaki. Povezani su iz lekcija, ali aplikaciju za kvizove možete pokrenuti lokalno ili je implementirati na Azure; slijedite upute u mapi `quiz-app`. Postupno se lokaliziraju. ## 🎓 Primjeri prilagođeni početnicima -**Novi u znanosti o podacima?** Stvorili smo poseban [direktorij primjera](examples/README.md) s jednostavnim, dobro komentiranim kodom kako bismo vam pomogli da započnete: +**Novi ste u znanosti o podacima?** Stvorili smo poseban [direktorij primjera](examples/README.md) sa jednostavnim, dobro komentiranim kodom za lakši početak: -- 🌟 **Hello World** - Vaš prvi program iz znanosti o podacima -- 📂 **Učitavanje podataka** - Naučite čitati i istraživati skupove podataka -- 📊 **Jednostavna analiza** - Izračunajte statistike i pronađite obrasce -- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Izradite grafikone i dijagrame -- 🔬 **Projekt iz stvarnog svijeta** - Cjelokupan tijek rada od početka do kraja +- 🌟 **Hello World** - Vaš prvi program za znanost o podacima +- 📂 **Učitavanje podataka** - Naučite kako čitati i istraživati skupove podataka +- 📊 **Jednostavna analiza** - Izračunajte statistiku i pronađite obrasce +- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Izradite grafikone i nacrte +- 🔬 **Projekt iz stvarnog svijeta** - Kompletan tijek rada od početka do kraja Svaki primjer uključuje detaljne komentare koji objašnjavaju svaki korak, što ga čini savršenim za apsolutne početnike! @@ -135,119 +135,119 @@ Svaki primjer uključuje detaljne komentare koji objašnjavaju svaki korak, što |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Znanost o podacima za početnike: Plan puta - _Sketchnote autor [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Broj lekcije | Tema | Grupa lekcije | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | +| Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiranje znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove iza znanosti o podacima i kako je povezana s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika u znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Pojmovi, izazovi i okviri etike u podacima. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definiranje podataka | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako se podaci klasificiraju i njihovi uobičajeni izvori. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Definiranje znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove koji stoje iza znanosti o podacima i kako je povezana s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika u znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti, izazovi i okviri etike podataka. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definiranje podataka | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako su podaci klasificirani i njihovi uobičajeni izvori. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Uvod u statistiku i vjerojatnost | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Matematičke tehnike vjerojatnosti i statistike za razumijevanje podataka. | [lekcija](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Rad s relacijskim podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Strukturiranog upitnog jezika, poznatog kao SQL (izgovara se "es-kju-el"). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Rad s NoSQL podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u nerelacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize baza podataka dokumenata. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Rad s Pythonom | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s bibliotekama poput Pandas. Preporuča se temeljno razumijevanje programiranja u Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Priprema podataka | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Tema o tehnikama čišćenja i transformacije podataka za rješavanje izazova nepotpunih, netočnih ili manjkavih podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 05 | Rad s relacijskim podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću jezika za strukturirane upite, poznatog kao SQL (izgovara se „es-kju-el“). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Rad s NoSQL podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u nerealacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize baza dokumenata. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Rad s Pythonom | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s bibliotekama poput Pandas. Preporučuje se osnovno razumijevanje programiranja u Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Priprema podataka | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikama čišćenja i transformacije podataka za rješavanje problema poput nedostajućih, netočnih ili nepotpunih podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Vizualizacija količina | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite kako koristiti Matplotlib za vizualizaciju podataka o pticama 🦆 | [lekcija](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Vizualizacija distribucije podataka | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanja i trendova unutar intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Vizualizacija omjera | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih i grupiranih postotaka. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Vizualizacija distribucija podataka | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanja i trendova unutar intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizacija proporcija | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih i grupiranih postotaka. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Vizualizacija odnosa | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija veza i korelacija između skupova podataka i njihovih varijabli. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Smislene vizualizacije | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za vrijedne vizualizacije za učinkovito rješavanje problema i uvide. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima i njegov prvi korak – prikupljanje i izdvajanje podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 13 | Značajne vizualizacije | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za stvaranje vrijednih vizualizacija za učinkovito rješavanje problema i dobivanje uvida. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima i njegov prvi korak - prikupljanje i ekstrakcija podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analiza | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa znanosti o podacima fokusira se na tehnike analize podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacija | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa znanosti o podacima fokusira se na predstavljanje uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donosiocima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 16 | Komunikacija | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa znanosti o podacima fokusira se na prezentaciju uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donositeljima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ova serija lekcija uvodi znanost o podacima u oblaku i njezine prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela pomoću Low Code alata. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Postavljanje modela pomoću Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Znanost o podacima u stvarnom svijetu | [U stvarnom svijetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti iz stvarnog svijeta vođeni znanošću o podacima. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 18 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela korištenjem Low Code alata. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementacija modela pomoću Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Znanost o podacima u stvarnosti | [U stvarnosti](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti temeljeni na znanosti o podacima u stvarnom svijetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Slijedite ove korake za otvaranje ovog primjera u Codespaceu: -1. Kliknite izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces. +Slijedite ove korake za otvaranje ovog uzorka u Codespace-u: +1. Kliknite na padajući izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces. 2. Odaberite + New codespace na dnu panela. -Za više informacija pogledajte [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Za više informacija, pogledajte [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Slijedite ove korake za otvaranje ovog spremišta u kontejneru koristeći svoje lokalno računalo i VSCode koristeći ekstenziju VS Code Remote - Containers: +Slijedite ove korake za otvaranje ovog spremišta u kontejneru koristeći lokalno računalo i VSCode uz pomoć proširenja VS Code Remote - Containers: -1. Ako ovo prvi put koristite razvojni kontejner, molimo osigurajte da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. da imate instaliran Docker) u [dokumentaciji za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ako prvi put koristite razvojni kontejner, provjerite da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. instaliran Docker) u [uputama za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Da biste koristili ovo spremište, možete otvoriti spremište u izoliranom Docker volumenu: +Da biste koristili ovo spremište, možete ga otvoriti u izoliranom Docker volumenu: -**Napomena**: Ispod haube, ovo će koristiti Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** naredbu za kloniranje izvornih kodova u Docker volumen umjesto lokalnog file sustava. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) su preporučeni mehanizam za trajno pohranjivanje podataka kontejnera. +**Napomena**: U pozadini, ovo će koristiti naredbu Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** za kloniranje izvornog koda u Docker volumen umjesto lokalnog datotečnog sustava. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) su preferirani način za trajno pohranjivanje podataka kontejnera. Ili otvorite lokalno kloniranu ili preuzetu verziju spremišta: -- Klonirajte ovo spremište na svoj lokalni file sustav. +- Klonirajte ovo spremište na lokalni datotečni sustav. - Pritisnite F1 i odaberite naredbu **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da kontejner počne te isprobajte. +- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da se kontejner pokrene i isprobajte. ## Pristup bez interneta -Možete pokrenuti ovu dokumentaciju offline koristeći [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovo spremište, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svoje lokalno računalo, zatim u korijenskoj mapi ovog spremišta upišite `docsify serve`. Web stranica će biti poslužena na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. +Ovu dokumentaciju možete koristiti offline pomoću [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovo spremište, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na lokalno računalo, zatim u korijenskoj mapi ovog spremišta upišite `docsify serve`. Web stranica će se poslužiti na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. -> Napomena, bilježnice neće biti prikazane putem Docsifyja, pa ih je potrebno pokrenuti zasebno u VS Codeu s Python jezgrom. +> Napomena, bilježnice se neće prikazivati putem Docsify-ja, pa kada trebate pokrenuti bilježnicu, učinite to zasebno u VS Code-u koji koristi Python kernel. ## Ostali kurikulumi -Naš tim stvara i druge kurikulume! Pogledajte: +Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js za početnike](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain.js za Početnike](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain za Početnike](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenti -[![AZD za početnike](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI za početnike](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP za početnike](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agenti za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD za Početnike](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI za Početnike](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP za Početnike](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agenti za Početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Serija Generativne AI -[![Generativna AI za početnike](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generativna AI za Početnike](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativna AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativna AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativna AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Osnovno učenje -[![ML za početnike](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science za početnike](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity za početnike](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT za početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Osnovno Učenje +[![ML za Početnike](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Podatkovna znanost za Početnike](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI za Početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kibernetička sigurnost za Početnike](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web razvoj za Početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT za Početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR razvoj za Početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Serija Copilot -[![Copilot za AI Pomoćno Programiranje](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot za AI Upareno Programiranje](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Dobivanje pomoći +## Dobivanje Pomoći -**Imate problema?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema. +**Imate problema?** Pogledajte naš [Vodič za Rješavanje Problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema. -Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se ostalim učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica u kojoj su pitanja dobrodošla, a znanje se slobodno dijeli. +Ako zapnete ili imate pitanja o izgradnji AI aplikacija, pridružite se ostalim polaznicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica gdje su pitanja dobrodošla, a znanje slobodno dijeljeno. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ako imate povratnu informaciju o proizvodu ili primijetite pogreške tijekom izrade, posjetite: +Ako imate povratne informacije o proizvodu ili pogreške tijekom izgradnje posjetite: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Izjava o odricanju od odgovornosti**: -Ovaj dokument preveden je korištenjem AI prevoditeljskog servisa [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se stručni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakve nesporazume ili kriva tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda. +**Odricanje od odgovornosti**: +Ovaj dokument preveden je pomoću AI usluge prevođenja [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo postići točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku smatra se službenim i relevantnim izvorom. Za važne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnog prevoditelja. Ne snosimo odgovornost za bilo kakva nesporazumevanja ili pogrešna tumačenja koja mogu proizaći iz korištenja ovog prijevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hu/.co-op-translator.json b/translations/hu/.co-op-translator.json index 476ee6d53..1af0531a7 100644 --- a/translations/hu/.co-op-translator.json +++ b/translations/hu/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "hu" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:16:48+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:48:26+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "hu" }, diff --git a/translations/hu/README.md b/translations/hu/README.md index 581266722..87981532e 100644 --- a/translations/hu/README.md +++ b/translations/hu/README.md @@ -1,225 +1,225 @@ -# Adattudomány kezdőknek - Tananyag +# Adattudomány kezdőknek – Egy tananyag -[![Megnyitás GitHub Codespaces-ben](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub licenc](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub közreműködők](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub hibák](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-kérelmek](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PR-eket várunk](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub követők](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forkok](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub csillagok](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Microsoft Foundry Fejlesztői Fórum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -A Microsoft Azure Cloud Advocates örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tananyagot az adattudomány témakörében. Minden lecke tartalmaz elő- és utóteszteket, írott útmutatót a lecke elvégzéséhez, megoldást és feladatot. Projekt-alapú tanítási módszerünknek köszönhetően építés közben tanulsz, ami bizonyítottan hatékony módja az új készségek elsajátításának. +A Microsoft Azure Cloud Advocates örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tananyagot, amely kizárólag az adattudománnyal foglalkozik. Minden leckéhez tartozik elő- és utóteszt, írásos utasítások a lecke elvégzéséhez, megoldás és egy feladat. Projektalapú oktatásunk lehetővé teszi, hogy tanulj miközben építesz, ami bevált módszer az új készségek elsajátítására. -**Szívből köszönet szerzőinknek:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Köszönet szerzőinknek:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Külön köszönet 🙏 a [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) szerzőinknek, lektorainknak és tartalomközreműködőinknek,** különösen Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Külön köszönet 🙏 a [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) szerzőinek, lektorainak és tartalomközreműködőinek,** köztük Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote @sketchthedocs-tól https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hu/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hu/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Adattudomány Kezdőknek - _Sketchnote [@nitya](https://twitter.com/nitya) által_ | +| Adattudomány kezdőknek – _Vázlat @nitya ([https://twitter.com/nitya](https://twitter.com/nitya))_ | ### 🌐 Többnyelvű támogatás -#### GitHub Action segítségével támogatott (Automatikus és mindig naprakész) +#### GitHub Action révén támogatott (automatikus és mindig naprakész) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](./README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Szeretnéd helyben klónozni?** -> Ez a tároló több mint 50 nyelvi fordítást tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. A fordítások nélkül klónozáshoz használd a sparse checkout-ot: +> Ez a tár több mint 50 nyelvre fordított változatot tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. Ha a fordítások nélkül szeretnéd klónozni, használd a sparse checkoutot: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Ez mindent megad, ami a tanfolyam elvégzéséhez kell, sokkal gyorsabb letöltéssel. +> Ez mindent megad, amire szükséged van a tanfolyam elvégzéséhez, sokkal gyorsabb letöltéssel. -**Ha további fordítási nyelveket szeretnél támogatni, azokat itt találod [listázva](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ha további fordítási nyelveket szeretnél, azok fel vannak sorolva [itt](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Csatlakozz Közösségünkhöz +#### Csatlakozz közösségünkhöz [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jelenleg is fut egy Discord „Tanulj az AI segítségével” sorozatunk, többet megtudhatsz és csatlakozhatsz hozzánk a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) eseménysorozatban 2025. szeptember 18-30. között. Itt megtanulhatod a GitHub Copilot adattudományi használatának tippeit és trükkjeit. +Jelenleg is fut egy Discord-os AI tanuló sorozatunk, tanulj többet és csatlakozz hozzánk szeptember 18-30 között a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) oldalon. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot adattudományban való használatáról. -![Tanulj az AI segítségével sorozat](../../translated_images/hu/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/hu/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Diák vagy? -Kezdj az alábbi forrásokkal: +Kezdd a következő forrásokkal: -- [Student Hub oldal](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Itt megtalálod a kezdő erőforrásokat, diákcsomagokat és még lehetőséget is egy ingyenes vizsga kupont szerezni. Ezt az oldalt érdemes könyvjelzőzni és időnként ellenőrizni, hiszen havonta cseréljük a tartalmat. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Csatlakozz egy globális diák nagykövet közösséghez, ez lehet a kapud a Microsoft-hoz. +- [Diák-központ oldal](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Itt megtalálod a kezdőknek szóló anyagokat, diákcsomagokat, sőt ingyenes minősítésigénylési lehetőségeket is. Érdemes elmentened ezt az oldalt, és időről időre visszanézni, mivel havonta frissítjük a tartalmat. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Csatlakozz a diák nagykövetek globális közösségéhez, ez lehet a kapud a Microsofthoz. -# Kezdő lépések +# Első lépések ## 📚 Dokumentáció -- **[Telepítési útmutató](INSTALLATION.md)** - Lépésről lépésre útmutató kezdőknek -- **[Használati útmutató](USAGE.md)** - Példák és gyakori munkafolyamatok -- **[Hibaelhárítás](TROUBLESHOOTING.md)** - Gyakori problémák megoldásai -- **[Közreműködési útmutató](CONTRIBUTING.md)** - Hogyan járulhatsz hozzá a projekthez -- **[Tanároknak](for-teachers.md)** - Oktatási útmutató és osztálytermi források +- **[Telepítési útmutató](INSTALLATION.md)** – Lépésről lépésre útmutató kezdőknek a beállításhoz +- **[Használati útmutató](USAGE.md)** – Példák és gyakori munkafolyamatok +- **[Hibaelhárítás](TROUBLESHOOTING.md)** – Gyakori problémák megoldásai +- **[Közreműködési útmutató](CONTRIBUTING.md)** – Hogyan járulhatsz hozzá ehhez a projekthez +- **[Tanároknak](for-teachers.md)** – Oktatási útmutató és osztálytermi anyagok ## 👨‍🎓 Diákoknak -> **Teljesen kezdők:** Új vagy az adattudományban? Kezdd el a [kezdőbarát példáinkkal](examples/README.md)! Ezek az egyszerű, jól kommentált példák segítenek megérteni az alapokat, mielőtt belevágnál a teljes tananyagba. -> **[Diákok](https://aka.ms/student-page):** ha önállóan szeretnéd használni ezt a tananyagot, forkolj le az egész repót, és önállóan végezd el a feladatokat, kezdve egy előadás előtti teszttel. Ezután olvasd el az előadást és végezd el a további tevékenységeket. Próbáld meg a projekteket megérteni és létrehozni, ne csak a megoldás kódját másold; ez a kód megtalálható a /solutions mappákban minden projektorientált leckénél. Egy másik ötlet, hogy barátokkal tanulócsoportot alkotva közösen haladjatok át a tartalmon. További tanuláshoz ajánljuk a [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) oldalait. +> **Teljes kezdőknek**: Új vagy az adattudományban? Kezdd a [kezdőbarát példáinkkal](examples/README.md)! Ezek az egyszerű, jól kommentált példák segítenek megérteni az alapokat, mielőtt belevágnál az egész tananyagba. +> **[Diákok](https://aka.ms/student-page)**: hogy egyedül használd ezt a tananyagot, forkold le az egész repót és végezd el a feladatokat egymás után, kezdve egy előadás előtti teszttel. Olvasd el az előadást és végezd el a további tevékenységeket. Próbáld megérteni az leckéket és azok alapján létrehozni a projekteket, ahelyett, hogy csak a megoldás kódját másolnád; ez a kód ugyanakkor elérhető a /solutions mappákban minden projekt-orientált leckénél. Egy másik ötlet, hogy barátokkal tanulócsoportot alkotva közösen menjétek végig a tartalmat. További tanuláshoz ajánljuk a [Microsoft Learnt](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Gyorskezdés:** -1. Tekintsd meg a [Telepítési útmutatót](INSTALLATION.md) a környezet beállításához -2. Nézd át a [Használati útmutatót](USAGE.md), hogy megismerd a tananyag használatát -3. Kezdj az 1. leckével és haladj sorban -4. Csatlakozz Discord közösségünkhöz a támaszért: [https://aka.ms/ds4beginners/discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) +**Gyors kezdés:** +1. Nézd meg a [Telepítési útmutatót](INSTALLATION.md) a környezeted beállításához +2. Tanulmányozd a [Használati útmutatót](USAGE.md), hogy megtudd, hogyan dolgozz a tananyaggal +3. Kezdd az 1. leckével és haladj sorban +4. Csatlakozz [Discord közösségünkhöz](https://aka.ms/ds4beginners/discord) segítségért ## 👩‍🏫 Tanároknak -> **Tanárok:** tartalmazunk [néhány javaslatot](for-teachers.md) a tananyag használatára. Szeretnénk hallani véleményedet [a fórumunkon](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Ismerkedj meg a Csapattal +> **Tanárként**: [megtalálod benne az ajánlásokat](for-teachers.md), hogyan használd ezt a tananyagot. Nagyon örülnénk, ha visszajelzést adnál [a vitafórumunkon](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Ismerd meg a csapatot [![Promóciós videó](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promóciós videó") **Gif készítője:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kattints a fenti képre, hogy megnézz egy videót a projektről és az alkotóiról! +> 🎥 Kattints a fenti képre, hogy megnézd a projektet és az azt létrehozó embereket bemutató videót! ## Pedagógia -Két pedagógiai alapelvet választottunk a tananyag kidolgozásakor: biztosítani, hogy projekt-alapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a tanulók megismerik az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai konceptusokat, adat-előkészítést, az adatokkal való különböző munkamódokat, adat vizualizációt, adat elemzést, az adattudomány valós világban való alkalmazásait és még sok mást. +Két pedagógiai alapelvet választottunk ennek a tantervnek az elkészítésekor: hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a diákok elsajátítják az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai fogalmakat, az adatok előkészítését, az adatkezelés különböző módjait, az adatvizualizációt, az adatelemzést, az adattudomány valódi alkalmazási eseteit és még sok mást. -Emellett egy alacsony téttel bíró kvíz az óra előtt segít a tanulót ráhangolni az adott témára, míg egy második kvíz az óra után elősegíti a tudás tartósságát. Ez a tananyag rugalmas és szórakoztató, egészben vagy részleteiben is elvégezhető. A projektek kis léptékben kezdődnek és egyre bonyolultabbak lesznek a 10 hetes ciklus végére. +Ezen felül, egy alacsony tétű kvíz az óra előtt beállítja a tanuló szándékát a tématankulásra, míg egy második kvíz az óra után biztosítja a tudás további megerősítését. Ez a tanterv rugalmas és szórakoztató, az egész teljes egészében vagy részletekben is elsajátítható. A projektek kicsiben kezdődnek és a 10 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak. -> Találd meg a [Magatartási Kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hozzájárulási](CONTRIBUTING.md), [Fordítási](TRANSLATIONS.md) útmutatóinkat. Várjuk építő jellegű visszajelzéseidet! +> Találd meg [Viselkedési kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hozzájárulási útmutatónkat](CONTRIBUTING.md), [Fordítási irányelveinket](TRANSLATIONS.md)! Várjuk építő jellegű visszajelzéseidet! ## Minden leckében szerepel: -- Opcionális vázlatjegyzet +- Opcionális rajzjegyzet - Opcionális kiegészítő videó - Óra előtti bemelegítő kvíz - Írott lecke -- Projekt-alapú leckéknél lépésről lépésre útmutatók a projekt elkészítéséhez -- Tudásellenőrzés +- Projektalapú leckékhez lépésről lépésre útmutató a projekt elkészítéséhez +- Tudásellenőrző feladatok - Egy kihívás -- Kiegészítő olvasmány +- Kiegészítő olvasnivaló - Feladat - [Óra utáni kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a Quiz-App mappában van, összesen 40 kvíz három kérdéssel. A leckékből vannak linkelve, de a kvíz alkalmazás helyileg futtatható vagy telepíthető Azure-ra; kövesd az utasításokat a `quiz-app` mappában. Fokozatosan lokalizálják őket. +> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a Quiz-App mappában található, összesen 40 kvíz, mindegyik három kérdéssel. A leckékből vannak összekapcsolva, de a kvíz alkalmazás helyileg is futtatható vagy Azure-ra telepíthető; kövesd az útmutatót a `quiz-app` mappában. Folyamatosan lokalizálás alatt állnak. -## 🎓 Kezdőknek szóló példák +## 🎓 Kezdőbarát példák -**Új vagy az adattudományban?** Különleges [példakönyvtárat](examples/README.md) hoztunk létre egyszerű, jól kommentált kódokkal, hogy segítsünk elindulni: +**Új vagy az adattudományban?** Létrehoztunk egy külön [példakönyvtárat](examples/README.md), egyszerű és jól kommentált kódokkal, hogy segítsen elindulni: - 🌟 **Hello World** - Az első adattudományi programod - 📂 **Adatok betöltése** - Tanuld meg beolvasni és felfedezni az adatállományokat -- 📊 **Egyszerű elemzés** - Számíts statisztikákat és találj mintázatokat +- 📊 **Egyszerű elemzés** - Statisztikák számítása és mintázatok keresése - 📈 **Alapvető vizualizáció** - Készíts diagramokat és grafikonokat -- 🔬 **Valódi világ projektje** - Teljes munkafolyamat az elejétől a végéig +- 🔬 **Valódi projekt** - Teljes munkafolyamat kezdőtől végéig -Minden példa részletes kommenteket tartalmaz, amelyek minden lépést magyaráznak, így tökéletes az abszolút kezdőknek! +Minden példában részletes kommentárok magyarázzák el az egyes lépéseket, így tökéletes az abszolút kezdőknek! -👉 **[Kezdd a példákkal](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Kezdj a példákkal](examples/README.md)** 👈 ## Leckék -|![ Vázlatjegyzet @sketchthedocs-tól https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hu/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Rajzjegyzet készítette: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hu/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Adattudomány kezdőknek: Ütemterv - _Vázlatjegyzet [@nitya](https://twitter.com/nitya) munkája_ | +| Adattudomány kezdőknek: Útvonalterv - _Rajzjegyzet készítette: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lecke száma | Téma | Lecke csoportosítás | Tanulási célok | Linkelt lecke | Szerző | +| Lecke száma | Téma | Lecke csoportosítás | Tanulási célok | Kapcsolódó lecke | Szerző | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Az adattudomány meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Megtanulni az adattudomány alapvető fogalmait, és hogy miként kapcsolódik a mesterséges intelligenciához, gépi tanuláshoz és a big data-hoz. | [lecke](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [videó](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Adat etika | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Az adat etika fogalmai, kihívásai és keretrendszerei. | [lecke](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Az adat meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Hogyan osztályozzák az adatokat, és mi a gyakori forrásaik. | [lecke](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Statisztika és valószínűség bevezetése | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | A valószínűség és statisztika matematikai módszerei az adatok megértéséhez. | [lecke](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [videó](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Munkavégzés relációs adatbázisokkal | [Adatokkal való munka](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a relációs adatokba és az alapok a relációs adatok feltárásához és elemzéséhez a Strukturált Lekérdező Nyelvvel, azaz SQL-lel (kiejtve „szí-kel”). | [lecke](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Munkavégzés NoSQL adatokkal | [Adatokkal való munka](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a nem relációs adatokba, azok típusai és bevezetés a dokumentum adatbázisok feltárásába és elemzésébe. | [lecke](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Munkavégzés Pythonnal | [Adatokkal való munka](2-Working-With-Data/README.md) | Alapok a Python használatáról adatfeltáráshoz Pandas könyvtárak segítségével. Alapvető Python programozási ismeretek ajánlottak. | [lecke](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [videó](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Adat-előkészítés | [Adatokkal való munka](2-Working-With-Data/README.md) | Témák az adattisztításról és adatok átalakításáról, az elveszett, pontatlan vagy hiányos adatok kezelésének kihívásaihoz. | [lecke](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Mennyiségek vizualizálása | [Adat vizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Tanuld meg, hogyan használhatod a Matplotlib-et madarak adatainak vizualizálására 🦆 | [lecke](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Adateloszlások vizualizálása | [Adat vizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Megfigyelések és tendenciák vizualizálása egy intervallumban. | [lecke](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Arányok vizualizálása | [Adat vizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Diszkrét és csoportosított százalékok vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Kapcsolatok vizualizálása | [Adat vizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Kapcsolatok és korrelációk vizualizálása adathalmazok és változóik között. | [lecke](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Értelmes vizualizációk | [Adat vizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Technikák és útmutatás arra, hogyan tegyük vizualizációinkat hasznossá a hatékony problémamegoldáshoz és felismerésekhez. | [lecke](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Az adattudomány életciklusának bevezetése | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bevezetés az adattudomány életciklusába és az adat megszerzésének első lépésébe. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Elemzés | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az életciklus azon szakasza, amely az adatok elemzési technikáira fókuszál. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Kommunikáció | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az életciklus azon szakasza, amely az adatból származó felismerések hatékony bemutatására fókuszál, hogy az döntéshozók számára érthetőbb legyen. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Az adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ez a leckesorozat bevezeti az adattudományt a felhőben és annak előnyeit. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Az adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek betanítása Low Code eszközökkel. |[lecke](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Az adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek telepítése az Azure Machine Learning Studio-val. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Az adattudomány a valós életben | [A valós világban](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Valós világban zajló adattudományi projektek. | [lecke](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Az adattudomány meghatározása | [Bevezető](1-Introduction/README.md) | Ismerkedés az adattudomány alapfogalmaival, valamint a mesterséges intelligencia, gépi tanulás és big data kapcsolatával. | [lecke](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [videó](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Az adattudomány etikája | [Bevezető](1-Introduction/README.md) | Az adat-etika fogalmai, kihívásai és keretrendszerei. | [lecke](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Az adatok meghatározása | [Bevezető](1-Introduction/README.md) | Hogyan osztályozzuk az adatokat és milyen gyakori forrásaik vannak. | [lecke](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Statisztika és valószínűség alapjai | [Bevezető](1-Introduction/README.md) | A valószínűség és statisztika matematikai módszerei az adatok megértéséhez. | [lecke](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [videó](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Relációs adatok kezelése | [Adatkezelés](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a relációs adatokba és az SQL (Structured Query Language, kiejtve "szí-kel") alapjaiba az adatok feltárására és elemzésére. | [lecke](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL adatok kezelése | [Adatkezelés](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a nem-relációs adatok típusaihoz és a dokumentum adatbázisok feltárásának, elemzésének alapjaihoz. | [lecke](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python használata | [Adatkezelés](2-Working-With-Data/README.md) | A Python alapjai adatfeltáráshoz, például a Pandas könyvtár használata. Ajánlott az alapvető Python programozási ismeretek megszerzése. | [lecke](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [videó](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Adatelőkészítés | [Adatkezelés](2-Working-With-Data/README.md) | Adattisztítási és átalakítási technikák a hiányos, pontatlan vagy töredékes adatok kezelése érdekében. | [lecke](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Mennyiségek vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Tanuld meg a Matplotlib használatát madáradatok 🦆 vizualizálásához | [lecke](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Adatok eloszlásának ábrázolása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Megfigyelések és trendek vizualizálása egy intervallumon belül. | [lecke](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Arányok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Diszkrét és csoportosított százalékok vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Kapcsolatok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Adathalmazok és változóik közötti kapcsolatok, korrelációk ábrázolása. | [lecke](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Értelmes vizualizációk | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Technikák és útmutatók arra, hogyan tegyük vizualizációinkat hasznossá hatékony problémamegoldáshoz és betekintéshez. | [lecke](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Bevezetés az adattudományi életciklusba | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bevezetés az adattudományi életciklusba és az első lépésbe, amely az adatok beszerzése és kinyerése. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Elemzés | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az életciklus ezen szakasza az adatelemzési technikákra fókuszál. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikáció | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az életciklus ezen szakasza az adatokból származó eredmények bemutatására koncentrál, hogy az döntéshozók számára könnyebben érthető legyen. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Adattudomány a felhőben | [Felhő alapú adatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ez a leckesorozat bevezeti az adattudományt a felhőben és annak előnyeit. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Adattudomány a felhőben | [Felhő alapú adatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Alacsony kódú (Low Code) eszközökkel modelltréning. |[lecke](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Adattudomány a felhőben | [Felhő alapú adatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek telepítése az Azure Machine Learning Studio segítségével. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Adattudomány a gyakorlatban | [A valóságban](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Adattudományi projektek a valós világban. | [lecke](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Kövesd ezeket a lépéseket, hogy megnyisd ezt a mintát egy Codespace-ben: +Kövesd az alábbi lépéseket a minta megnyitásához Codespace-ben: 1. Kattints a Code legördülő menüre, és válaszd az Open with Codespaces opciót. -2. Válaszd az + New codespace az ablak alján. -További információkért tekintsd meg a [GitHub dokumentációját](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. A panel alján válaszd a + New codespace opciót. +További információkért nézd meg a [GitHub dokumentációját](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Konténerek -Kövesd ezt a lépést, hogy ezt a repót megnyisd egy konténerben a helyi géped és a VSCode segítségével a VS Code Remote - Containers kiterjesztéssel: +Kövesd az alábbi lépéseket, hogy helyileg a gépeden, VSCode segítségével és a VS Code Remote - Containers kiterjesztéssel futtasd ezt a repót egy konténerben: -1. Ha először használsz fejlesztői konténert, győződj meg róla, hogy rendszered megfelel a követelményeknek (pl. legyen telepítve Docker) a [kezdő dokumentációban](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ha először használsz fejlesztői konténert, győződj meg róla, hogy a rendszered megfelel az előfeltételeknek (pl. Docker telepítve van), a [kezdő dokumentáció](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) szerint. -Ehhez a repóhoz megnyithatod a tárolót egy izolált Docker volume-ban: +Használhatod ezt a repót úgy, hogy vagy egy izolált Docker kötetben nyitod meg: -**Megjegyzés:** Alatta a Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** parancsot fogja használni, hogy a forráskódot Docker volume-ba klónozza ahelyett, hogy a helyi fájlrendszert használná. [A volume-ok](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ajánlott mechanizmusok a konténer adatainak megőrzésére. +**Megjegyzés**: A háttérben a Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** parancsot használja, ami a forráskódot egy Docker kötetbe klónozza a helyi fájlrendszer helyett. A [kötetek](https://docs.docker.com/storage/volumes/) a konténeradatok tárolásának ajánlott módjai. -Vagy megnyithatod a repó egy helyben klónozott vagy letöltött példányát: +Vagy megnyithatsz egy helyileg klónozott vagy letöltött példányt: -- Klónozd ezt a repót a helyi fájlrendszeredre. -- Nyomd meg az F1-et és válaszd a **Remote-Containers: Open Folder in Container...** parancsot. -- Válaszd ki a klónozott mappát, várd meg, míg elindul a konténer, és próbálj ki dolgokat. +- Klónozd ezt a repót a helyi gépedre. +- Nyomj F1-et, majd válaszd a **Remote-Containers: Open Folder in Container...** parancsot. +- Válaszd ki a klónozott mappát, várd meg, míg elindul a konténer, és próbálj ki mindent. ## Offline hozzáférés -Ezt a dokumentációt offline is futtathatod a [Docsify](https://docsify.js.org/#/) használatával. Forkold ezt a repót, [telepítsd a Docsify-t](https://docsify.js.org/#/quickstart) a helyi gépedre, majd a repó gyökérmappájában futtasd a `docsify serve` parancsot. A weboldal a 3000-es porton lesz elérhető a localhoston: `localhost:3000`. +Ezt a dokumentációt offline is futtathatod a [Docsify](https://docsify.js.org/#/) használatával. Fork-old ezt a repót, [telepítsd a Docsify-t](https://docsify.js.org/#/quickstart) a helyi gépeden, majd ebben a repo gyökérmappájában írd be: `docsify serve`. A weboldal a 3000-es porton lesz elérhető helyileg: `localhost:3000`. -> Megjegyzés: a jegyzetfüzeteket (notebooks) a Docsify nem fogja megjeleníteni, így amikor notebookot kell futtatnod, tedd azt külön VS Code-ban Python kernel használatával. +> Megjegyzés: a jegyzetfüzetek (notebooks) nem jelennek meg Docsify-val, így amennyiben notebookot kell futtatnod, azt külön, VS Code-ban, Python kernellel tedd. -## Egyéb Tananyagok +## Egyéb tantervek -Csapatunk egyéb tananyagokat is készít! Nézd meg: +Csapatunk más tanterveket is készít! Nézd meg: ### LangChain [![LangChain4j kezdőknek](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js kezdőknek](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain kezdőknek](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Ügynökök [![AZD kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP kezdőknek](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI ügynökök kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Ügynökök kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Generatív MI sorozat -[![Generatív MI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatív MI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatív MI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatív MI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Generatív AI sorozat +[![Generatív AI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatív AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatív AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generatív AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Alapvető tanulás [![ML kezdőknek](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Adattudomány kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI kezdőknek](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Kiberbiztonság kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Webfejlesztés kezdőknek](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT kezdőknek](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -228,26 +228,26 @@ Csapatunk egyéb tananyagokat is készít! Nézd meg: --- ### Copilot sorozat -[![Copilot AI párprogramozáshoz](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot AI páros programozáshoz](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot C#/.NET-hez](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot kalandok](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot kaland](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Segítségkérés +## Segítség kérése -**Problémákba ütköztél?** Nézd meg [Hibaelhárítási útmutatónkat](TROUBLESHOOTING.md) a gyakori problémák megoldásához. +**Problémák merülnek fel?** Nézze meg a [Hibaelhárítási útmutatónkat](TROUBLESHOOTING.md), ahol a gyakori problémák megoldásait találhatja. -Ha elakadsz vagy kérdésed van az MI-alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban, csatlakozz a tanulótársaidhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz, hogy megvitassátok az MCP-t. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak, és a tudás szabadon megosztott. +Ha elakad, vagy kérdése van az AI alkalmazások építésével kapcsolatban, csatlakozzon a tanulók és tapasztalt fejlesztők közösségéhez az MCP kapcsán folytatott beszélgetésekhez. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak, és a tudás szabadon megosztott. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ha termék-visszajelzésed vagy hibákat találsz fejlesztés közben, látogass el ide: +Ha termék visszajelzése vagy hibák jelentkeznek a fejlesztés során, látogasson el ide: [![Microsoft Foundry fejlesztői fórum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Jogi Nyilatkozat**: -Ez a dokumentum az AI fordítószolgáltatás, a [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével készült. Bár az pontosságra törekszünk, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum a saját nyelvén tekintendő hivatalos forrásnak. Fontos információk esetén szakember által végzett emberi fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget az ebből az automatikus fordításból eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért. +**Nyilatkozat**: +Ezt a dokumentumot az AI fordító szolgáltatás, a [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével fordítottuk. Bár a pontosságra törekszünk, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum anyanyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Fontos információk esetén profi emberi fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy félreértelmezésekért. \ No newline at end of file diff --git a/translations/id/.co-op-translator.json b/translations/id/.co-op-translator.json index 74e9bb859..06eb2a670 100644 --- a/translations/id/.co-op-translator.json +++ b/translations/id/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "id" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:08:52+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:38:45+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "id" }, diff --git a/translations/id/README.md b/translations/id/README.md index 46eb20916..20140ebd4 100644 --- a/translations/id/README.md +++ b/translations/id/README.md @@ -17,187 +17,187 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates di Microsoft dengan senang hati menawarkan kurikulum 10 minggu, 20 pelajaran yang seluruhnya mengenai Data Science. Setiap pelajaran mencakup kuis pra-pelajaran dan pasca-pelajaran, instruksi tertulis untuk menyelesaikan pelajaran, solusi, dan tugas. Pedagogi berbasis proyek kami memungkinkan Anda belajar sambil membangun, cara terbukti agar keterampilan baru 'menempel'. +Azure Cloud Advocates di Microsoft dengan senang hati menawarkan kurikulum 10-minggu, 20-pelajaran yang membahas tentang Data Science. Setiap pelajaran mencakup kuis pra-pelajaran dan pasca-pelajaran, instruksi tertulis untuk menyelesaikan pelajaran, solusi, dan tugas. Pendekatan berbasis proyek kami memungkinkan Anda belajar sambil membangun, cara yang sudah terbukti agar keterampilan baru lebih 'melekat'. -**Terima kasih yang sebesar-besarnya kepada para penulis kami:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Terima kasih yang sebesar-besarnya untuk para penulis kami:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). **🙏 Terima kasih khusus 🙏 kepada para penulis, pengulas, dan kontributor konten [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** terutama Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/id/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science untuk Pemula - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science Untuk Pemula - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Dukungan Multi-Bahasa -#### Didukung via GitHub Action (Otomatis & Selalu Terbaru) +#### Didukung melalui GitHub Action (Otomatis & Selalu Terbaru) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](./README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Lebih Suka Clone Secara Lokal?** +> **Ingin Clone Secara Lokal?** -> Repositori ini termasuk lebih dari 50 terjemahan bahasa yang secara signifikan meningkatkan ukuran unduhan. Untuk melakukan clone tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout: +> Repositori ini mencakup lebih dari 50+ terjemahan bahasa yang secara signifikan memperbesar ukuran unduh. Untuk meng-clone tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Ini memberi Anda semua yang Anda butuhkan untuk menyelesaikan kursus dengan unduhan yang jauh lebih cepat. +> Ini memberikan semua yang Anda butuhkan untuk menyelesaikan kursus dengan unduhan yang jauh lebih cepat. -**Jika Anda ingin agar bahasa tambahan didukung, daftar bahasa yang didukung ada [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jika Anda ingin mendukung bahasa terjemahan tambahan, daftarnya tersedia [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Bergabung dengan Komunitas Kami [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kami memiliki seri belajar Discord dengan AI yang sedang berlangsung, pelajari lebih lanjut dan bergabunglah dengan kami di [Seri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan tips dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Data Science. +Kami memiliki seri belajar dengan AI di Discord yang sedang berlangsung, pelajari lebih lanjut dan bergabunglah dengan kami di [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari tanggal 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan tips dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Data Science. -![Seri Belajar dengan AI](../../translated_images/id/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/id/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Apakah Anda seorang mahasiswa? +# Apakah Anda seorang pelajar? Mulailah dengan sumber daya berikut: -- [Halaman Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Di halaman ini, Anda akan menemukan sumber daya untuk pemula, paket Mahasiswa, dan bahkan cara mendapatkan voucher sertifikat gratis. Ini adalah halaman yang ingin Anda tandai dan periksa dari waktu ke waktu karena kami mengganti konten setidaknya setiap bulan. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bergabung dengan komunitas global duta mahasiswa, ini bisa menjadi jalan Anda ke Microsoft. +- [Halaman Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Di halaman ini, Anda akan menemukan sumber daya untuk pemula, paket pelajar dan bahkan cara mendapatkan voucher sertifikat gratis. Ini adalah halaman yang ingin Anda tandai dan periksa dari waktu ke waktu karena kami mengganti konten setidaknya setiap bulan. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bergabunglah dengan komunitas global dari student ambassadors, ini bisa menjadi jalan Anda masuk ke Microsoft. # Memulai ## 📚 Dokumentasi -- **[Panduan Instalasi](INSTALLATION.md)** - Instruksi setup langkah demi langkah untuk pemula +- **[Panduan Instalasi](INSTALLATION.md)** - Instruksi langkah demi langkah untuk pemula - **[Panduan Penggunaan](USAGE.md)** - Contoh dan alur kerja umum - **[Pemecahan Masalah](TROUBLESHOOTING.md)** - Solusi untuk masalah umum -- **[Panduan Kontribusi](CONTRIBUTING.md)** - Cara berkontribusi pada proyek ini -- **[Untuk Guru](for-teachers.md)** - Panduan mengajar dan sumber daya kelas +- **[Panduan Berkontribusi](CONTRIBUTING.md)** - Cara berkontribusi ke proyek ini +- **[Untuk Guru](for-teachers.md)** - Panduan pengajaran dan sumber daya kelas -## 👨‍🎓 Untuk Mahasiswa -> **Pemula Total**: Baru dalam data science? Mulailah dengan [contoh ramah pemula kami](examples/README.md)! Contoh sederhana dan diberi komentar ini akan membantu Anda memahami dasar-dasarnya sebelum masuk ke seluruh kurikulum. -> **[Mahasiswa](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini secara mandiri, fork seluruh repo dan selesaikan latihan sendiri, mulai dengan kuis pra-ceramah. Kemudian baca ceramah dan selesaikan sisa aktivitas. Cobalah buat proyek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kode solusi; namun, kode itu tersedia di folder /solutions di setiap pelajaran yang berorientasi proyek. Ide lain adalah membentuk kelompok belajar dengan teman dan melewati konten bersama. Untuk studi lebih lanjut, kami merekomendasikan [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Untuk Pelajar +> **Pemula Lengkap**: Baru mengenal data science? Mulailah dengan [contoh yang ramah pemula](examples/README.md)! Contoh sederhana dan berkomentar baik ini akan membantu Anda memahami dasar-dasar sebelum menyelami kurikulum penuh. +> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini secara mandiri, fork seluruh repo dan selesaikan latihan secara mandiri, mulai dengan kuis pra-ceramah. Kemudian baca ceramah dan selesaikan aktivitas lainnya. Cobalah membuat proyek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kode solusi; meskipun kode tersebut tersedia di folder /solutions di setiap pelajaran yang berorientasi proyek. Pilihan lain adalah membentuk kelompok belajar dengan teman dan mempelajari konten bersama. Untuk studi lebih lanjut, kami merekomendasikan [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Mulai Cepat:** -1. Cek [Panduan Instalasi](INSTALLATION.md) untuk menyiapkan lingkungan Anda -2. Tinjau [Panduan Penggunaan](USAGE.md) untuk belajar cara bekerja dengan kurikulum -3. Mulailah dengan Pelajaran 1 dan kerjakan secara berurutan -4. Bergabunglah dengan [komunitas Discord kami](https://aka.ms/ds4beginners/discord) untuk dukungan +1. Periksa [Panduan Instalasi](INSTALLATION.md) untuk mengatur lingkungan Anda +2. Tinjau [Panduan Penggunaan](USAGE.md) untuk mempelajari cara menggunakan kurikulum +3. Mulai dengan Pelajaran 1 dan kerjakan secara urut +4. Bergabung dengan [komunitas Discord kami](https://aka.ms/ds4beginners/discord) untuk dukungan ## 👩‍🏫 Untuk Guru -> **Guru**: kami telah [menyertakan beberapa saran](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami sangat menghargai umpan balik Anda [di forum diskusi kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Kenalan dengan Tim +> **Guru**: kami telah [menyediakan beberapa saran](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami sangat mengharapkan masukan Anda [di forum diskusi kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Temui Tim [![Video promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promo") **Gif oleh** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik gambar di atas untuk menonton video tentang proyek dan orang-orang yang membuatnya! +> 🎥 Klik gambar di atas untuk melihat video tentang proyek dan orang-orang yang membuatnya! ## Pedagogi -Kami telah memilih dua prinsip pedagogis saat membangun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum ini berbasis proyek dan menyertakan kuis secara berkala. Pada akhir seri ini, siswa akan mempelajari prinsip dasar ilmu data, termasuk konsep etika, persiapan data, berbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, penggunaan ilmu data di dunia nyata, dan lainnya. +Kami memilih dua prinsip pedagogis saat membangun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum berbasis proyek dan mencakup kuis yang sering. Pada akhir seri ini, siswa akan mempelajari prinsip dasar ilmu data, termasuk konsep etika, persiapan data, berbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, studi kasus dunia nyata ilmu data, dan lainnya. -Selain itu, kuis ringan sebelum kelas menetapkan niat siswa untuk belajar sebuah topik, sementara kuis kedua setelah kelas memastikan penyerapan materi lebih lanjut. Kurikulum ini dirancang agar fleksibel dan menyenangkan dan dapat diikuti secara keseluruhan atau sebagian. Proyek-proyek dimulai dari yang kecil dan menjadi semakin kompleks pada akhir siklus 10 minggu. +Selain itu, kuis dengan risiko rendah sebelum kelas menetapkan niat siswa untuk mempelajari topik, sementara kuis kedua setelah kelas memastikan retensi lebih lanjut. Kurikulum ini dirancang agar fleksibel dan menyenangkan serta dapat diikuti secara keseluruhan atau sebagian. Proyek dimulai dari yang kecil dan menjadi semakin kompleks pada akhir siklus 10 minggu. -> Temukan [Kode Etik](CODE_OF_CONDUCT.md), panduan [Kontribusi](CONTRIBUTING.md), [Terjemahan](TRANSLATIONS.md) kami. Kami menyambut masukan konstruktif Anda! +> Temukan [Kode Etik](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kontribusi](CONTRIBUTING.md), panduan [Terjemahan](TRANSLATIONS.md) kami. Kami menyambut umpan balik konstruktif Anda! ## Setiap pelajaran mencakup: - Sketchnote opsional -- Video pelengkap opsional +- Video tambahan opsional - Kuis pemanasan sebelum pelajaran - Pelajaran tertulis -- Untuk pelajaran berbasis proyek, panduan langkah-demi-langkah membangun proyek +- Untuk pelajaran berbasis proyek, panduan langkah demi langkah tentang cara membangun proyek - Pemeriksaan pengetahuan - Tantangan -- Bacaan pelengkap +- Bacaan tambahan - Tugas -- [Kuis setelah pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Kuis pasca pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Catatan tentang kuis**: Semua kuis terdapat di folder Quiz-App, dengan total 40 kuis masing-masing berisi tiga pertanyaan. Mereka dihubungkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal atau dideploy ke Azure; ikuti instruksi di folder `quiz-app`. Kuis sedang dalam proses pelokalan secara bertahap. +> **Catatan tentang kuis**: Semua kuis terdapat di folder Quiz-App, dengan total 40 kuis masing-masing berisi tiga pertanyaan. Mereka terhubung dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal atau dideploy ke Azure; ikuti petunjuk dalam folder `quiz-app`. Mereka sedang diterjemahkan secara bertahap. ## 🎓 Contoh Ramah Pemula -**Baru dalam Ilmu Data?** Kami telah membuat direktori [contoh](examples/README.md) khusus dengan kode sederhana dan berkomentar jelas untuk membantu Anda memulai: +**Baru dalam Ilmu Data?** Kami telah membuat direktori [contoh khusus](examples/README.md) dengan kode sederhana yang diberi komentar dengan baik untuk membantu Anda memulai: - 🌟 **Hello World** - Program ilmu data pertama Anda - 📂 **Memuat Data** - Pelajari cara membaca dan mengeksplorasi dataset - 📊 **Analisis Sederhana** - Hitung statistik dan temukan pola -- 📈 **Visualisasi Dasar** - Buat grafik dan diagram -- 🔬 **Proyek Dunia Nyata** - Alur kerja lengkap dari awal hingga akhir +- 📈 **Visualisasi Dasar** - Membuat bagan dan grafik +- 🔬 **Proyek Dunia Nyata** - Alur kerja lengkap dari awal hingga selesai -Setiap contoh dilengkapi komentar terperinci yang menjelaskan setiap langkah, sangat cocok untuk pemula mutlak! +Setiap contoh mencakup komentar rinci yang menjelaskan setiap langkah, sangat cocok untuk pemula mutlak! -👉 **[Mulai dengan contoh](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Mulai dengan contoh-contoh](examples/README.md)** 👈 ## Pelajaran |![ Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/id/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Ilmu Data untuk Pemula: Peta Jalan - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - - -| Nomor Pelajaran | Topik | Kelompok Pelajaran | Tujuan Pembelajaran | Pelajaran Terkait | Penulis | -| :-------------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Mendefinisikan Ilmu Data | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep dasar di balik ilmu data dan bagaimana kaitannya dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan big data. | [pelajaran](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika Ilmu Data | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Konsep Etika Data, Tantangan & Kerangka Kerja. | [pelajaran](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Mendefinisikan Data | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumber umumnya. | [pelajaran](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Pengantar Statistik & Probabilitas | [Pengantar](1-Introduction/README.md) | Teknik matematika probabilitas dan statistik untuk memahami data. | [pelajaran](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Bekerja dengan Data Relasional | [Bekerja dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengantar data relasional dan dasar eksplorasi serta analisis data relasional dengan Structured Query Language, yang dikenal dengan SQL (dibaca “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Bekerja dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengantar data non-relasional, berbagai tipenya dan dasar eksplorasi serta analisis database dokumen. | [pelajaran](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Bekerja dengan Python | [Bekerja dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Dasar menggunakan Python untuk eksplorasi data dengan pustaka seperti Pandas. Disarankan memiliki pemahaman dasar tentang pemrograman Python. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Persiapan Data | [Bekerja dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik tentang teknik data untuk membersihkan dan mengubah data guna mengatasi tantangan data yang hilang, tidak akurat, atau tidak lengkap. | [pelajaran](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| Ilmu Data Untuk Pemula: Peta Jalan - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + + +| Nomor Pelajaran | Topik | Kelompok Pelajaran | Tujuan Pembelajaran | Pelajaran Terhubung | Penulis | +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Mendefinisikan Ilmu Data | [Pendahuluan](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep dasar di balik ilmu data dan bagaimana kaitannya dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan big data. | [pelajaran](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika Ilmu Data | [Pendahuluan](1-Introduction/README.md) | Konsep Etika Data, Tantangan & Kerangka Kerja. | [pelajaran](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Mendefinisikan Data | [Pendahuluan](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumber-sumber umumnya. | [pelajaran](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Pengenalan Statistik & Probabilitas | [Pendahuluan](1-Introduction/README.md) | Teknik matematis probabilitas dan statistik untuk memahami data. | [pelajaran](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Bekerja dengan Data Relasional | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan data relasional dan dasar-dasar mengeksplorasi serta menganalisis data relasional dengan Structured Query Language, juga dikenal sebagai SQL (diucapkan “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan data non-relasional, berbagai jenisnya dan dasar-dasar mengeksplorasi serta menganalisis database dokumen. | [pelajaran](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Bekerja dengan Python | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Dasar-dasar menggunakan Python untuk eksplorasi data dengan pustaka seperti Pandas. Pemahaman dasar pemrograman Python dianjurkan. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Persiapan Data | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik tentang teknik data untuk membersihkan dan mentransformasi data guna menangani tantangan data yang hilang, tidak akurat, atau tidak lengkap. | [pelajaran](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Visualisasi Kuantitas | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pelajari cara menggunakan Matplotlib untuk memvisualisasikan data burung 🦆 | [pelajaran](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualisasi Distribusi Data | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisasi observasi dan tren dalam sebuah interval. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualisasi Proporsi | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisasi persentase diskrit dan berkelompok. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisasi Hubungan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisasi koneksi dan korelasi antar set data dan variabelnya. | [pelajaran](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualisasi yang Bermakna | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk membuat visualisasi Anda berharga untuk pemecahan masalah dan wawasan yang efektif. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Pengantar Siklus Hidup Ilmu Data | [Siklus Hidup](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengantar siklus hidup ilmu data dan langkah pertama yaitu memperoleh dan mengekstrak data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Menganalisis | [Siklus Hidup](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup ilmu data yang berfokus pada teknik analisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 10 | Visualisasi Distribusi Data | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan pengamatan dan tren dalam sebuah interval. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualisasi Proporsi | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan persentase diskrit dan berkelompok. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisasi Hubungan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan koneksi dan korelasi antara set data dan variabelnya. | [pelajaran](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualisasi yang Bermakna | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk membuat visualisasi Anda bernilai untuk pemecahan masalah dan wawasan yang efektif. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Pengenalan siklus hidup Ilmu Data | [Siklus Hidup](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan siklus hidup ilmu data dan langkah pertama yaitu memperoleh serta mengekstrak data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analisis | [Siklus Hidup](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup ilmu data yang berfokus pada teknik untuk menganalisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Komunikasi | [Siklus Hidup](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup ilmu data yang berfokus pada penyajian wawasan dari data dengan cara yang memudahkan pengambil keputusan untuk memahami. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Ilmu Data di Cloud | [Data Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Seri pelajaran ini memperkenalkan ilmu data di cloud dan manfaatnya. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Ilmu Data di Cloud | [Data Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Melatih model menggunakan alat Low Code. |[pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Ilmu Data di Cloud | [Data Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mendistribusikan model dengan Azure Machine Learning Studio. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Ilmu Data di Lapangan | [Di Lapangan](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyek-proyek ilmu data di dunia nyata. | [pelajaran](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 19 | Ilmu Data di Cloud | [Data Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Meng-deploy model dengan Azure Machine Learning Studio. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Ilmu Data di Dunia Nyata | [Di Dunia Nyata](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyek ilmu data yang dijalankan di dunia nyata. | [pelajaran](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Ikuti langkah berikut untuk membuka contoh ini di Codespace: -1. Klik menu tarik turun Code dan pilih opsi Open with Codespaces. +Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuka contoh ini dalam Codespace: +1. Klik menu drop-down Code dan pilih opsi Open with Codespaces. 2. Pilih + New codespace di bagian bawah panel. Untuk info lebih lanjut, lihat [dokumentasi GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Ikuti langkah berikut untuk membuka repo ini dalam container menggunakan mesin lokal dan VSCode dengan ekstensi VS Code Remote - Containers: +Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuka repo ini dalam container menggunakan mesin lokal Anda dan VSCode dengan ekstensi VS Code Remote - Containers: -1. Jika ini pertama kali Anda menggunakan container pengembangan, pastikan sistem Anda memenuhi prasyarat (misalnya telah menginstal Docker) dalam [dokumentasi memulai](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jika ini adalah kali pertama Anda menggunakan development container, pastikan sistem Anda memenuhi prasyarat (misalnya sudah menginstal Docker) dalam [dokumentasi memulai](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Untuk menggunakan repositori ini, Anda dapat membuka repositori di volume Docker terisolasi: +Untuk menggunakan repositori ini, Anda bisa membuka repositori dalam volume Docker terisolasi: -**Catatan**: Secara teknis, ini akan menggunakan perintah Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk mengkloning kode sumber di volume Docker alih-alih sistem file lokal. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang disarankan untuk menyimpan data container. +**Catatan**: Di balik layar, ini akan menggunakan perintah Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk meng-clone kode sumber ke dalam volume Docker daripada filesystem lokal. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang disarankan untuk mempertahankan data container. -Atau buka versi lokal yang sudah diklon atau diunduh dari repositori: +Atau buka salinan repo yang sudah di-clone atau diunduh secara lokal: -- Kloning repositori ini ke sistem file lokal Anda. +- Clone repositori ini ke filesystem lokal Anda. - Tekan F1 dan pilih perintah **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pilih salinan folder yang sudah diklon, tunggu kontainer mulai, dan coba gunakan. +- Pilih salinan folder yang sudah di-clone, tunggu container mulai, dan coba gunakan. ## Akses Offline -Anda dapat menjalankan dokumentasi ini secara offline dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [instal Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) di mesin lokal Anda, lalu di folder root repo ini, ketik `docsify serve`. Situs web akan dilayani di port 3000 pada localhost Anda: `localhost:3000`. +Anda dapat menjalankan dokumentasi ini secara offline dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [instal Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) di mesin lokal Anda, lalu di folder root repo ini, ketik `docsify serve`. Situs web akan disajikan di port 3000 di localhost Anda: `localhost:3000`. > Catatan, notebook tidak akan dirender melalui Docsify, jadi saat Anda perlu menjalankan notebook, lakukan secara terpisah di VS Code yang menjalankan kernel Python. ## Kurikulum Lainnya -Tim kami juga memproduksi kurikulum lain! Lihat: +Tim kami memproduksi kurikulum lain! Lihat: ### LangChain [![LangChain4j untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agen @@ -237,17 +237,17 @@ Tim kami juga memproduksi kurikulum lain! Lihat: **Mengalami masalah?** Periksa [Panduan Pemecahan Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami untuk solusi atas masalah umum. -Jika Anda mengalami kebuntuan atau memiliki pertanyaan tentang membangun aplikasi AI. Bergabunglah dengan sesama pelajar dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang mendukung di mana pertanyaan dipersilakan dan pengetahuan dibagikan secara bebas. +Jika Anda mengalami kebuntuan atau memiliki pertanyaan tentang membangun aplikasi AI. Bergabunglah dengan sesama pelajar dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang mendukung di mana pertanyaan disambut dan pengetahuan dibagikan dengan bebas. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jika Anda memiliki masukan produk atau menemukan kesalahan saat membangun kunjungi: +Jika Anda memiliki umpan balik produk atau menemui kesalahan saat membangun, kunjungi: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Forum Pengembang Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Penafian**: -Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Meskipun kami berupaya mencapai akurasi, harap ketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sah dan utama. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan penerjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini. +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Meskipun kami berusaha untuk keakuratan, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidaktepatan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file diff --git a/translations/it/.co-op-translator.json b/translations/it/.co-op-translator.json index 1b14092ab..138c34699 100644 --- a/translations/it/.co-op-translator.json +++ b/translations/it/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "it" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:43:16+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:08:21+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "it" }, diff --git a/translations/it/README.md b/translations/it/README.md index 923a61ac5..ab737f2ef 100644 --- a/translations/it/README.md +++ b/translations/it/README.md @@ -17,11 +17,11 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 10 settimane, 20 lezioni tutto dedicato alla Data Science. Ogni lezione include quiz pre-lezione e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione e un compito. La nostra pedagogia basata su progetti permette di imparare costruendo, un modo provato per far sì che le nuove competenze "rimangano". +Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 10 settimane, 20 lezioni tutto dedicato alla Data Science. Ogni lezione include quiz pre-lezione e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione e un incarico. La nostra pedagogia basata su progetti permette di imparare mentre si costruisce, un metodo comprovato affinché le nuove competenze "rimangano". -**Un sentito grazie ai nostri autori:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Grazie di cuore ai nostri autori:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Ringraziamenti speciali 🙏 ai nostri autori, revisori e contributori di contenuti [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** in particolare Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond 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[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/it/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| @@ -35,23 +35,23 @@ Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 10 [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) 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Per clonare senza traduzioni, usa sparse checkout: +> Questo repository include oltre 50 traduzioni linguistiche che aumentano notevolmente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa lo sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più rapido. +> Questo ti dà tutto ciò di cui hai bisogno per completare il corso con un download molto più veloce. -**Se desideri avere supporto per ulteriori lingue di traduzione, le lingue supportate sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se desideri avere ulteriori lingue di traduzione supportate, sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Unisciti alla nostra comunità +#### Unisciti alla Nostra Comunità [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Abbiamo in corso una serie su Discord "impara con l'AI", scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai suggerimenti e trucchi sull'uso di GitHub Copilot per la Data Science. +Abbiamo una serie Discord learn with AI in corso, scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi su come usare GitHub Copilot per la Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/it/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,47 +59,47 @@ Abbiamo in corso una serie su Discord "impara con l'AI", scopri di più e unisci Inizia con le seguenti risorse: -- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) In questa pagina troverai risorse per principianti, pacchetti per studenti e persino modi per ottenere un voucher per la certificazione gratuito. Questa è una pagina che vuoi aggiungere ai preferiti e controllare di tanto in tanto, poiché aggiorniamo i contenuti almeno mensilmente. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Unisciti a una comunità globale di ambasciatori studenti, questo potrebbe essere il tuo modo per entrare in Microsoft. +- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) In questa pagina troverai risorse per principianti, pacchetti per studenti e anche modi per ottenere un voucher gratuito per la certificazione. Questa è una pagina che vuoi mettere tra i preferiti e controllare di tanto in tanto perché aggiorniamo il contenuto almeno una volta al mese. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Unisciti a una comunità globale di ambasciatori studenteschi, questo potrebbe essere il tuo modo per entrare in Microsoft. -# Come iniziare +# Iniziare ## 📚 Documentazione -- **[Guida all'installazione](INSTALLATION.md)** - Istruzioni passo-passo per principianti -- **[Guida all'uso](USAGE.md)** - Esempi e flussi di lavoro comuni -- **[Risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluzioni ai problemi comuni -- **[Guida alla contribuzione](CONTRIBUTING.md)** - Come contribuire a questo progetto -- **[Per insegnanti](for-teachers.md)** - Indicazioni didattiche e risorse per la classe +- **[Guida all’Installazione](INSTALLATION.md)** - Istruzioni passo passo per configurare l’ambiente per principianti +- **[Guida all’Uso](USAGE.md)** - Esempi e flussi di lavoro comuni +- **[Risoluzione Problemi](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluzioni ai problemi comuni +- **[Guida per Contribuire](CONTRIBUTING.md)** - Come contribuire a questo progetto +- **[Per Insegnanti](for-teachers.md)** - Guida didattica e risorse per la classe -## 👨‍🎓 Per studenti -> **Principianti assoluti**: Nuovo alla data science? Inizia con i nostri [esempi per principianti](examples/README.md)! Questi esempi semplici e ben commentati ti aiuteranno a comprendere le basi prima di immergerti nel curriculum completo. -> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: per usare questo curriculum da soli, fai il fork del repository completo e completa gli esercizi in autonomia, iniziando con un quiz pre-lezione. Poi leggi la lezione e completa il resto delle attività. Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni più che copiando il codice soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions di ogni lezione orientata al progetto. Un’altra idea potrebbe essere formare un gruppo di studio con amici e affrontare insieme i contenuti. Per ulteriori approfondimenti, consigliamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Per Studenti +> **Principianti Completi**: Nuovo alla data science? Inizia con i nostri [esempi per principianti](examples/README.md)! Questi esempi semplici e ben commentati ti aiuteranno a capire le basi prima di immergerti nell’intero curriculum. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: per usare questo curriculum in autonomia, fai il fork dell’intero repo e completa gli esercizi da solo, iniziando con un quiz pre-lezione. Quindi leggi la lezione e completa il resto delle attività. Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni anziché copiare il codice della soluzione; tuttavia quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions in ogni lezione incentrata sul progetto. Un'altra idea potrebbe essere quella di formare un gruppo di studio con amici e seguire insieme il contenuto. Per ulteriori studi, consigliamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Avvio rapido:** -1. Consulta la [Guida all'installazione](INSTALLATION.md) per configurare l'ambiente -2. Revisione della [Guida all'uso](USAGE.md) per imparare come lavorare con il curriculum -3. Inizia con la Lezione 1 e procedi sequenzialmente -4. Unisciti alla nostra [comunità Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) per supporto +**Avvio Rapido:** +1. Controlla la [Guida all’Installazione](INSTALLATION.md) per configurare il tuo ambiente +2. Rivedi la [Guida all’Uso](USAGE.md) per imparare come lavorare con il curriculum +3. Inizia con la Lezione 1 e procedi in ordine +4. Unisciti alla nostra [community Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) per supporto -## 👩‍🏫 Per insegnanti +## 👩‍🏫 Per Insegnanti -> **Insegnanti**: abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come usare questo curriculum. Ci piacerebbe ricevere il tuo feedback [nel nostro forum di discussione](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Incontra il Team +> **Insegnanti**: abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come usare questo curriculum. Ci piacerebbe ricevere il vostro feedback [nel nostro forum di discussione](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Conosci il Team [![Video promozionale](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promozionale") **Gif di** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e le persone che lo hanno creato! +> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato! ## Pedagogia -Abbiamo scelto due principi pedagogici durante la costruzione di questo curriculum: assicurare che sia basato su progetti e che includa quiz frequenti. Alla fine di questa serie, gli studenti avranno appreso i principi base della scienza dei dati, inclusi concetti etici, preparazione dei dati, diversi modi di lavorare con i dati, visualizzazione dei dati, analisi dei dati, casi d'uso reali della scienza dei dati e altro. +Abbiamo scelto due principi pedagogici nella costruzione di questo curriculum: garantire che sia basato su progetti e che includa quiz frequenti. Alla fine di questa serie, gli studenti avranno appreso i principi base della data science, inclusi concetti etici, preparazione dei dati, diversi modi di lavorare con i dati, visualizzazione dei dati, analisi dei dati, casi d'uso reali della data science e altro ancora. -Inoltre, un quiz a basso impatto prima di una lezione stabilisce l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o parzialmente. I progetti partono da livelli semplici e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 10 settimane. +Inoltre, un quiz a basso rischio prima di una lezione imposta l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito tutto o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi alla fine del ciclo di 10 settimane. -> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per il [Contributo](CONTRIBUTING.md), la [Traduzione](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con piacere i tuoi feedback costruttivi! +> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per [Contribuire](CONTRIBUTING.md), [Traduzioni](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con piacere il tuo feedback costruttivo! ## Ogni lezione include: @@ -107,26 +107,26 @@ Inoltre, un quiz a basso impatto prima di una lezione stabilisce l'intenzione de - Video supplementare opzionale - Quiz di riscaldamento pre-lezione - Lezione scritta -- Per le lezioni basate su progetti, guide passo passo su come costruire il progetto +- Per le lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto - Verifiche di conoscenza - Una sfida -- Lettura supplementare +- Letture supplementari - Compito - [Quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz si trovano nella cartella Quiz-App, per un totale di 40 quiz da tre domande ciascuno. Sono collegati all’interno delle lezioni, ma l’app quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono progressivamente localizzati. +> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz si trovano nella cartella Quiz-App, per un totale di 40 quiz con tre domande ciascuno. Sono linkati all'interno delle lezioni, ma l'app del quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono gradualmente in fase di localizzazione. ## 🎓 Esempi per Principianti -**Nuovo nella Scienza dei Dati?** Abbiamo creato una speciale [directory di esempi](examples/README.md) con codice semplice e ben commentato per aiutarti a iniziare: +**Sei nuovo alla Data Science?** Abbiamo creato una cartella speciale di [esempi](examples/README.md) con codice semplice e ben commentato per aiutarti a iniziare: -- 🌟 **Hello World** - Il tuo primo programma di scienza dei dati +- 🌟 **Hello World** - Il tuo primo programma di data science - 📂 **Caricamento Dati** - Impara a leggere ed esplorare dataset -- 📊 **Analisi Semplice** - Calcola statistiche e trova modelli -- 📈 **Visualizzazione Base** - Crea grafici e tabelle +- 📊 **Analisi Semplice** - Calcola statistiche e trova pattern +- 📈 **Visualizzazione Base** - Crea grafici e diagrammi - 🔬 **Progetto Reale** - Workflow completo dall'inizio alla fine -Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, perfetto per principianti assoluti! +Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passo, perfetto per principianti assoluti! 👉 **[Inizia con gli esempi](examples/README.md)** 👈 @@ -135,76 +135,76 @@ Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, perfetto |![ Sketchnote di @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/it/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Scienza dei Dati per Principianti: Roadmap - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore | +| Numero Lezione | Argomento | Gruppo di Lezioni | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definizione di Scienza dei Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti base della scienza dei dati e come si relaziona con intelligenza artificiale, machine learning e big data. | [lezione](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etica nella Scienza dei Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Concetti, sfide e framework dell’etica dei dati. | [lezione](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definizione di Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Come i dati sono classificati e le loro fonti comuni. | [lezione](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduzione a Statistica e Probabilità | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Le tecniche matematiche della probabilità e della statistica per comprendere i dati. | [lezione](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Lavorare con Dati Relazionali | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati relazionali e le basi dell'esplorazione e analisi con il Structured Query Language, noto come SQL (pronunciato “see-quell”). | [lezione](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Lavorare con Dati NoSQL | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati non relazionali, i suoi vari tipi e le basi dell'esplorazione e analisi di database di documenti. | [lezione](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Lavorare con Python | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Basi dell'uso di Python per l'esplorazione dei dati con librerie come Pandas. Si raccomanda una comprensione base della programmazione Python. | [lezione](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Preparazione dei Dati | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Temi relativi a tecniche di pulizia e trasformazione dei dati per affrontare sfide di dati mancanti, inaccurati o incompleti. | [lezione](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizzazione di Quantità | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Impara a usare Matplotlib per visualizzare dati ornitologici 🦆 | [lezione](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizzare Distribuzioni di Dati | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare osservazioni e tendenze all’interno di un intervallo. | [lezione](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizzare Proporzioni | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare percentuali discrete e raggruppate. | [lezione](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizzare Relazioni | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare connessioni e correlazioni tra insiemi di dati e variabili. | [lezione](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualizzazioni Significative | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Tecniche e indicazioni per rendere le tue visualizzazioni preziose per una risoluzione efficace dei problemi e approfondimenti. | [lezione](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduzione al ciclo di vita della Scienza dei Dati | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduzione al ciclo di vita della scienza dei dati e il suo primo passo di acquisizione ed estrazione dei dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analisi | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della scienza dei dati si concentra sulle tecniche per analizzare i dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicazione | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della scienza dei dati si concentra sul presentare gli insight dai dati in modo che sia più facile per i decisori comprendere. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Scienza dei Dati nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Questa serie di lezioni introduce la scienza dei dati nel cloud e i suoi vantaggi. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Scienza dei Dati nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Addestramento modelli usando strumenti Low Code. |[lezione](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Scienza dei Dati nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuzione dei modelli con Azure Machine Learning Studio. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Scienza dei Dati nel Mondo Reale | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Progetti di scienza dei dati nel mondo reale. | [lezione](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definizione di Data Science | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti base dietro la data science e come è collegata all'intelligenza artificiale, machine learning e big data. | [lezione](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etica della Data Science | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Concetti, sfide e quadri etici nella data science. | [lezione](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definizione di Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Come vengono classificati i dati e le loro fonti comuni. | [lezione](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduzione a Statistica e Probabilità | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Tecniche matematiche di probabilità e statistica per comprendere i dati. | [lezione](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Lavorare con Dati Relazionali | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati relazionali e le basi per esplorare e analizzare dati relazionali con il Structured Query Language, noto come SQL (“see-quell”). | [lezione](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Lavorare con Dati NoSQL | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati non relazionali, i vari tipi e le basi per esplorare e analizzare database a documenti. | [lezione](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Lavorare con Python | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Basi dell'uso di Python per l'esplorazione dei dati con librerie come Pandas. È consigliata una conoscenza di base della programmazione Python. | [lezione](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Preparazione dei Dati | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Argomenti sulle tecniche di pulizia e trasformazione dati per gestire problemi di dati mancanti, inaccurati o incompleti. | [lezione](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualizzazione delle Quantità | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Impara a usare Matplotlib per visualizzare dati sugli uccelli 🦆 | [lezione](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualizzare Distribuzioni di Dati | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare osservazioni e tendenze all'interno di un intervallo. | [lezione](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualizzare Proporzioni | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare percentuali discrete e raggruppate. | [lezione](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualizzare Relazioni | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare connessioni e correlazioni tra set di dati e loro variabili. | [lezione](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualizzazioni Significative | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Tecniche e consigli per rendere le tue visualizzazioni utili per una risoluzione efficace dei problemi e per ottenere insight. | [lezione](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduzione al ciclo di vita della Data Science | [Ciclo di Vita](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduzione al ciclo di vita della data science e al suo primo passo di acquisizione ed estrazione dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analisi | [Ciclo di Vita](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della data science si concentra su tecniche di analisi dei dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Comunicazione | [Ciclo di Vita](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della data science si concentra sulla presentazione degli insight dai dati in modo che i decisori possano comprenderli meglio. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science nel Cloud | [Dati nel Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Questa serie di lezioni introduce la data science nel cloud e i suoi vantaggi. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science nel Cloud | [Dati nel Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Addestramento di modelli usando strumenti Low Code. |[lezione](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science nel Cloud | [Dati nel Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deploy di modelli con Azure Machine Learning Studio. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science nella vita reale | [In natura](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Progetti di data science applicati al mondo reale. | [lezione](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Segui questi passaggi per aprire questo esempio in un Codespace: -1. Clicca sul menu a tendina Code e seleziona l'opzione Open with Codespaces. +1. Clicca sul menu a discesa Code e seleziona l'opzione Open with Codespaces. 2. Seleziona + New codespace in fondo al pannello. -Per ulteriori informazioni, consulta la [documentazione GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Per maggiori informazioni, consulta la [documentazione GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Segui questi passaggi per aprire questo repo in un container usando la tua macchina locale e VSCode con l’estensione VS Code Remote - Containers: +Segui questi passaggi per aprire questo repository in un container usando la tua macchina locale e VSCode con l'estensione VS Code Remote - Containers: -1. Se è la prima volta che usi un container di sviluppo, assicurati che il sistema soddisfi i prerequisiti (cioè avere Docker installato) nella [documentazione per iniziare](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Se è la prima volta che usi un container di sviluppo, assicurati che il tuo sistema soddisfi i prerequisiti (ad esempio avere Docker installato) nella [documentazione per iniziare](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Per usare questo repository, puoi o aprire il repository in un volume Docker isolato: +Per usare questo repository, puoi aprirlo in un volume Docker isolato: -**Nota**: Dietro le quinte, questo userà il comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** per clonare il codice sorgente in un volume Docker invece che nel filesystem locale. I [volumi](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sono il meccanismo preferito per persistere dati del container. +**Nota**: In background, questo utilizzerà il comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** per clonare il codice sorgente in un volume Docker invece che nel filesystem locale. I [volumi](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sono il meccanismo preferito per conservare i dati di un container. -Oppure apri una copia clonata o scaricata localmente del repository: +Oppure aprire una copia localmente clonata o scaricata del repository: -- Clona questo repository nel tuo filesystem locale. +- Clona questo repository nel filesystem locale. - Premi F1 e seleziona il comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Seleziona la copia clonata di questa cartella, attendi l’avvio del container e prova. +- Seleziona la copia clonata di questa cartella, attendi l'avvio del container e prova ad usarlo. ## Accesso Offline -Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai il fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella principale di questo repo, digita `docsify serve`. Il sito sarà servito sulla porta 3000 in locale: `localhost:3000`. +Puoi usare questa documentazione offline con [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai il fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella root di questo repo digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 in localhost: `localhost:3000`. -> Nota, i notebook non saranno resi via Docsify, quindi quando devi eseguire un notebook, fallo separatamente in VS Code con un kernel Python attivo. +> Nota, i notebook non verranno renderizzati via Docsify, quindi quando devi eseguire un notebook, fallo separatamente in VS Code usando un kernel Python. ## Altri Curricula -Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata: +Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js per Principianti](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain per Principianti](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agent +### Azure / Edge / MCP / Agenti [![AZD per Principianti](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP per Principianti](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Agent AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Agenti AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -221,27 +221,27 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata: [![Data Science per Principianti](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersecurity per Principianti](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev per Principianti](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Sviluppo Web per Principianti](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT per Principianti](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Sviluppo XR per Principianti](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie Copilot -[![Copilot per Programmazione Affiancata AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot per Programmazione AI in Coppia](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot per C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Avventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Avventure Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Ottieni Aiuto +## Ottenere Aiuto -**Hai problemi?** Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni. +**Incontri problemi?** Consulta la nostra [Guida alla risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni. -Se rimani bloccato o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente. +Se ti blocchi o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se hai feedback sul prodotto o errori durante la creazione visita: +Se hai feedback sul prodotto o errori durante la creazione, visita: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Se hai feedback sul prodotto o errori durante la creazione visita: **Avvertenza**: -Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pur impegnandoci per garantire accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua originale deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un umano. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione. +Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale effettuata da un umano. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ja/.co-op-translator.json b/translations/ja/.co-op-translator.json index cc85023c6..47748cd52 100644 --- a/translations/ja/.co-op-translator.json +++ b/translations/ja/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ja" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:23:38+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:44:20+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ja" }, diff --git a/translations/ja/README.md b/translations/ja/README.md index d52dcaa0f..519139401 100644 --- a/translations/ja/README.md +++ b/translations/ja/README.md @@ -17,11 +17,11 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する全10週間、20レッスンのカリキュラムを提供しています。各レッスンには、レッスン前とレッスン後のクイズ、レッスンを完了するための文書化された指示、解答例、および課題が含まれています。プロジェクトベースの教授法により、実際に作りながら学ぶことで、新しいスキルが「定着」しやすくなります。 +MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週間、20レッスンのカリキュラムを提供できることを嬉しく思います。各レッスンには、事前および事後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解答例、そして課題が含まれています。私たちのプロジェクトベースの教育法により、構築しながら学ぶことができ、新しいスキルが定着することが証明されています。 -**著者の皆様に心より感謝いたします:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)、[Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、[Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)、[Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、[Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)、[Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)、[Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 +**心から感謝を込めて、我々の著者たちへ：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 特別な感謝を [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) の著者、レビュアー、コンテンツ提供者の皆様に🙏** 特にAaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 特別な感謝 🙏 を[Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/)の著者、レビュアー、コンテンツ貢献者の皆様に。** 特にAaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar 、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ja/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| @@ -29,103 +29,103 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する全10 ### 🌐 多言語サポート -#### GitHub Action によるサポート（自動化＆常に最新） +#### GitHub Actionを通じてサポート（自動＆常に最新） [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | 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(Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **ローカルでクローンしたいですか？** -> このリポジトリは50以上の言語翻訳を含んでおり、ダウンロードサイズが大きくなります。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを使ってください： +> このリポジトリには50以上の言語訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に大きくなります。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを使用してください： > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> これにより、このコースの完了に必要なすべてが、より高速にダウンロードできます。 +> これにより、コースの完了に必要なすべてを、ずっと速いダウンロードで入手できます。 -**追加の翻訳言語をご希望の場合は、[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)をご覧ください。** +**追加の翻訳言語のサポートを希望される場合は、[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)をご覧ください。** -#### コミュニティに参加しよう +#### コミュニティに参加しよう [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Discordでの「AIと学ぶシリーズ」が開催中です。詳細および参加はこちらから：[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 2025年9月18日〜30日。GitHub Copilotをデータサイエンスで活用するコツやヒントが得られます。 +Discordで現在進行中の「Learn with AI」シリーズをぜひご覧ください。2025年9月18日〜30日に[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)で詳細を確認し、ご参加ください。GitHub Copilotを使ったデータサイエンスのヒントやコツを得られます。 ![Learn with AI series](../../translated_images/ja/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# 学生のあなたへ +# あなたは学生ですか？ -以下のリソースから始めましょう: +以下のリソースで始めましょう： -- [Student Hub ページ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) このページでは、初心者向けリソース、学生パック、無料認定バウチャーの取得方法などが見つかります。最低でも月1回はブックマークして内容をチェックするとよいでしょう。 -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) グローバルな学生大使コミュニティに参加できます。Microsoftへの道を開くかもしれません。 +- [学生ハブページ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) このページでは初心者向けのリソース、学生向けパック、無料認定バウチャーの入手方法などを見つけられます。コンテンツは月に一度以上更新されるため、ブックマークして定期的にチェックすることをお勧めします。 +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 学生アンバサダーのグローバルコミュニティに参加し、Microsoftへの道を開きましょう。 # はじめに ## 📚 ドキュメント -- **[インストールガイド](INSTALLATION.md)** — 初心者向けのステップバイステップのセットアップ手順 -- **[使い方ガイド](USAGE.md)** — 例とよくあるワークフロー -- **[トラブルシューティング](TROUBLESHOOTING.md)** — よくある問題の解決策 -- **[貢献ガイド](CONTRIBUTING.md)** — このプロジェクトへの貢献方法 -- **[教師用](for-teachers.md)** — 教育指導と授業用リソース +- **[インストールガイド](INSTALLATION.md)** - 初心者向けの段階的セットアップ手順 +- **[使い方ガイド](USAGE.md)** - 例と一般的なワークフロー +- **[トラブルシューティング](TROUBLESHOOTING.md)** - よくある問題の解決策 +- **[コントリビューションガイド](CONTRIBUTING.md)** - このプロジェクトへの貢献方法 +- **[教師向け](for-teachers.md)** - 教授の指針と教室用リソース -## 👨‍🎓 学生向け -> **完全初心者の方へ**：データサイエンスが初めてですか？まずは[初心者向けの例](examples/README.md)から始めてください！これらのシンプルでコメント付きの例は、カリキュラムの全体に取り掛かる前に基礎を理解するのに役立ちます。 -> **[学生](https://aka.ms/student-page)**：このカリキュラムを自分で使うには、リポジトリ全体をフォークして、レッスン前のクイズから始めて演習を進めてください。その後、講義を読み、残りの活動を完了します。解答コードを単にコピーするのではなく、レッスン内容を理解してプロジェクトを作成することを推奨します。解答コードは各プロジェクト指向レッスンの /solutions フォルダーに用意されています。友人と学習グループを作り、一緒に内容を学ぶのも良い方法です。さらなる学習には、[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) をお勧めします。 +## 👨‍🎓 学生の皆さんへ +> **完全初心者**：データサイエンスに初めてですか？まずは[初心者向けの例](examples/README.md)から始めましょう！わかりやすくコメントされたシンプルな例で、カリキュラム全体に入る前に基礎を理解できます。 +> **[学生向け](https://aka.ms/student-page)**：カリキュラムを自分で使う場合は、リポジトリをフォークし、講義前クイズから始めて自分で演習を完了してください。その後、講義を読み進めて残りの活動をやり遂げましょう。解答コードをコピーするのではなく、レッスン内容を理解してプロジェクトを作成することを目指してください。ただし、各プロジェクト指向のレッスンには/solutionsフォルダーにそのコードも用意されています。また、友達と勉強会を作って一緒に進めるのも良い方法です。さらに学びたい場合は[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)をお勧めします。 -**クイックスタート:** -1. 環境構築は [インストールガイド](INSTALLATION.md) を確認 -2. カリキュラムの使い方は [使い方ガイド](USAGE.md) を参照 +**クイックスタート：** +1. 環境構築のために[インストールガイド](INSTALLATION.md)を確認する +2. カリキュラムの使い方を学ぶために[使い方ガイド](USAGE.md)を読む 3. レッスン1から順に進める -4. サポートが必要なら [Discordコミュニティ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) に参加 +4. サポートのために[Discordコミュニティ](https://aka.ms/ds4beginners/discord)に参加する -## 👩‍🏫 教師向け +## 👩‍🏫 教師の皆様へ -> **教師の皆様へ**：[このカリキュラムの活用方法についての提案](for-teachers.md)を含めています。ぜひ [ディスカッションフォーラム](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) にてご意見をお寄せください！ +> **教師の方へ**：このカリキュラムの活用法について[いくつか提案](for-teachers.md)を用意しています。[ディスカッションフォーラム](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)でフィードバックをお待ちしています！ ## チーム紹介 -[![プロモーションビデオ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "プロモーションビデオ") +[![プロモ動画](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "プロモ動画") -**Gif作成者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif提供** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトとそれを作成した人々についてのビデオをご覧いただけます！ +> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトとそれを作った人たちについてのビデオをご覧いただけます！ ## 教育方針 -このカリキュラムを構築する際に、私たちは２つの教育の原則を選びました：プロジェクトベースであることと、頻繁にクイズを含めることです。このシリーズを終える頃には、学生はデータサイエンスの基本原則、倫理的概念、データ準備、さまざまなデータの扱い方、データビジュアライゼーション、データ分析、データサイエンスの実例などを学んでいることでしょう。 +このカリキュラムを構築するにあたり、2つの教育理念を選択しました：プロジェクトベースであること、頻繁なクイズを含むことです。このシリーズの終わりまでに、学生はデータサイエンスの基本原則を学びます。これには倫理的概念、データ準備、データのいろいろな扱い方、データ可視化、データ分析、データサイエンスの実世界のユースケースなどが含まれます。 -また、授業の前に行う低負荷のクイズは、学生が特定のトピックの学習に集中する意図を設定し、授業後のクイズがさらに記憶の定着を助けます。このカリキュラムは柔軟で楽しく設計されており、全体または一部だけでも受講できます。プロジェクトは小さく始まり、10週間のサイクルの終わりまでに徐々に複雑になります。 +さらに、授業前の低負荷クイズは学生の学習意欲を高め、授業後のクイズは記憶の定着を確実にします。このカリキュラムは柔軟かつ楽しく設計されており、全てまたは一部を受講できます。プロジェクトは小さく始まり、10週間のサイクルの最後には徐々に複雑になります。 -> 私たちの[行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献ガイドライン](CONTRIBUTING.md)、[翻訳ガイドライン](TRANSLATIONS.md)もご覧ください。建設的なフィードバックをお待ちしています！ +> 私たちの[行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献ガイドライン](CONTRIBUTING.md)、[翻訳ガイドライン](TRANSLATIONS.md)をご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！ ## 各レッスンには以下が含まれます： - 任意のスケッチノート - 任意の補足ビデオ -- 授業前のウォームアップクイズ -- 文章によるレッスン -- プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクトの段階的な作成ガイド -- 知識確認 +- 授業前ウォームアップクイズ +- テキストレッスン +- プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクト作成のステップバイステップガイド +- 知識チェック - チャレンジ -- 補助読書 +- 補足読書 - 課題 -- [授業後のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [授業後クイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **クイズについての注意**: 全てのクイズはQuiz-Appフォルダーに収められており、計40回のクイズで各回３問ずつあります。クイズはレッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行したりAzureにデプロイすることも可能です。`quiz-app`フォルダーの指示に従ってください。現在、順次ローカライズが進められています。 +> **クイズについての注意**：すべてのクイズはQuiz-Appフォルダー内にあり、合計40回の3問ずつのクイズがあります。レッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行するかAzureに展開可能です。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。順次ローカライズが進行中です。 -## 🎓 初心者に優しい例 +## 🎓 初心者向け例 -**データサイエンスが初めてですか？** 簡単で丁寧にコメントされたコードを揃えた特別な[examplesディレクトリ](examples/README.md)をご用意しています： +**データサイエンスが初めてですか？** 簡単でよくコメントが付いたコードの[examplesディレクトリ](examples/README.md)を特別に作成しました： -- 🌟 **Hello World** - あなたの最初のデータサイエンスプログラム -- 📂 **データの読み込み** - データセットを読み込み、探索する方法を学びます -- 📊 **簡単な分析** - 統計を計算しパターンを見つけます -- 📈 **基本的なビジュアライゼーション** - チャートやグラフを作成します -- 🔬 **実世界プロジェクト** - 初めから完成までのワークフローを体験します +- 🌟 **Hello World** - 最初のデータサイエンスプログラム +- 📂 **データの読み込み** - データセットを読み込み、探る方法を学ぶ +- 📊 **簡単な分析** - 統計を計算しパターンを見つける +- 📈 **基本的な可視化** - グラフやチャートを作成 +- 🔬 **実世界プロジェクト** - 最初から最後までのワークフローを完遂 -各例には細かいコメントが全手順について説明されており、完全な初心者に最適です！ +各例にはあらゆるステップを説明する詳細なコメントがあり、完全な初心者にも最適です！ 👉 **[例から始める](examples/README.md)** 👈 @@ -134,72 +134,69 @@ Discordでの「AIと学ぶシリーズ」が開催中です。詳細および |![ @sketchthedocsによるスケッチノート https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ja/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| データサイエンス入門: ロードマップ - _[@nitya](https://twitter.com/nitya)によるスケッチノート_ | +| Data Science For Beginners: ロードマップ - _スケッチノート提供 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | レッスン番号 | トピック | レッスングループ | 学習目標 | リンクされたレッスン | 著者 | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | データサイエンスの定義 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | データサイエンスの基礎概念と、それが人工知能、機械学習、ビッグデータとどう関連するかを学ぶ。 | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | データサイエンス倫理 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | データ倫理の概念、課題、フレームワーク。 | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | データの定義 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | データの分類方法とその一般的なソース。 | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 統計学と確率の入門 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | データを理解するための確率と統計の数学的手法。 | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | リレーショナルデータの扱い方 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | リレーショナルデータの入門と、構造化問い合わせ言語（SQL）を使った基本的な探索・分析の方法。 | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQLデータの扱い方 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 非リレーショナルデータの入門、その多様なタイプ、ドキュメントデータベースの基本的な探索と解析方法。 | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pythonでのデータ操作 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandasなどのライブラリを使ったPythonによるデータ探索の基礎。Pythonプログラミングの基礎理解が推奨されます。 | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | データ準備 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 欠損、不正確、不完全なデータの課題に対処するためのクリーニングや変換の技術。 | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 量の可視化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlibを使った鳥データの可視化を学びます 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | データ分布の可視化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 観測値や傾向を一定範囲内で視覚化。 | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 割合の可視化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 離散的およびグループ化されたパーセンテージの可視化。 | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 関係性の可視化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | データセットとその変数間の関係性と相関の可視化。 | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 意味のあるビジュアライゼーション | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 効果的な問題解決と洞察のために価値あるビジュアライゼーションを作成するテクニックと指針。 | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | データサイエンスのライフサイクル入門 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスのライフサイクルと、最初のステップであるデータ獲得と抽出の紹介。 | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 分析 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスのライフサイクルのこのフェーズは、データを分析する技術に焦点を当てます。 | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | コミュニケーション | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスのライフサイクルのこのフェーズは、意思決定者が理解しやすい形でデータから得られた洞察を伝えることに重点を置きます。 | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | クラウドにおけるデータサイエンス | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | クラウドにおけるデータサイエンスとその利点の紹介。 | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | クラウドにおけるデータサイエンス | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ローコードツールを使用したモデルのトレーニング。 |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | クラウドにおけるデータサイエンス | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studioを用いたモデルのデプロイ。 | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 現実世界のデータサイエンス | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 現実世界で行われるデータサイエンス駆動のプロジェクト。 | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | データサイエンスの定義 | [紹介](1-Introduction/README.md) | データサイエンスの基本概念とそれが人工知能、機械学習、ビッグデータにどう関連するかを学ぶ。 | [レッスン](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [動画](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | データサイエンスの倫理 | [紹介](1-Introduction/README.md) | データ倫理の概念、課題、フレームワーク。 | [レッスン](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | データの定義 | [紹介](1-Introduction/README.md) | データの分類方法と一般的なデータソース。 | [レッスン](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 統計学と確率の導入 | [紹介](1-Introduction/README.md) | データ理解に用いる確率と統計の数学的手法。 | [レッスン](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [動画](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | リレーショナルデータの扱い | [データの扱い](2-Working-With-Data/README.md) | リレーショナルデータの紹介と、SQL（エスキューエルとも発音）を用いた探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQLデータの扱い | [データの扱い](2-Working-With-Data/README.md) | 非リレーショナルデータの紹介、様々なタイプとドキュメントデータベースの探索・分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Pythonの扱い | [データの扱い](2-Working-With-Data/README.md) | Pandasなどのライブラリを用いたPythonによるデータ探索の基礎。Pythonプログラミングの基礎理解が推奨されます。 | [レッスン](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [動画](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | データ準備 | [データの扱い](2-Working-With-Data/README.md) | 欠損値、不正確または不完全なデータを処理するためのデータクレンジングおよび変換技術。 | [レッスン](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 量の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlibを使って鳥のデータを可視化する方法を学ぶ 🦆 | [レッスン](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | データの分布の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 観測値と傾向を区間内で可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 比率の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 離散およびグループ化されたパーセンテージを可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 関係の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | データセットや変数間のつながりや相関を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 意味のある可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 効果的な問題解決と洞察のためにビジュアライゼーションを価値あるものにする技術と指針。 | [レッスン](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | データサイエンスライフサイクル入門 | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスのライフサイクルと最初のステップであるデータ取得・抽出の紹介。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 分析 | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズはデータ分析の技法に焦点を当てる。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | コミュニケーション | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズは、意思決定者が理解しやすいようにデータから得られた知見を提示することに注力する。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | クラウドにおけるデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | クラウド上のデータサイエンスとその利点を紹介する一連のレッスン。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | クラウドにおけるデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ローコードツールを用いたモデルのトレーニング。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | クラウドにおけるデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studioによるモデルのデプロイ。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 現実世界でのデータサイエンス | [現実世界](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 現実世界でのデータサイエンス駆動のプロジェクト。 | [レッスン](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -このサンプルをCodespaceで開くには、以下の手順を実行してください： -1. Codeドロップダウンメニューをクリックし、「Open with Codespaces」オプションを選択します。 -2. ペイン下部の「+ New codespace」を選択します。 -詳細は[GitHubのドキュメント](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)をご覧ください。 +このサンプルをCodespaceで開く手順： +1. Codeドロップダウンメニューをクリックし、「Open with Codespaces」を選択。 +2. パネル下部で「+ New codespace」を選択。 +詳細は[GitHubドキュメント](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)をご参照ください。 ## VSCode Remote - Containers +VS Code Remote - Containers拡張機能を使い、ローカルマシンでこのリポジトリをコンテナ内で開く手順： -ローカルマシンとVSCodeのRemote - Containers拡張機能を使って、このリポジトリをコンテナ内で開くには以下の手順： +1. 開発コンテナを初めて使う場合は、[開始ドキュメント](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)でシステム要件（Dockerインストールなど）を満たしていることを確認してください。 -1. 開発コンテナを初めて使う場合は、システムが[はじめにドキュメント](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)に記載の前提条件（例：Dockerのインストール）を満たしていることを確認してください。 +このリポジトリを使うには、隔離されたDockerボリューム内でリポジトリを開く方法があります： -このリポジトリを使用するには、以下のいずれかを行います： +**注意**：内部的にはRemote-Containersの「Clone Repository in Container Volume...」コマンドを使ってソースコードをローカルファイルシステムではなくDockerボリュームにクローンします。[ボリューム](https://docs.docker.com/storage/volumes/)はコンテナデータ保持に推奨される方法です。 -ローカルのファイルシステムではなくDockerボリューム内でリポジトリを開く： +またはローカルでクローンまたはダウンロードしたリポジトリを開く方法： -**注意**：内部的には、Remote-Containersの「Clone Repository in Container Volume...」コマンドを使ってリポジトリのソースコードをDockerボリュームにクローンします。[ボリューム](https://docs.docker.com/storage/volumes/)はコンテナデータの永続化に推奨される方法です。 - -またはローカルにクローンまたはダウンロードしたリポジトリを開く： - -- このリポジトリをローカルのファイルシステムにクローンします。 -- F1を押して「Remote-Containers: Open Folder in Container...」コマンドを選択します。 -- クローンしたフォルダーを選択し、コンテナの起動を待ってから試してみてください。 +- このリポジトリをローカルにクローンする。 +- F1キーを押し、「Remote-Containers: Open Folder in Container...」コマンドを選択。 +- クローンしたフォルダーを選択し、コンテナ起動を待って操作を試みる。 ## オフラインアクセス -[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使用してこのドキュメントをオフラインで閲覧可能です。このリポジトリをフォークし、ローカルマシンに[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)してから、このリポジトリのルートフォルダで `docsify serve` を実行してください。ウェブサイトはローカルホストの3000番ポート（`localhost:3000`）でサーブされます。 +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使い、このドキュメントをオフラインで閲覧可能です。このリポジトリをフォークし、ローカルマシンに[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)し、このリポジトリのルートフォルダーで `docsify serve` と入力してください。ウェブサイトはローカルホストの3000番ポートで提供されます：`localhost:3000`。 -> 注意：ノートブックはDocsifyではレンダリングされないため、ノートブックを実行する必要がある場合はPythonカーネルを動かすVS Code内で別途実行してください。 +> なお、ノートブックはDocsify経由では表示されません。ノートブック実行が必要な場合は、Pythonカーネルを動かしているVS Codeで別途実行してください。 ## その他のカリキュラム -私たちのチームは他のカリキュラムも提供しています！ご覧ください： +私たちのチームは他のカリキュラムも作成しています！ぜひご覧ください： ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j 初心者向け](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / エージェント @@ -210,7 +207,7 @@ Discordでの「AIと学ぶシリーズ」が開催中です。詳細および --- -### 生成系AIシリーズ +### 生成AIシリーズ [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -237,13 +234,13 @@ Discordでの「AIと学ぶシリーズ」が開催中です。詳細および ## ヘルプを得る -**問題が発生しましたか？** 一般的な問題の解決策については、[トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md)を参照してください。 +**問題が発生していますか？** 一般的な問題の解決策については、[トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md)を確認してください。 -AIアプリの構築で立ち止まったり質問がある場合は、MCPに関する議論に参加してください。質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。 +AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、学習者や経験豊富な開発者と一緒にMCPに関するディスカッションに参加しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -製品のフィードバックや構築中のエラーがある場合は、こちらをご利用ください： +製品のフィードバックや構築中のエラーがある場合は、以下をご利用ください。 [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -251,5 +248,5 @@ AIアプリの構築で立ち止まったり質問がある場合は、MCPに関 **免責事項**： -本書類はAI翻訳サービス「[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)」を使用して翻訳されています。正確さには努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる場合があります。原文（原言語版）が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用により生じた誤解や解釈の相違について、当社は一切の責任を負いかねます。 +本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」（https://github.com/Azure/co-op-translator）を使用して翻訳されました。正確性には努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文が正式な情報源として優先されるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用により生じたいかなる誤解や誤訳についても、一切の責任を負いかねますのでご了承ください。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/ko/.co-op-translator.json b/translations/ko/.co-op-translator.json index d2e8562bb..165f4c854 100644 --- a/translations/ko/.co-op-translator.json +++ b/translations/ko/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ko" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:25:33+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:46:15+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ko" }, diff --git a/translations/ko/README.md b/translations/ko/README.md index 5c5f939c2..856f27181 100644 --- a/translations/ko/README.md +++ b/translations/ko/README.md @@ -1,253 +1,253 @@ # 초보자를 위한 데이터 과학 - 커리큘럼 -[![GitHub Codespaces에서 열기](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub 라이선스](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub 기여자](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub 이슈](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub 풀 리퀘스트](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PR 환영](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub 감시자](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub 포크](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub 스타](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Microsoft Foundry 개발자 포럼](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Microsoft의 Azure Cloud Advocates가 데이터 과학에 관한 10주 20강의 커리큘럼을 기쁜 마음으로 제공합니다. 각 강의는 사전 및 사후 퀴즈, 강의를 완료하기 위한 서면 지침, 해답 및 과제를 포함합니다. 프로젝트 기반 교육 방식을 통해 학습하면서 직접 만들어 보는 경험을 제공하며, 이는 새로운 기술을 확실히 익히는 검증된 방법입니다. +마이크로소프트의 Azure Cloud Advocates는 데이터 과학에 관한 10주간 20개의 강의로 구성된 커리큘럼을 기쁘게 제공합니다. 각 강의에는 강의 전후 퀴즈, 강의를 완성하는 데 도움이 되는 서면 지침, 솔루션, 과제가 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 교수법을 통해 배우면서 직접 구축할 수 있어, 새로운 기술을 '정착'시키는 입증된 방법입니다. -**저자 여러분께 진심으로 감사드립니다:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**저자분들께 진심으로 감사드립니다:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 특별 감사드립니다 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 저자, 검토자 및 콘텐츠 기여자 여러분께,** 특히 Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 특별한 감사의 말씀을 전합니다 🙏 저희 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 저자, 리뷰어, 콘텐츠 기여자분들께,** 특히 Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![@sketchthedocs의 스케치노트 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ko/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ko/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| 초보자를 위한 데이터 과학 - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) 스케치노트_ | +| 초보자를 위한 데이터 과학 - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) 제작 스케치노트_ | ### 🌐 다국어 지원 -#### GitHub 액션을 통한 지원 (자동 및 항상 최신 상태 유지) +#### GitHub Action을 통한 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지) -[아랍어](../ar/README.md) | [벵골어](../bn/README.md) | [불가리아어](../bg/README.md) | [버마어 (미얀마)](../my/README.md) | [중국어 (간체)](../zh-CN/README.md) | [중국어 (번체, 홍콩)](../zh-HK/README.md) | [중국어 (번체, 마카오)](../zh-MO/README.md) | [중국어 (번체, 대만)](../zh-TW/README.md) | [크로아티아어](../hr/README.md) | [체코어](../cs/README.md) | 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없이 복제하려면 희소 체크아웃을 사용하세요: +> 이 저장소는 50개 이상의 언어 번역을 포함하기 때문에 다운로드 크기가 상당히 커집니다. 번역 없이 클론 하려면 sparse checkout을 사용하세요: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> 이 방법으로 보다 빠른 다운로드 속도로 과정 완료에 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다. +> 이렇게 하면 훨씬 빠른 다운로드로 코스를 완료하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다. -**추가 번역 언어를 지원하고 싶다면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)에서 확인하세요** +**추가 번역 언어 지원을 원하시면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)를 참조하세요** -#### 커뮤니티에 참여하기 +#### 우리 커뮤니티에 참여하세요 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -우리는 Discord에서 AI와 함께 배우는 시리즈를 진행 중입니다. 자세한 내용을 확인하고 2025년 9월 18일부터 30일까지 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)에 참여하세요. GitHub Copilot을 데이터 과학에 활용하는 팁과 요령을 얻을 수 있습니다. +우리는 현재 Discord에서 AI와 함께 배우는 시리즈를 진행 중입니다. 자세히 알아보고 2025년 9월 18일부터 30일까지 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)에서 함께하세요. GitHub Copilot을 데이터 과학에 활용하는 팁과 요령을 얻을 수 있습니다. -![AI와 함께 배우기 시리즈](../../translated_images/ko/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/ko/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # 학생이신가요? -다음 리소스부터 시작하세요: +다음 자료에서 시작하세요: -- [학생 허브 페이지](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 이 페이지에서 초보자용 리소스, 학생 패키지, 무료 인증 바우처 받는 방법 등을 찾을 수 있습니다. 콘텐츠는 매월 변경되니 즐겨찾기에 추가하고 수시로 확인해 보세요. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 전 세계 학생 대사 커뮤니티에 참여하세요. 이것이 Microsoft로의 길이 될 수 있습니다. +- [학생 허브 페이지](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 이 페이지에는 초보자를 위한 자료, 학생팩, 무료 인증 바우처 받는 방법까지 포함되어 있습니다. 매달 콘텐츠를 교체하니 즐겨찾기에 추가하고 주기적으로 확인하세요. +- [마이크로소프트 학습 학생 대사](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 전 세계 학생 대사 커뮤니티에 참여하세요, 이것이 마이크로소프트에 들어갈 수 있는 길이 될 수 있습니다. # 시작하기 ## 📚 문서 -- **[설치 가이드](INSTALLATION.md)** - 초보자를 위한 단계별 설치 안내 -- **[사용 가이드](USAGE.md)** - 예제와 일반적인 작업 흐름 -- **[문제 해결](TROUBLESHOOTING.md)** - 일반적인 문제 해결 방법 -- **[기여 가이드](CONTRIBUTING.md)** - 이 프로젝트에 기여하는 방법 -- **[교사용 자료](for-teachers.md)** - 교수법 및 교실용 자료 +- **[설치 가이드](INSTALLATION.md)** - 초보자를 위한 단계별 설정 안내 +- **[사용 가이드](USAGE.md)** - 예제 및 자주 사용하는 워크플로우 +- **[문제 해결](TROUBLESHOOTING.md)** - 일반적인 문제 해결책 +- **[기여 안내](CONTRIBUTING.md)** - 이 프로젝트에 기여하는 방법 +- **[교사를 위한 자료](for-teachers.md)** - 교육 지침 및 교실 자료 -## 👨‍🎓 학생용 -> **완전 초보자**: 데이터 과학이 처음이라면, [초보자 친화적 예제](examples/README.md)부터 시작하세요! 이 간단하고 주석이 잘 달린 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전 기본기를 이해하는 데 도움을 줍니다. -> **[학생](https://aka.ms/student-page)**: 이 커리큘럼을 스스로 사용하려면, 전체 저장소를 포크한 뒤 사전 강의 퀴즈부터 시작해 보세요. 그 다음 강의를 읽고 나머지 활동을 완성하세요. 해답 코드를 단순히 복사하지 말고 강의를 이해하며 프로젝트를 만들어 보세요. 해답 코드는 각 프로젝트 중심 강의의 /solutions 폴더에 있습니다. 또 다른 방법은 친구들과 스터디 그룹을 만들어 함께 내용을 진행하는 것입니다. 더 깊이 공부하고 싶다면 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)을 추천합니다. +## 👨‍🎓 학생들을 위해 +> **완전 초보자**: 데이터 과학이 처음이신가요? [초보자 친화적 예제](examples/README.md)부터 시작하세요! 이 간단하고 잘 주석이 달린 예제로 기본기를 익힌 후 전체 커리큘럼에 도전할 수 있습니다. +> **[학생](https://aka.ms/student-page)** 여러분: 이 커리큘럼을 혼자 이용하려면, 저장소 전체를 포크한 뒤 강의 전 퀴즈부터 시작해 스스로 연습 문제를 완료하세요. 강의를 읽고 나머지 활동도 완료하세요. 솔루션 코드를 복사하기보다는 강의를 이해하여 직접 프로젝트를 만들어 보는 것이 좋습니다; 하지만 각 프로젝트 중심 강의의 /solutions 폴더에 솔루션 코드가 준비되어 있습니다. 또 다른 방법으로 친구들과 스터디 그룹을 만들어 함께 진행해도 좋습니다. 더 깊은 학습을 위해 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)을 추천합니다. -**빠른 시작 방법:** -1. 환경 설정을 위해 [설치 가이드](INSTALLATION.md)를 확인하세요 -2. 커리큘럼 사용법을 배우려면 [사용 가이드](USAGE.md)를 검토하세요 -3. 1강부터 순서대로 시작하세요 +**빠른 시작:** +1. [설치 가이드](INSTALLATION.md)를 참고해 환경을 설정하세요 +2. [사용 가이드](USAGE.md)를 검토하여 커리큘럼 활용법을 배우세요 +3. 1강부터 순서대로 진행하세요 4. 지원이 필요하면 [Discord 커뮤니티](https://aka.ms/ds4beginners/discord)에 참여하세요 -## 👩‍🏫 교사용 +## 👩‍🏫 교사들을 위해 -> **교사분들께:** 이 커리큘럼 활용을 위한 [몇 가지 제안](for-teachers.md)을 포함했습니다. 여러분의 피드백을 [토론 포럼](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)에서 기다립니다! -## 팀을 소개합니다 +> **교사분들**: 이 커리큘럼 활용법에 대한 [몇 가지 제안](for-teachers.md)을 포함했습니다. 의견이 있으시면 [토론 포럼](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)에서 알려주세요! +## 팀 소개 -[![프로모션 영상](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "프로모션 영상") +[![홍보 영상](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "홍보 영상") -**GIF 제공자** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif 제작자** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트와 그것을 만든 사람들에 관한 영상을 볼 수 있습니다! +> 🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트와 이를 만든 사람들에 관한 영상을 볼 수 있습니다! ## 교수법 -이 커리큘럼을 구성하면서 우리는 두 가지 교수 원칙을 선택했습니다: 프로젝트 기반 학습과 자주 출제되는 퀴즈 포함. 이 시리즈가 끝날 때쯤 학생들은 윤리 개념, 데이터 준비, 다양한 데이터 작업 방법, 데이터 시각화, 데이터 분석, 데이터 과학의 실제 사례 등 기본적인 데이터 과학 원리를 학습하게 됩니다. +이 커리큘럼을 만들면서 두 가지 교육 원칙을 선택했습니다: 프로젝트 기반 교육과 빈번한 퀴즈 포함. 이 시리즈가 끝나면 학생들은 윤리 개념, 데이터 준비, 다양한 데이터 작업 방법, 데이터 시각화, 데이터 분석, 데이터 과학의 실제 사례 등 기본적인 데이터 과학 원리를 학습하게 됩니다. -또한, 수업 전에 진행하는 간단한 퀴즈는 주제 학습에 대한 의도를 세우고, 수업 후 두 번째 퀴즈는 학습 내용을 더 오래 기억하도록 돕습니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전부 또는 일부만 학습할 수도 있습니다. 프로젝트는 작게 시작해 10주 주기 종료 시점에 점점 더 복잡해집니다. +또한, 수업 전의 낮은 부담 퀴즈는 학생이 학습 주제에 집중하도록 하며, 수업 후의 두 번째 퀴즈는 학습 내용을 더 잘 기억하도록 돕습니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되어 전체 또는 일부만 사용할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작해 10주차에 점점 더 복잡해집니다. -> 우리의 [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여 가이드](CONTRIBUTING.md), [번역 가이드](TRANSLATIONS.md)를 확인하세요. 건설적인 피드백을 환영합니다! +> 우리의 [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여 지침](CONTRIBUTING.md), [번역 지침](TRANSLATIONS.md)을 확인하세요. 여러분의 건설적인 피드백을 환영합니다! ## 각 수업에는 다음이 포함됩니다: - 선택적 스케치노트 -- 선택적 추가 영상 -- 수업 전 워밍업 퀴즈 -- 작성된 강의 내용 -- 프로젝트 기반 수업의 경우 프로젝트를 단계별로 만드는 가이드 -- 지식 점검 +- 선택적 보조 영상 +- 수업 전 준비 퀴즈 +- 텍스트 수업 내용 +- 프로젝트 기반 수업의 경우 프로젝트 구축 단계별 안내 +- 학습 확인 - 도전 과제 -- 추가 읽을거리 +- 보조 읽기 자료 - 과제 - [수업 후 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **퀴즈에 대한 참고**: 모든 퀴즈는 Quiz-App 폴더에 있으며 총 40개의 3문제 퀴즈로 구성되어 있습니다. 퀴즈는 수업 중 연결되어 있지만 퀴즈 앱을 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수도 있습니다. `quiz-app` 폴더 내의 지침을 따르세요. 점차 현지화되고 있습니다. +> **퀴즈에 관한 안내**: 모든 퀴즈는 Quiz-App 폴더에 있으며, 총 40개의 퀴즈가 각 3문제로 구성되어 있습니다. 수업 내에서 링크되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. `quiz-app` 폴더 내 지침을 따르세요. 현재 점진적으로 현지화 작업이 진행 중입니다. ## 🎓 초보자 친화적 예제 -**데이터 과학이 처음이신가요?** 저희가 간단하고 주석이 잘 달린 코드를 모은 특별한 [예제 디렉터리](examples/README.md)를 만들었습니다: +**데이터 과학이 처음인가요?** 시작하는 데 도움이 되도록 간단하고 잘 주석 처리된 코드가 담긴 특별한 [예제 디렉터리](examples/README.md)를 만들었습니다: -- 🌟 **Hello World** - 첫 데이터 과학 프로그램 -- 📂 **데이터 불러오기** - 데이터셋 읽기와 탐색 배우기 +- 🌟 **Hello World** - 당신의 첫 번째 데이터 과학 프로그램 +- 📂 **데이터 로딩** - 데이터셋을 읽고 탐색하는 방법 배우기 - 📊 **간단한 분석** - 통계 계산과 패턴 찾기 -- 📈 **기본 시각화** - 차트와 그래프 만들기 -- 🔬 **실제 프로젝트** - 시작부터 끝까지의 완전한 워크플로우 +- 📈 **기본 시각화** - 차트와 그래프 생성 +- 🔬 **실제 프로젝트** - 시작부터 완료까지 전체 워크플로우 -각 예제는 모든 단계를 자세히 설명하는 주석이 포함되어 있어 완전 초보자에게 안성맞춤입니다! +각 예제에는 모든 단계를 설명하는 자세한 주석이 포함되어 있어 초보자에게 안성맞춤입니다! -👉 **[예제부터 시작하세요](examples/README.md)** 👈 +👉 **[예제부터 시작하기](examples/README.md)** 👈 ## 수업 목록 -|![ @sketchthedocs 제공 스케치노트 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ko/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs의 스케치노트 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ko/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| 초보자용 데이터 과학 로드맵 - _스케치노트 작성자 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - - -| 수업 번호 | 주제 | 수업 그룹 | 학습 목표 | 링크된 수업 | 저자 | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 데이터 과학 정의 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터 과학의 기본 개념과 인공지능, 기계 학습, 빅 데이터와의 관련성 배우기. | [강의](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [영상](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | 데이터 과학 윤리 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터 윤리 개념, 도전 과제 및 프레임워크. | [강의](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | 데이터 정의 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터가 어떻게 분류되는지와 일반적인 출처. | [강의](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 통계 및 확률 소개 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터를 이해하기 위한 확률 및 통계의 수학적 기법. | [강의](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [영상](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 관계형 데이터 다루기 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | 관계형 데이터 소개와 SQL(“see-quell”로 발음)로 관계형 데이터를 탐색하고 분석하는 기본. | [강의](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL 데이터 다루기 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | 비관계형 데이터, 다양한 유형 및 문서 데이터베이스 탐색과 기본 분석법 소개. | [강의](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python 다루기 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas와 같은 라이브러리를 사용한 데이터 탐색 Python 기초. Python 프로그래밍 기초 지식 권장. | [강의](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [영상](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 데이터 준비 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | 누락되거나 부정확하거나 불완전한 데이터를 처리하기 위한 데이터 클리닝 및 변환 기법. | [강의](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 양적 데이터 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib를 사용하여 새 데이터를 시각화하는 법 배우기 🦆 | [강의](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | 데이터 분포 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 구간 내 관측치와 추세 시각화. | [강의](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 비율 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 이산 및 그룹화된 백분율 시각화. | [강의](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 관계 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 데이터 집합과 변수 간 연결 및 상관관계 시각화. | [강의](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 유의미한 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 효과적인 문제 해결과 통찰을 위한 가치 있는 시각화 기법과 안내. | [강의](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 데이터 과학 수명주기 소개 | [수명주기](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 수집과 추출이라는 데이터 과학 수명주기 첫 단계 소개. | [강의](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 분석 | [수명주기](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 수명주기에서 데이터를 분석하는 기법에 집중. | [강의](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | 커뮤니케이션 | [수명주기](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 수명주기에서 의사결정에 도움이 되도록 인사이트를 발표하는 단계. | [강의](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [클라우드 데이터](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 클라우드의 데이터 과학과 그 이점 소개. | [강의](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [클라우드 데이터](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code 도구를 사용한 모델 학습. |[강의](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [클라우드 데이터](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio를 사용한 모델 배포. | [강의](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 현실 세계의 데이터 과학 | [현실 세계](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 실제 세계에서 데이터 과학이 주도하는 프로젝트. | [강의](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 데이터 과학 초보자: 로드맵 - _스케치노트 by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + + +| 수업 번호 | 주제 | 수업 그룹 | 학습 목표 | 연결된 수업 | 저자 | +| :--------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | 데이터 과학 정의 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터 과학의 기본 개념과 인공지능, 머신러닝, 빅데이터와의 연관성을 학습한다. | [수업](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [영상](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | 데이터 과학 윤리 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터 윤리 개념, 도전과제 및 프레임워크. | [수업](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | 데이터 정의 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터가 어떻게 분류되고 일반적인 출처는 무엇인지. | [수업](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 통계와 확률 소개 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터 이해를 위한 확률과 통계의 수학적 기법. | [수업](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [영상](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | 관계형 데이터 작업 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | 관계형 데이터 소개 및 관계형 데이터 탐색·분석 기초, SQL 사용법 (발음: ‘씨퀄’). | [수업](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL 데이터 작업 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | 비관계형 데이터 소개, 다양한 유형 및 문서형 데이터베이스 탐색·분석 기초. | [수업](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Python으로 작업하기 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas 같은 라이브러리를 사용한 데이터 탐색을 위한 Python 기초. Python 프로그래밍 기본 이해 권장. | [수업](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [영상](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | 데이터 준비 | [데이터 작업](2-Working-With-Data/README.md) | 결측, 부정확하거나 불완전한 데이터를 처리하기 위한 클리닝 및 변환 기술. | [수업](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 양 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib을 활용해 조류 데이터를 시각화하는 방법 🦆 | [수업](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 데이터 분포 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 구간 내 관측값과 추세 시각화. | [수업](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 비율 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 이산 및 그룹별 퍼센트 시각화. | [수업](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 관계 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 데이터 집합과 변수 간 연결과 상관관계 시각화. | [수업](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 의미 있는 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | 문제 해결과 통찰에 효과적인 시각화를 위한 기법과 안내. | [수업](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 데이터 과학 생애주기 소개 | [생애주기](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 생애주기 및 첫 단계인 데이터 수집과 추출 소개. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 분석 | [생애주기](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 생애주기 중 데이터 분석 기술에 초점. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | 커뮤니케이션 | [생애주기](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 의사결정자가 이해하기 쉽게 데이터로부터 얻은 통찰을 전달하는 단계. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [클라우드 데이터](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 클라우드에서의 데이터 과학과 그 이점 소개. | [수업](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 및 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [클라우드 데이터](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code 도구를 사용한 모델 훈련. | [수업](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 및 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [클라우드 데이터](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio를 사용한 모델 배포. | [수업](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 및 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 야생에서의 데이터 과학 | [야생](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 현실 세계에서의 데이터 과학 주도 프로젝트. | [수업](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -다음 단계를 따라 이 샘플을 Codespace에서 열어보세요: +다음 절차에 따라 이 샘플을 Codespace에서 열 수 있습니다: 1. Code 드롭다운 메뉴를 클릭하고 Open with Codespaces 옵션을 선택합니다. -2. 창 하단에서 + New codespace를 선택합니다. +2. 패널 맨 아래에서 + New codespace를 선택합니다. 자세한 내용은 [GitHub 문서](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)를 참조하세요. ## VSCode 원격 - 컨테이너 -로컬 머신과 VSCode를 사용하여 이 저장소를 컨테이너에서 열려면 VS Code Remote - Containers 확장 기능을 따라 하세요: +로컬 컴퓨터와 VSCode에서 VS Code Remote - Containers 확장 프로그램을 사용하여 이 저장소를 컨테이너에서 여는 방법은 다음과 같습니다: -1. 처음 개발 컨테이너를 사용한다면, 시스템이 사전 요구 사항(예: Docker 설치)을 충족하는지 [시작하기 문서](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)에서 확인하세요. +1. 개발 컨테이너를 처음 사용하는 경우, 시스템이 [시작 가이드 문서](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)에 명시된 사전 요구사항(예: Docker 설치)을 충족하는지 확인하세요. -이 저장소를 사용하려면, 격리된 Docker 볼륨 내에서 저장소를 열 수 있습니다: +이 저장소를 사용하려면 격리된 Docker 볼륨에서 저장소를 열 수 있습니다: -**참고**: 내부적으로 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 명령을 사용하여 소스 코드를 로컬 파일 시스템 대신 Docker 볼륨에 복제합니다. [볼륨](https://docs.docker.com/storage/volumes/)은 컨테이너 데이터 영속화를 위한 권장 방법입니다. +**참고**: 내부적으로 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 명령을 사용하여 소스 코드를 로컬 파일 시스템 대신 Docker 볼륨에 복제합니다. [볼륨](https://docs.docker.com/storage/volumes/)은 컨테이너 데이터 영속성에 권장되는 방식입니다. -또는 로컬에 복제하거나 다운로드한 저장소를 열 수 있습니다: +또는 로컬에서 클론하거나 다운로드한 저장소 버전을 열 수 있습니다: -- 이 저장소를 로컬 파일 시스템에 복제하세요. +- 이 저장소를 로컬 파일 시스템에 클론하세요. - F1을 누르고 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 명령을 선택하세요. -- 복제한 폴더를 선택하고 컨테이너 시작을 기다린 후 사용해 보세요. +- 클론한 폴더를 선택하고 컨테이너가 시작될 때까지 기다린 후 사용해보세요. ## 오프라인 접근 -이 문서를 오프라인에서 보려면 [Docsify](https://docsify.js.org/#/)를 사용하세요. 이 저장소를 포크하고, 로컬 머신에 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)를 설치한 후 저장소 루트 폴더에서 `docsify serve`를 실행하세요. 로컬호스트의 3000 포트(`localhost:3000`)에서 웹사이트가 서비스됩니다. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)를 사용하여 이 문서를 오프라인에서 실행할 수 있습니다. 이 저장소를 포크하고, 로컬에 [Docsify 설치](https://docsify.js.org/#/quickstart) 후, 루트 폴더에서 `docsify serve`를 입력하세요. 웹사이트가 localhost의 3000번 포트에서 실행됩니다: `localhost:3000`. -> 참고로, 노트북은 Docsify를 통해 렌더링되지 않으므로 노트북을 실행해야 할 때는 Python 커널이 실행 중인 VS Code에서 별도로 실행하세요. +> 참고로 노트북은 Docsify를 통해 렌더링되지 않으므로, 노트북 실행이 필요할 때는 VS Code에서 Python 커널을 실행하여 별도로 진행하세요. ## 기타 커리큘럼 -저희 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해보세요: +우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요: ### LangChain [![초보자를 위한 LangChain4j](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![초보자를 위한 LangChain.js](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / 에이전트 -[![초보자를 위한 AZD](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 Edge AI](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 MCP](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 AI 에이전트](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Agents +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### 생성형 AI 시리즈 -[![초보자를 위한 생성형 AI](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![생성형 AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![생성형 AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![생성형 AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### 생성 AI 시리즈 +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### 기본 학습 -[![초보자를 위한 ML](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 데이터 과학](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 AI](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 사이버보안](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![초보자를 위한 웹 개발](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![초보자를 위한 XR 개발](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### 핵심 학습 +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 코파일럿 시리즈 -[![AI 페어 프로그래밍을 위한 코파일럿](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![C#/.NET용 코파일럿](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![코파일럿 어드벤처](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 도움 받기 -**문제가 있나요?** 일반적인 문제 해결 방법은 [문제 해결 가이드](TROUBLESHOOTING.md)에서 확인하세요. +**문제가 발생했나요?** 자주 발생하는 문제에 대한 해결책은 [문제 해결 가이드](TROUBLESHOOTING.md)를 확인하세요. -AI 앱 개발 중에 막히거나 질문이 있으면 MCP 학습자 및 숙련된 개발자들과 함께 토론에 참여하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원 커뮤니티입니다. +AI 앱 개발 중 막히거나 질문이 생기면 MCP 관련 토론에 참여하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원 커뮤니티입니다. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -제품 피드백이나 빌드 중 발생하는 오류는 다음에서 알려주세요: +제품 피드백이나 빌드 오류가 있으면 다음을 방문하세요: -[![Microsoft Foundry 개발자 포럼](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**면책 조항**: -이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력했으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문 번역가의 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. +**면책 조항**: +이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 있을 수 있음을 양지해 주시기 바랍니다. 원문의 원어 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해서는 당사가 책임지지 않습니다. \ No newline at end of file diff --git a/translations/lt/.co-op-translator.json b/translations/lt/.co-op-translator.json index d1b3d1322..1ca54635d 100644 --- a/translations/lt/.co-op-translator.json +++ b/translations/lt/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "lt" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:39:15+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:17:24+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "lt" }, diff --git a/translations/lt/README.md b/translations/lt/README.md index d275666c6..c145ea796 100644 --- a/translations/lt/README.md +++ b/translations/lt/README.md @@ -1,203 +1,203 @@ # Duomenų mokslas pradedantiesiems – Mokymo programa -[![Atidaryti GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub licencija](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub prisidėję](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub problemos](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull užklausos](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PR sveikina](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub stebėtojai](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub šakės](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub žvaigždės](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -„Azure Cloud Advocates“ komanda iš Microsoft su malonumu siūlo 10 savaičių, 20 pamokų mokymo programą, skirtą Duomenų mokslui. Kiekvienoje pamokoje rasite ir prieš, ir po pamokos testus, rašytines instrukcijas užduočiai atlikti, sprendimą bei namų darbą. Mūsų projektus pagrįsta pedagogika leidžia mokytis kuriant – tai patikrintas būdas įsisavinti naujus įgūdžius. +„Azure Cloud Advocates“ komanda „Microsoft“ džiaugiasi galėdama pasiūlyti 10 savaičių, 20 pamokų mokymo programą, skirtą Duomenų mokslui. Kiekviena pamoka apima priešpamokos ir popamokos testus, rašytines instrukcijas pamokos atlikimui, sprendimą ir užduotį. Mūsų projektams pagrįstas mokymo metodas leidžia mokytis dirbant, kas yra patikrintas būdas įgyti naujų įgūdžių, kurie išlieka. **Nuoširdus ačiū mūsų autoriams:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Ypatingas ačiū 🙏 mūsų [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoriams, peržiūrėtojams ir turinio bendradarbiautojams,** ypač Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Ypatingas ačiū 🙏 mūsų [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoriams, recenzentams ir turinio kūrėjams,** ypač Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/lt/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Duomenų mokslas pradedantiesiems – _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Duomenų mokslas pradedantiesiems – _Sketchnote autorius [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Daugiakalbystės palaikymas +### 🌐 Daugiakalbė palaikymas -#### Palaikoma per GitHub Action (automatinis ir visada atnaujinamas) +#### Palaikoma per GitHub Action (automatizuotas ir visada atnaujinamas) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | 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Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite retinimo checkout (sparse checkout): +> Šiame repozitorijoje yra daugiau nei 50 kalbų vertimų, dėl ko ženkliai padidėja atsisiuntimo dydis. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite mažo užimtumo atsisiuntimą (sparse checkout): > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Tai suteiksite jums viską, ką reikia kursui atlikti su daug greitesniu atsisiuntimu. +> Tai suteiks viską, ko reikia kursui užbaigti, žymiai greičiau atsisiunčiant. -**Jei norite papildomų palaikomų vertimų kalbų, jos pateiktos [čia](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jei norite, kad būtų palaikomos papildomos vertimo kalbos, jų sąrašas yra [čia](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Prisijunkite prie mūsų bendruomenės +#### Prisijunkite prie mūsų bendruomenės [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Turime vykdomą „Discord“ mokymų su DI seriją, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų adresu [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 - 30 dienos. Gaunate patarimus ir triukus, kaip naudoti GitHub Copilot Duomenų mokslui. +Turime vykstančią „Discord“ mokymosi su DI seriją, daugiau sužinokite ir prisijunkite prie mūsų [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 d. iki 30 d. Jūs gausite patarimų ir triukų, kaip naudotis „GitHub Copilot“ duomenų moksle. ![Learn with AI series](../../translated_images/lt/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Ar esi studentas? -Pradėkite nuo šių išteklių: +Pradėkite naudodamiesi šiais ištekliais: -- [Studentų Centras puslapis](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, studentų paketus ir net būdus gauti nemokamą sertifikato kuponą. Tai puslapis, kurį verta pridėti prie žymių ir kartkartėmis tikrinti, nes turinys atnaujinamas bent jau kas mėnesį. +- [Studentų centras](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, studentų paketus ir net būdus gauti nemokamą sertifikavimo kuponą. Tai vienas puslapis, kurį norėsite įsidėti į žymes ir periodiškai tikrinti, nes mes bent kartą per mėnesį keičiam turinį. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Prisijunkite prie pasaulinės studentų ambasadorių bendruomenės, tai gali būti jūsų kelias į Microsoft. # Pradžia ## 📚 Dokumentacija -- **[Įdiegimo vadovas](INSTALLATION.md)** – žingsnis po žingsnio naujokams -- **[Naudojimo vadovas](USAGE.md)** – pavyzdžiai ir įprasti darbo procesai -- **[Trikčių šalinimas](TROUBLESHOOTING.md)** – sprendimai dažniausioms problemoms +- **[Įdiegimo vadovas](INSTALLATION.md)** – žingsnis po žingsnio instrukcijos pradedantiesiems +- **[Naudojimo vadovas](USAGE.md)** – pavyzdžiai ir dažniausios darbo eigų naudojimo instrukcijos +- **[Problemų sprendimas](TROUBLESHOOTING.md)** – dažniausių problemų sprendimai - **[Prisidėjimo vadovas](CONTRIBUTING.md)** – kaip prisidėti prie šio projekto -- **[Mokytojams](for-teachers.md)** – mokymo gairės ir klasių ištekliai +- **[Mokytojams](for-teachers.md)** – mokymo gairės ir klasės ištekliai ## 👨‍🎓 Studentams -> **Visiškai pradedantiesiems**: naujokas duomenų moksle? Pradėkite nuo mūsų [pradedantiesiems skirtų pavyzdžių](examples/README.md)! Šie paprasti ir gerai paaiškinti pavyzdžiai padės suprasti pagrindus prieš peržiūrint visą mokymo programą. -> **[Studentams](https://aka.ms/student-page)**: norėdami naudotis šia mokymo programa savarankiškai, fork‘inkite visą repozitoriją ir atlikite užduotis savarankiškai, pradėdami nuo priešpaskaitinio testo. Tada perskaitykite paskaitą ir atlikite likusias veiklas. Stenkitės projektus kurti suprasdami pamokas, o ne kopijuodami sprendimų kodus; tačiau jie yra prieinami /solutions aplankuose kiekvienoje projekto orientuotoje pamokoje. Kita idėja – sudaryti mokymosi grupę su draugais ir kartu peržiūrėti turinį. Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Visiškai pradedantiesiems:** Naujokas duomenų moksle? Pradėkite nuo mūsų [pradedančiųjų draugiškų pavyzdžių](examples/README.md)! Šie paprasti, gerai komentuoti pavyzdžiai padės jums suprasti pagrindus prieš gilinatės į visą mokymo programą. +> **[Studentams](https://aka.ms/student-page):** kad naudotumėte šią programą savarankiškai, šaknykite visą repozitoriją ir atlikite pratimus savarankiškai, pradėdami nuo priešpaskaitos testo. Tada skaitykite paskaitą ir atlikite likusias užduotis. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tiesiog kopijuodami sprendimų kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas /solutions aplankuose kiekvienoje projekto orientuotoje pamokoje. Kita idėja būtų sukurti studijų grupę su draugais ir kartu pereiti turinį. Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Greitas pradėjimas:** -1. Patikrinkite [Įdiegimo vadovą](INSTALLATION.md), kad pasiruoštumėte aplinką +**Greitas pradžios planas:** +1. Patikrinkite [Įdiegimo vadovą](INSTALLATION.md), kaip nustatyti savo aplinką 2. Peržiūrėkite [Naudojimo vadovą](USAGE.md), kad sužinotumėte, kaip dirbti su mokymo programa -3. Pradėkite nuo 1 pamokos ir atlikite seką +3. Pradėkite nuo 1 pamokos ir dirbkite nuosekliai 4. Prisijunkite prie mūsų [Discord bendruomenės](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pagalbai ## 👩‍🏫 Mokytojams -> **Mokytojams**: mes įtraukėme [keletą pasiūlymų](for-teachers.md), kaip naudoti šią mokymo programą. Laukiame jūsų atsiliepimų [mūsų diskusijų forume](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Mokytojams:** mes pateikėme [kai kuriuos pasiūlymus](for-teachers.md), kaip naudoti šią mokymo programą. Mielai lauksime jūsų atsiliepimų [mūsų diskusijų forume](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Susipažinkite su komanda -[![Reklaminis vaizdo įrašas](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Reklaminis vaizdo įrašas") +[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! +> 🎥 Spustelėkite aukščiau esantį paveikslėlį, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! ## Pedagogika -Kuriant šią mokymo programą pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų projektų pagrindu ir apimtų dažnai pasitaikančius testus. Baigę šią seriją studentai išmoks duomenų mokslo pagrindinius principus, įskaitant etinius konceptus, duomenų paruošimą, skirtingus duomenų apdorojimo būdus, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, realius duomenų mokslo panaudojimo atvejus ir dar daugiau. +Kuriant šią programą pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų projektinė, ir kad būtų dažni testai. Šios serijos pabaigoje studentai išmoks pagrindines duomenų mokslo sąvokas, įskaitant etinius principus, duomenų paruošimą, įvairius būdus dirbti su duomenimis, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, realaus pasaulio duomenų mokslo panaudojimo atvejus ir dar daugiau. -Be to, žemas rizikos lygis turintis testas prieš pamoką nustato studentų ketinimą mokytis tam tikros temos, o antras testas po pamokos užtikrina papildomą medžiagos įsisavinimą. Ši mokymo programa buvo sukurta būti lanksti ir smagi, ją galima atlikti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo paprastų ir palaipsniui tampa sudėtingesni per 10 savaičių ciklą. +Be to, lengvas testas prieš paskaitą nustato studento tikslą mokytis temos, o antras testas po paskaitos užtikrina geresnį įsiminimą. Ši programa sukurta būti lanksčia ir smagia, ją galima įveikti visą arba atskiras dalis. Projektai prasideda nuo mažų ir tampa vis sudėtingesni iki 10 savaičių ciklo pabaigos. -> Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo taisykles](CONTRIBUTING.md), [Vertimo](TRANSLATIONS.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvaus atsiliepimo! +> Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Dalyvavimo taisykles](CONTRIBUTING.md), [Vertimo gaires](TRANSLATIONS.md). Laukiame jūsų konstruktyvių atsiliepimų! ## Kiekviena pamoka apima: -- Pasirinktinį eskizų užrašą -- Pasirinktinį papildomą vaizdo įrašą +- Neprivalomą eskizo užrašą +- Neprivalomą papildomą vaizdo įrašą - Apšilimo testą prieš pamoką - Rašytinę pamoką -- Projektų pagrindu sudarytose pamokose – žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą +- Projekto pamokose – žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą - Žinių patikrinimus - Iššūkį - Papildomą skaitymą - Užduotį -- [Testą po pamokos](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Po pamokos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra Quiz-App aplanke, iš viso yra 40 testų po tris klausimus kiekviename. Jie susieti iš pamokų, tačiau testų programą galima paleisti vietoje arba publikuoti Azure; vadovaukitės „quiz-app“ aplanko instrukcijomis. Jie palaipsniui lokalizuojami. +> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra Quiz-App aplanke, iš viso 40 testų po tris klausimus kiekviename. Jie susieti iš pamokų, tačiau testų programėlę galima paleisti vietoje arba įdiegti į Azure; vykdykite nurodymus `quiz-app` aplanke. Jie palaipsniui lokalizuojami. -## 🎓 Pradedančiajam draugiški pavyzdžiai +## 🎓 Draugiški pradedantiesiems pavyzdžiai -**Naujas duomenų moksle?** Sukūrėme specialų [pavyzdžių katalogą](examples/README.md) su paprastu, aiškiai komentuotu kodu, kad padėtų jums pradėti: +**Naujas duomenų moksle?** Mes sukūrėme specialų [pavyzdžių katalogą](examples/README.md) su paprastu, gerai komentuotu kodu, kad padėtume jums pradėti: -- 🌟 **Sveikas pasauli!** – Jūsų pirmoji duomenų mokslo programa -- 📂 **Duomenų įkėlimas** – Išmokite skaityti ir tyrinėti duomenų rinkinius -- 📊 **Paprasta analizė** – Apskaičiuokite statistiką ir raskite modelius +- 🌟 **Sveikas Pasauli!** – Jūsų pirmoji duomenų mokslo programa +- 📂 **Duomenų užkėlimas** – Išmokite skaityti ir tyrinėti duomenų rinkinius +- 📊 **Paprasta analizė** – Skaičiuokite statistiką ir ieškokite modelių - 📈 **Pagrindinė vizualizacija** – Kurkite diagramas ir grafikus - 🔬 **Realaus pasaulio projektas** – Pilnas darbo eiga nuo pradžios iki pabaigos -Kiekvienas pavyzdys apima išsamius komentarus, paaiškinančius kiekvieną žingsnį, todėl ypač tinka visiškiems pradedantiesiems! +Kiekviename pavyzdyje pateikiami išsamūs komentarai, kurie paaiškina kiekvieną žingsnį, todėl jis puikiai tinka visiškiems pradedantiesiems! 👉 **[Pradėkite nuo pavyzdžių](examples/README.md)** 👈 ## Pamokos -|![ Eskizo užrašas @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/lt/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Eskizo užrašas autorius @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/lt/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Duomenų mokslas pradedantiesiems: kelio žemėlapis - _Eskizo užrašas [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Duomenų mokslas pradedantiesiems: kelias - _Eskizo užrašas autorius [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Pamokos numeris | Tema | Pamokos grupė | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | Autorius | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Duomenų mokslo apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip tai susiję su dirbtiniu intelektu, mašininio mokymosi ir didžiaisiais duomenimis. | [pamoka](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Duomenų mokslo etika | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Duomenų etikos sąvokos, iššūkiai ir pagrindai. | [pamoka](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Duomenų apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kaip klasifikuojami duomenys ir jų įprasti šaltiniai. | [pamoka](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Statistikos ir tikimybių įvadas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Matematiniai tikimybių ir statistikos metodai duomenims suprasti. | [pamoka](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Darbas su reliaciniais duomenimis | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Įvadas į reliacinius duomenis ir pagrindus, kaip tyrinėti ir analizuoti reliacinius duomenis naudojant struktūrizuotųjų užklausų kalbą, dar vadinamą SQL (tar. „si-kvel“). | [pamoka](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Darbas su NoSQL duomenimis | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Įvadas į nerealiacinius duomenis, jų įvairias rūšis ir pagrindus, kaip tyrinėti ir analizuoti dokumentų duomenų bazes. | [pamoka](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Darbas su Python | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Python naudojimo duomenų tyrinėjimui pagrindai su tokiomis bibliotekomis kaip Pandas. Rekomenduojamas Python programavimo pagrindų supratimas. | [pamoka](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Duomenų paruošimas | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Temų apžvalga apie duomenų valymą ir transformavimą, kad būtų galima spręsti trūkstamų, netikslių ar neišsamių duomenų problemas. | [pamoka](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Duomenų mokslo apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Išmokti pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininio mokymosi ir didžiųjų duomenų koncepcijomis. | [pamoka](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Duomenų mokslo etika | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Duomenų etikos sąvokos, iššūkiai ir struktūros. | [pamoka](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Duomenų apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kaip duomenys klasifikuojami ir jų įprasti šaltiniai. | [pamoka](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Statistika ir tikimybė | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Matematiniai tikimybės ir statistikos metodai duomenų supratimui. | [pamoka](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Darbas su reliaciniais duomenimis | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Įvadas į reliacinius duomenis ir jų tyrinėjimo bei analizės pagrindus naudojant struktūruotąjį užklausų kalbą SQL (tarimas „sidžel“). | [pamoka](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Darbas su NoSQL duomenimis | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Įvadas į nerealiacinius duomenis, jų tipus ir pagrindus nagrinėti bei analizuoti dokumentų duomenų bazes. | [pamoka](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Darbas su Python | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Pagrindai naudoti Python duomenų tyrinėjimui su bibliotekomis, tokiomis kaip Pandas. Rekomenduojamos pagrindinės Python programavimo žinios. | [pamoka](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Duomenų paruošimas | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Temos apie duomenų valymo ir transformavimo metodus, sprendžiant trūkstamų, netikslių ar neišsamių duomenų problemas. | [pamoka](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Kiekybinių duomenų vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Išmokite naudoti Matplotlib paukščių duomenų vizualizavimui 🦆 | [pamoka](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Duomenų pasiskirstymo vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Stebėjimų ir tendencijų intervalo viduje vizualizavimas. | [pamoka](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Proporcijų vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Diskrečios ir sugrupuotos proporcijos vizualizavimas. | [pamoka](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Ryšių vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Ryšių ir koreliacijų tarp duomenų rinkinių ir jų kintamųjų vizualizavimas. | [pamoka](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Reikšmingos vizualizacijos | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Technika ir vadovai, padedantys padaryti jūsų vizualizacijas vertingas efektyviam problemų sprendimui ir įžvalgoms. | [pamoka](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Duomenų mokslo ciklo įvadas | [Ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Įvadas į duomenų mokslo gyvenimo ciklą ir jo pirmąjį etapą – duomenų gavimą ir išgavimą. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Duomenų analizė | [Ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Šis duomenų mokslo ciklo etapas skiria dėmesį duomenų analizės technikoms. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacija | [Ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Šis duomenų mokslo ciklo etapas skiria dėmesį duomenų įžvalgų pateikimui taip, kad sprendimų priėmėjams būtų lengviau suprasti. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ši pamokų serija pristato duomenų mokslą debesyje ir jo privalumus. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelių mokymas naudojant Low Code įrankius. |[pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelių dislokavimas naudojant Azure Machine Learning Studio. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Duomenų mokslas gamtoje | [Gamtoje](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Duomenų mokslo projektai realiame pasaulyje. | [pamoka](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 10 | Duomenų pasiskirstymo vizualizacija | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Šioje pamokoje vizualizuojami stebėjimai ir tendencijos intervale. | [pamoka](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Proporcijų vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Diskrečių ir grupuotų procentų vizualizavimas. | [pamoka](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Santykių vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuojame duomenų rinkinių ir jų kintamųjų ryšius bei koreliacijas. | [pamoka](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Tikslinga vizualizacija | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Metodai ir patarimai, kaip sukurti vertingas vizualizacijas efektyviam problemų sprendimui ir įžvalgoms. | [pamoka](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Duomenų mokslo gyvavimo ciklo įvadas | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Duomenų mokslo gyvavimo ciklo įvadas ir pirmasis žingsnis – duomenų gavimas ir išgavimas. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Duomenų analizė | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė skiriama duomenų analizės metodams. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacija | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė skirta išvadų iš duomenų pristatymui taip, kad sprendimų priėmėjams būtų lengviau suprasti. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Šios pamokos supažindina su duomenų mokslo debesyje koncepcija ir jo privalumais. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelių treniravimas naudojant Low Code įrankius. |[pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelių diegimas naudojant Azure Machine Learning Studio. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Duomenų mokslas realiame pasaulyje | [Realiame pasaulyje](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Duomenų mokslu pagrįsti projektai realiame pasaulyje. | [pamoka](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šį pavyzdį Codespace aplinkoje: -1. Spustelėkite mygtuką Code ir pasirinkite Open with Codespaces parinktį. -2. Pasirinkite + New codespace apačioje esančioje srityje. -Daugiau informacijos rasite [GitHub dokumentacijoje](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šį pavyzdį Codespace: +1. Spustelėkite Code išskleidžiamąjį meniu ir pasirinkite Open with Codespaces parinktį. +2. Pasirinkite + New codespace lango apačioje. +Norėdami sužinoti daugiau, peržiūrėkite [GitHub dokumentaciją](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Containers -Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šį saugyklą konteineryje naudodami savo kompiuterį ir VSCode naudojant VS Code Remote - Containers plėtinį: +## VSCode Remote - konteineriai +Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šį repozitoriją konteineryje naudodami vietinę mašiną ir VSCode su VS Code Remote - Containers plėtiniu: -1. Jei pirmą kartą naudojate kūrimo konteinerį, įsitikinkite, kad jūsų sistema atitinka reikalavimus (pvz., įdiegėte Docker) pagal [pradžios dokumentaciją](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jei tai pirmas kartas, kai naudojate kūrimo konteinerį, įsitikinkite, kad jūsų sistema atitinka reikalavimus (pvz., įdiegta Docker), vadovaudamiesi [pradžios dokumentacija](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Norėdami naudoti šią saugyklą, galite atidaryti ją izoliuoto Docker tūrio viduje: +Norėdami naudoti šį repozitoriją, galite jį atidaryti izoliuotame Docker tūryje: -**Pastaba**: Tam naudojama Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komanda, kuri duomenų kodą nukopijuoja į Docker tūrį, o ne į vietinę failų sistemą. [Tūriai](https://docs.docker.com/storage/volumes/) yra pageidautinas būdas išsaugoti konteinerio duomenis. +**Pastaba**: Po gaubtu tai naudos Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komandą klonuoti šaltinio kodą Docker tūryje vietoj vietinio failų sistemos. [Tūriai](https://docs.docker.com/storage/volumes/) yra pageidaujamas duomenų konteineryje išlaikymo būdas. -Arba atidarykite vietinę klonuotą ar parsisiųstą saugyklos versiją: +Arba atidarykite vietoje klonuotą arba atsisiųstą repozitorijos kopiją: -- Nuklonuokite šią saugyklą į savo kompiuterį. -- Paspauskite F1 ir pasirinkite komandą **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pasirinkite šios aplanko nuklonuotą kopiją, palaukite kol konteineris užsikraus ir išbandykite. +- Nuklonuokite šią repozitoriją į savo vietinę failų sistemą. +- Paspauskite F1 ir pasirinkite **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komandą. +- Pasirinkite šios aplanko nuklonuotą kopiją, palaukite kol konteineris startuos ir išbandykite funkcijas. -## Darbas neprisijungus +## Offline prieiga -Galite naudoti šią dokumentaciją neprisijungę naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Nuklonuokite šią saugyklą, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo kompiuteryje, tada šios saugyklos šakninėje aplanke paleiskite komandą `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama per 3000 prievadą jūsų vietiniame serveryje: `localhost:3000`. +Galite vykdyti šią dokumentaciją neprisijungę naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Nuklonuokite šią repozitoriją, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietinėje mašinoje, tada pagrindiniame repozitorijos aplanke įvykdykite `docsify serve`. Svetainė bus pateikta 3000 prievade jūsų localhost adresu: `localhost:3000`. -> Pastaba, užrašų knygelės nebus rodomos Docsify platformoje, tad kai reikės paleisti užrašų knygelę, darykite tai atskirai VS Code su Python branduoliu. +> Pastebėkite, kad užrašai nebus atvaizduojami Docsify, todėl kai reikės paleisti užrašą, darykite tai atskirai VS Code su Python branduoliu. -## Kitos mokymo programos +## Kitos programos -Mūsų komanda kuria ir kitas mokymo programas! Pažiūrėkite: +Mūsų komanda kuria kitas programas! Peržiūrėkite: ### LangChain [![LangChain4j pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentai @@ -208,40 +208,40 @@ Mūsų komanda kuria ir kitas mokymo programas! Pažiūrėkite: --- -### Generatyvinė AI mokymų serija -[![Generatyvinė AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatyvinė AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatyvinė AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatyvinė AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Kartojamosios AI serijos +[![Kartojamoji AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kartojamoji AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kartojamoji AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kartojamoji AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Pagrindinis mokymasis -[![Mašininis mokymasis pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Pagrindiniai mokymai +[![ML pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Duomenų mokslas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Dirbtinis intelektas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Kibernetinis saugumas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Tinklalapių kūrimas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Interneto programavimas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Daiktų internetas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR kūrimas pradedantiesiems](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot serija -[![Copilot AI poriniam programavimui](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot serijos +[![Copilot dirbant su AI bendru programavimu](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot skirtas C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot nuotykiai](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Pagalbos gavimas -**Susiduriate su problemomis?** Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md) su dažnų problemų sprendimais. +**Susiduriate su problemomis?** Peržiūrėkite mūsų [Gedimų šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md), kad rastumėte sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms. -Jei įstringate ar turite klausimų apie AI programų kūrimą, prisijunkite prie kitų besimokančių ir patyrusių kūrėjų diskusijų apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiamí ir žinios dalijamasi laisvai. +Jei užstrigote arba turite klausimų apie AI programų kūrimą, prisijunkite prie kitų mokymosi entuziastų ir patyrusių programuotojų diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami, o žinios laisvai dalijamos. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jei turite produktų atsiliepimų arba susiduriate su klaidomis kūrimo metu, apsilankykite: +Jei turite atsiliepimų apie produktą arba radote klaidų kurdami lankykitės: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Jei turite produktų atsiliepimų arba susiduriate su klaidomis kūrimo metu, ap **Atsakomybės apribojimas**: -Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turi būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojamas profesionalus žmogaus vertimas. Mes neatsakom už bet kokius nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, kilusius naudojant šį vertimą. +Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas pagrindiniu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojamas profesionalus vertimas žmogaus. Mes neprisiimame atsakomybės už bet kokius nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, kylančius dėl šio vertimo naudojimo. \ No newline at end of file diff --git a/translations/mr/.co-op-translator.json b/translations/mr/.co-op-translator.json index 9ff4d3984..21b3fa433 100644 --- a/translations/mr/.co-op-translator.json +++ b/translations/mr/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "mr" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:32:06+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:55:07+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "mr" }, diff --git a/translations/mr/README.md b/translations/mr/README.md index 567f2d8cc..a2fff35c4 100644 --- a/translations/mr/README.md +++ b/translations/mr/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# नवीन सुरुवातीसाठी डेटा सायन्स - एक अभ्यासक्रम +# बिगिनर्ससाठी डेटा सायन्स - एक अभ्यासक्रम [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,237 +17,237 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -मायक्रोसॉफ्टमधील Azure Cloud Advocates हे डेटा सायन्सबाबत १० आठवडे, २० धडे या अभ्यासक्रमाची ऑफर देताना आनंदित आहेत. प्रत्येक धड्यात प्री-लेसन आणि पोस्ट-लेसन प्रश्नपत्रिका, धडा पूर्ण करण्यासाठी लेखी सूचना, एक मार्गदर्शक उपाय आणि एक असाइनमेंट समाविष्ट आहे. आमच्या प्रोजेक्ट-आधारित पद्धतीमुळे आपण शिकताना तयार करता, जे नवीन कौशल्य अधिक चांगल्या प्रकारे लागून राहण्यासाठी सिद्ध झाले आहे. +मायक्रोसॉफ्टमधील Azure Cloud Advocates आपल्याला डेटा सायन्सबद्दल 10 आठवड्यांचा, 20 धड्यांचा एक अभ्यासक्रम प्रदान करण्यात आनंदित आहेत. प्रत्येक धडयात पूर्व-परीक्षा आणि पश्चात-परीक्षा, धड्याचे पूर्ण करण्यासाठी लेखी सूचना, एक समाधान आणि एक असाइनमेंट समाविष्ट आहे. आमच्या प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण पद्धतीमुळे तुम्हाला शिकतांना तयार करता येते, नवीन कौशल्ये 'जपण्याचा' एक सिद्ध मार्ग. -**आमच्या लेखकांचे मनापासून आभार:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**आपल्या लेखकांचे हार्दिक आभार:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 विशेष आभार 🙏 आमच्या [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखक, परिक्षक आणि सामग्री योगदानकर्त्यांना,** विशेषतः आर्यन अरोरा, [आदित्य गर्ग](https://github.com/AdityaGarg00), [अलोंद्रामोलिना सांचेज](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंग](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैल बिहारी दुबे, [डिब्री नसोफोर](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [दिशिता भासिन](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [माजद सफी](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [मॅक्स ब्लुम](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [मिगुएल कोरेया](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [मोहम्मा इफ्तेखेर (इफ्टू) अबने जलाल](https://twitter.com/iftu119), [नवरीन तबास्सुम](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [रेमंड वांग्सा पुत्त्रा](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [रोहित यादव](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धी शर्मा, [सान्या सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[शीना नारुला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौकीर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेंद्रसिंग पवार , [विदुषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जसलीन सुनधी](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 आमच्या [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखक, पुनरावलोकक आणि सामग्री योगदानकर्त्यांचे विशेष आभार 🙏,** विशेषतः आर्यन अरोरा, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैलबिहारी दुबे, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita 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सायन्स - _स्केचनोद [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारे_ | +| बिगिनर्ससाठी डेटा सायन्स - _स्केचनोート द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 बहुभाषिक समर्थन -#### GitHub Action द्वारे समर्थित (स्वयंचलित व कायम अद्ययावत) +#### GitHub Action द्वारे समर्थीत (स्वयंचलित आणि नेहमी अपडेट) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | 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[Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **स्थानिक कॉपी प्राधान्य द्याल का?** +> **स्थानिक क्लोन करायचे आहे का?** -> हा संग्रह 50+ भाषांमध्ये भाषांतरांचा समावेश करतो ज्यामुळे डाउनलोड साइज मोठा होतो. भाषांतरांशिवाय क्लोन करण्यासाठी sparse checkout वापरा: +> या रेपॉजिटरीमध्ये 50+ भाषांमध्ये भाषांतर आहेत ज्यामुळे डाउनलोडचा आकार लक्षणीय वाढतो. भाषांतरांशिवाय क्लोन करण्यासाठी, sparse checkout वापरा: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> यामुळे आपल्याला अभ्यासक्रम पूर्ण करण्यासाठी आवश्यक सर्वकाही मिळेल आणि डाउनलोड जलद होईल. +> यामुळे तुम्हाला कोर्स पूर्ण करण्यासाठी सर्वकाही खूप वेगाने डाउनलोड होईल. -**अधिक भाषांतरांसाठी समर्थित भाषा येथे पाहा [येथे](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**जर तुम्हाला अतिरिक्त भाषांतरांना समर्थन हवे असल्यास, ते येथे यादीबद्ध आहेत [येथे](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### आमच्या समुदायात सामील व्हा +#### आमच्या समुदायात सामील व्हा [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -आमच्याकडे Discord वर AI सह जाणून घेण्याचा सत्र चालू आहे, त्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी आणि सहभागी होण्यासाठी [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) येथे भेट द्या, १८ - ३० सप्टेंबर, २०२५. तुम्हाला डेटा सायन्ससाठी GitHub Copilot वापरण्याचे टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. +आमच्याकडे एक Discord AI सह शिका मालिका चालू आहे, अधिक जाणून घेण्यासाठी आणि सामील होण्यासाठी [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) या ठिकाणी 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 दरम्यान. तुम्हाला डेटा सायन्ससाठी GitHub Copilot वापरण्याचे टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. ![Learn with AI series](../../translated_images/mr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # तुम्ही विद्यार्थी आहात का? -खालील संसाधनांसह प्रारंभ करा: +खालील संसाधनांपासून सुरु करा: -- [विद्यार्थी हब पेज](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) या पृष्ठावर, तुम्हाला नवीन सुरुवातीसाठी संसाधने, विद्यार्थी पॅक आणि अगदी मोफत प्रमाणपत्र व्हाउचरसाठी मार्ग मिळतील. हा असा एक पृष्ठ आहे ज्याला तुम्ही बुकमार्क करा आणि कधी कधी तपासत राहा कारण आम्ही किमान महिन्याला एकदा सामग्री अद्ययावत करतो. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) या ग्लोबल समुदायात सहभागी व्हा, हे तुम्हाला Microsoft मध्ये सामील होण्याचा मार्ग असू शकतो. +- [विद्यार्थी हब पेज](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) या पेजवर, तुम्हाला बिगिनर्ससाठी संसाधने, विद्यार्थी पॅक्स आणि अगदी मोफत प्रमाणपत्र व्हाउचर मिळवण्याचे मार्गही सापडतील. हा एक असा पृष्ठ आहे ज्याला तुम्ही bookmark करून ठेवा आणि वेळोवेळी तपासा कारण आम्ही महिनाभरांनी सामग्री बदलतो. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) जागतिक विद्यार्थी अँम्बॅसडर समुदायात सामील व्हा, हे तुमच्यासाठी मायक्रोसॉफ्टमध्ये प्रवेशाचा मार्ग असू शकतो. -# प्रारंभ करणे +# सुरुवात कशी करावी ## 📚 दस्तऐवजीकरण -- **[स्थापना मार्गदर्शक](INSTALLATION.md)** - सुरुवातीसाठी पावलोपावली सेटअप सूचना +- **[इंस्टॉलेशन मार्गदर्शक](INSTALLATION.md)** - बिगिनर्ससाठी टप्प्याटप्प्याने सेटअप सूचना - **[वापर मार्गदर्शक](USAGE.md)** - उदाहरणे आणि सामान्य कार्यप्रवाह -- **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्या सोडवण्याचे उपाय -- **[योगदान कसे करावे](CONTRIBUTING.md)** - या प्रकल्पात कसे योगदान द्यावे -- **[शिकविणाऱ्यांसाठी](for-teachers.md)** - शिकवण्याचे मार्गदर्शन आणि वर्गातील संसाधने +- **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्यांसाठी उपाय +- **[योगदान मार्गदर्शक](CONTRIBUTING.md)** - या प्रकल्पात कसे योगदान द्यावे +- **[शिक्षकांसाठी](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन आणि वर्गातील संसाधने ## 👨‍🎓 विद्यार्थ्यांसाठी -> **पूर्ण नवीन सुरुवातीसाठी**: डेटा सायन्समध्ये नवीन आहात का? आमच्या [सुरुवातीसाठी सोप्या उदाहरणांपासून](examples/README.md) सुरू करा! ही सोपी, व्यवस्थित समजावलेली उदाहरणे आपल्याला मूलभूत समजण्यासाठी मदत करतील आणि नंतर संपूर्ण अभ्यासक्रमात उडी मारू शकता. -> **[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page)**: हा अभ्यासक्रम स्वतः वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपो फोर्क करा आणि स्वतः प्रश्नपत्रिका पासून सुरू करून एक्सरसाइझ पूर्ण करा. नंतर लेक्चर वाचा आणि बाकीच्या क्रियाकलापांचे पूर्णत्व साधा. प्रोजेक्ट तयार करताना समाधान कोड कॉपी करण्याऐवजी धडे समजून घेण्याचा प्रयत्न करा; तथापि, त्या कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख धड्यातील /solutions फोल्डरमध्ये उपलब्ध आहे. आणखी एक विचार म्हणजे मित्रांबरोबर अभ्यास गट तयार करून सामग्री एकत्रून जाणून घेणे. पुढील अध्ययनासाठी आम्ही [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) शिफारस करतो. +> **संपूर्ण नवशिक्या**: डेटा सायन्समध्ये नवीन आहात? आमच्या [नवशिक्यांसाठी सोप्या उदाहरणांपासून](examples/README.md) सुरुवात करा! हे सोपे, चांगले टिपण लिहिलेले उदाहरणे तुम्हाला मुलभूत गोष्टी समजून घेण्यास मदत करतील, पूर्ण अभ्यासक्रमात डोकावण्याआधी. +> **[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page)**: हा अभ्यासक्रम स्वतंत्रपणे वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपॉजिटरी फोर्क करा आणि व्यायाम स्वतः पूर्ण करा, पूर्व-व्याख्यान चाचणीने सुरु करा. मग व्याख्यान वाचा आणि उर्वरित क्रिया पूर्ण करा. प्रकल्प निवडायला शक्यतो धडा समजून घेऊन तयार करा, समाधान कोड कॉपी करण्याऐवजी; तरीही त्या कोड प्रकल्प-आधारित प्रत्येक धड्याच्या /solutions फोल्डरमध्ये उपलब्ध आहेत. आणखी एक कल्पना म्हणजे मित्रांसह अभ्यास गट बनवून एकत्रून सामग्री पूर्ण करणे. पुढील अभ्यासासाठी, आम्ही [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ची शिफारस करतो. -**त्वरित प्रारंभ:** -1. आपले वातावरण सेट करण्यासाठी [स्थापना मार्गदर्शक](INSTALLATION.md) तपासा -2. अभ्यासक्रम वापरण्याबाबत जाणून घेण्यासाठी [वापर मार्गदर्शक](USAGE.md) पाहा -3. पहिल्या धड्यानं सुरू करा आणि सलग काम करा -4. आधारासाठी आमच्या [Discord समुदायात](https://aka.ms/ds4beginners/discord) सहभागी व्हा +**जलद सुरुवात:** +1. तुमचे वातावरण सेट करण्यासाठी [इंस्टॉलेशन मार्गदर्शक](INSTALLATION.md) पहा +2. अभ्यासक्रमाशी कसे काम करायचे ते जाणून घेण्यासाठी [वापर मार्गदर्शक](USAGE.md) पहा +3. धडा 1 पासून सुरुवात करा आणि क्रमाने पुढे जा +4. आमच्या [Discord समुदायात](https://aka.ms/ds4beginners/discord) सामील व्हा मदतीसाठी ## 👩‍🏫 शिक्षकांसाठी -> **शिक्षकांसाठी**: आम्ही या अभ्यासक्रमाचा कसा वापर करावा याबाबत काही [सूचना](for-teachers.md) समाविष्ट केल्या आहेत. आम्हाला तुमचे अभिप्राय आवडेल [आपल्या चर्चा मंचावर](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **शिक्षकांनो**: आम्ही [या अभ्यासक्रमाचा उपयोग कसा करावा याबाबत काही सूचना](for-teachers.md) दिल्या आहेत. कृपया आमच्या [चर्चा मंचावर](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) तुमचा अभिप्राय द्या! ## टीमला भेटा [![प्रोमो व्हिडिओ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो व्हिडिओ") -**गीफ** [मोहीत जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) यांनी तयार केलेली +**गिफ** [मोहित जैसाळ](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) यांनी -> 🎥 प्रोजेक्ट आणि ते तयार करणाऱ्या लोकांबद्दल व्हिडिओ पाहण्यासाठी वरील प्रतिमेवर क्लिक करा! +> 🎥 प्रोजेक्ट आणि त्याला तयार करणाऱ्या लोकांबद्दल व्हिडिओसाठी वरील प्रतिमा क्लिक करा! -## अध्यापन पद्धती +## अध्यापनशास्त्र -आम्ही या अभ्यासक्रम तयार करताना दोन अध्यापन तत्त्वे निवडली आहेत: तो प्रोजेक्ट-आधारित असेल आणि त्यात वारंवार क्विझेस असतील याची खात्री करणे. या मालिकेच्या शेवटी, विद्यार्थ्यांनी डेटासायन्सची मूलभूत तत्त्वे शिकली असतील, ज्यात नैतिक संकल्पना, डेटाची तयारी, डेटासह काम करण्याच्या वेगवेगळ्या पद्धती, डेटा व्हिज्युअलायझेशन, डेटा विश्लेषण, डेटासायन्सचे वास्तविक वापर केसेस आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. +आम्ही या अभ्यासक्रमाच्या बांधणीसाठी दोन अध्यापन तत्त्व निवडले आहेत: हे प्रोजेक्ट-आधारित असणे आणि त्यात वारंवार क्विझ असणे. या मालिकेच्या शेवटी, विद्यार्थी डेटा विज्ञानाचे मूलभूत तत्त्वे शिकतील, ज्यात नैतिक संकल्पना, डेटा तयारी, डेटा हाताळण्याचे वेगवेगळे मार्ग, डेटा दृश्यांकन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञानाच्या प्रत्यक्ष वापराच्या बाबी आणि बरेच काही यांचा समावेश असेल. -याशिवाय, वर्गाच्या आधी एक कमी-धोक्याचा क्विझ विद्यार्थ्याच्या एका विषयावर लक्ष केंद्रित करण्याचा उद्देश सेट करतो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ अधिक टिकाव खातो. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेशीर बनविण्यासाठी डिझाइन केला गेला आहे आणि तो पूर्णपणे किंवा भागानुसार घेता येऊ शकतो. प्रोजेक्ट्स लहान सुरू होतात आणि 10 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी अधिक जटिल होतात. +याव्यतिरिक्त, वर्गाच्या आधीचा कमी धोका असलेला क्विझ विद्यार्थ्यांच्या विषय शिकण्याच्या हेतूची स्थापन करतो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ अधिक रक्षण खात्री करतो. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेदार बनविण्यासाठी तयार केला गेला असून तो पूर्ण किंवा भागात घेतला जाऊ शकतो. प्रोजेक्ट्स सुरुवातीला छोटे असून १० आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी अधिक क्लिष्ट होतात. -> आमचा [व्यवहार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [भाषांतर](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शक तत्त्वे पहा. आम्ही आपले रचनात्मक अभिप्राय स्वागत करतो! +> आमचा [व्यवहार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शक तत्त्वे पाहा. आम्ही तुमच्या रचनात्मक अभिप्रायाचे स्वागत करतो! -## प्रत्येक धड्यात समाविष्ट आहे: +## प्रत्येक धड्यामध्ये समाविष्ट आहे: -- ऐच्छिक स्केच नोट +- ऐच्छिक स्केचनोट - ऐच्छिक पूरक व्हिडिओ -- धड्याआधी गरम-up क्विझ -- लेखी धडा -- प्रोजेक्ट-आधारित धड्यांकरिता, प्रोजेक्ट कसा तयार करावा यावर चरण-दर-चरण मार्गदर्शक -- ज्ञान तपासण्या +- धड्यापूर्वीचे वॉर्मअप क्विझ +- लिहिलेले धडा +- प्रोजेक्ट-आधारित धड्यांसाठी प्रोजेक्ट कसा तयार करायचा याबाबत टप्प्याटप्प्याने मार्गदर्शने +- ज्ञान तपासणी - एक आव्हान - पूरक वाचन - असाइनमेंट - [धड्यानंतरचा क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विझेसबाबत एक टिप**: सर्व क्विझेस Quiz-App फोल्डरमध्ये आहेत, प्रत्येकमध्ये तीन प्रश्नांसह 40 क्विझेस. ते धड्यांमध्ये लिंक केलेले आहेत, पण क्विझ ॲप स्थानिकरित्या चालवता येऊ शकते किंवा Azure वर तैनात करता येऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचना पाळा. ते हळूहळू स्थानिकीकरण केले जात आहेत. +> **क्विझबद्दल एक टीप**: सर्व क्विझ Quiz-App फोल्डरमध्ये आहेत, एकूण ४० क्विझ ज्या प्रत्येकी तीन प्रश्नांच्या आहेत. त्यांना धड्यांमधून लिंक केले जाते, पण क्विझ अॅप स्थानिकरित्या चालवला जाऊ शकतो किंवा Azure वर तैनात केला जाऊ शकतो; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचना पाळा. ते हळूहळू स्थानिक केले जात आहेत. -## 🎓 नवशिक्यांसाठी सोपे उदाहरणे +## 🎓 सुरुवातीसाठी सोपे उदाहरणे -**डेटासायन्समध्ये नवीन आहात?** आम्ही एक खास [उदाहरणांचे निर्देशिका](examples/README.md) तयार केली आहे ज्यात सोपा, व्यवस्थित टिप्पणी केलेला कोड आहे ज्यामुळे तुम्हाला सुरुवात करण्यात मदत होईल: +**डेटा सायन्समध्ये नवीन आहात?** आम्ही एक विशेष [उदाहरणे निर्देशिका](examples/README.md) तयार केली आहे ज्यात सोपे आणि चांगल्या प्रकारे टिप्पणीसहित कोड आहे ज्यामुळे तुम्हाला सुरुवात करणे सोपे जाईल: -- 🌟 **हॅलो वर्ल्ड** - तुमचा पहिला डेटासायन्स प्रोग्राम -- 📂 **डेटा लोड करणे** - डेटासेट वाचणे आणि तपासणे शिका -- 📊 **सोपा विश्लेषण** - सांख्यिकी मोजा आणि नमुने शोधा -- 📈 **मूलभूत व्हिज्युअलायझेशन** - चार्ट आणि ग्राफ तयार करा -- 🔬 **प्रामाणिक प्रोजेक्ट** - सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत संपूर्ण कार्यप्रवाह +- 🌟 **हॅलो वर्ल्ड** - तुमचा पहिला डेटा सायन्स प्रोग्राम +- 📂 **डेटा लोड करणे** - डेटासेट वाचणे आणि शोधणे शिका +- 📊 **सोपे विश्लेषण** - सांख्यिकी गणना करा आणि नमुने शोधा +- 📈 **मूलभूत दृश्यांकन** - चार्ट्स आणि ग्राफ तयार करा +- 🔬 **खरी जगातील प्रोजेक्ट** - सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत पूर्ण प्रक्रिया -प्रत्येक उदाहरणात प्रत्येक टप्प्यावर सविस्तर टिप्पणी आहे, त्यामुळे ते पूर्णपणे नवशिक्यांसाठी योग्य आहे! +प्रत्येक उदाहरणात प्रत्येक टप्पा समजावणाऱ्या सविस्तर टिप्पण्या आहेत, ज्यामुळे ते पूर्णपणे नवख्या व्यक्तीसाठी परिपूर्ण आहे! -👉 **[उदाहरणांसह सुरू करा](examples/README.md)** 👈 +👉 **[उदाहरणांसह सुरुवात करा](examples/README.md)** 👈 ## धडे -|![ @sketchthedocs यांनी केलेली स्केच नोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/mr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs कडून स्केचनोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/mr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| डेटासायन्स फॉर बिगिनर्स: रोडमॅप - _स्केच नोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) यांनी_ | - - -| धडा क्रमांक | विषय | धडा समूह | शिकण्याचे उद्दिष्टे | लिंक केलेला धडा | लेखक | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | डेटासायन्सची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटासायन्समागील मूलभूत संकल्पना आणि तो कसा आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स, मशीन लर्निंग, व बिग डेटा शी संबंधित आहे हे शिका. | [धडा](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [दिमित्री](http://soshnikov.com) | -| 02 | डेटासायन्सचे नैतिक तत्त्व | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटाऐथिक्सची संकल्पना, आव्हाने व चौकट. | [धडा](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | डेटाची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटाची वर्गवारी कशी केली जाते आणि त्याचे सामान्य स्रोत कोणते. | [धडा](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जॅस्मीन](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | सांख्यिकी व संभाव्यता परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समजून घेण्यासाठी संभाव्यता आणि सांख्यिकीचे गणितीय तंत्र. | [धडा](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [दिमित्री](http://soshnikov.com) | -| 05 | रिलेशनल डेटासह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटाचा परिचय व स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लँग्वेज (SQL) वापरून डेटाचा शोध व विश्लेषण. | [धडा](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL डेटासह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | नॉन-रिलेशनल डेटाचा परिचय, विविध प्रकार व दस्तऐवज डेटाबेसची मूलभूत माहिती. | [धडा](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जॅस्मीन](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | पायथॉनचा वापर | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | पायथॉन वापरून डेटाची तपासणी करण्यासाठी पॅंडाज सारख्या लायब्ररींसह मूलभूत ज्ञान. पायथॉन प्रोग्रॅमिंगची प्राथमिक समज आवश्यक. | [धडा](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [दिमित्री](http://soshnikov.com) | -| 08 | डेटा तयारी | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | गहाळ, चुकीचा किंवा अपूर्ण डेटाशी संबंधित डेटा स्वच्छता आणि रूपांतरणाच्या तंत्रज्ञानावर विषय. | [धडा](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जॅस्मीन](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | मात्रांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib वापरून पक्षी डेटा 🦆 कसा व्हिज्युअलायझ करायचा ते शिका | [धडा](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | डेटाच्या वितरणांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | निरीक्षणे आणि ट्रेंड एका अंतरालात कसे व्हिज्युअलायझ करायचे. | [धडा](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | प्रमाणांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डिस्क्रीट आणि गटबद्ध टक्केवारींचे व्हिज्युअलायझेशन. | [धडा](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | नातेसंबंधांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटाच्या संचांमधील कनेक्शन आणि सहसंबंध कसे व्हिज्युअलायझ करायचे. | [धडा](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | अर्थपूर्ण व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या सोडविण्यासाठी आणि आकलनांसाठी व्हिज्युअलायझेशन कसे मूल्यवान बनवायचे यासाठी तंत्रे व मार्गदर्शन. | [धडा](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | डेटासायन्सच्या जीवनचक्राचा परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटासायन्स जीवनचक्राचा परिचय आणि डेटाकडे प्रवेश व बाहेर काढण्याचा प्रथम टप्पा. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जॅस्मीन](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटासायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटाचे विश्लेषण करण्यावर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जॅस्मीन](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | निर्णय घेणाऱ्यांना समजायला सोपे करण्यासाठी डेटापासून Insights सादर करण्यावर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जालेन](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | क्लाउडमधील डेटासायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउड मधील डेटासायन्स आणि त्याचे फायदे यांचा ओळख. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | क्लाउडमधील डेटासायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स वापरून मॉडेल ट्रेनिंग. |[धडा](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | क्लाउडमधील डेटासायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio वापरून मॉडेल तैनात करणे. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | नैसर्गिक जगतातील डेटासायन्स | [नैसर्गिक जगतामध्ये](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक जगातील डेटासायन्स चालवलेले प्रोजेक्ट्स. | [धडा](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | +| डेटा सायन्स फॉर बिंनर्स: रोडमॅप - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) कडून_ | + + +| धडा क्रमांक | विषय | धडा गट | शिकण्याची उद्दिष्टे | लिंक केलेला धडा | लेखक | +| :----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| ०१ | डेटा सायन्सची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा सायन्सच्या मूलभूत संकल्पना आणि कसे ते कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, आणि बिग डेटा यासंबंधीत आहे ते शिका. | [धडा](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [डमित्रि](http://soshnikov.com) | +| ०२ | डेटा सायन्स नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता संकल्पना, आव्हाने आणि फ्रेमवर्क्स. | [धडा](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्या](https://twitter.com/nitya) | +| ०३ | डेटा व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसा वर्गीकृत केला जातो आणि त्याचे सामान्य स्रोत काय आहेत. | [धडा](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जॅस्मीन](https://www.twitter.com/paladique) | +| ०४ | सांख्यिकी व संभाव्यता परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समजून घेण्यासाठी संभाव्यता आणि सांख्यिकी यांचे गणितीय तंत्र. | [धडा](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [डमित्रि](http://soshnikov.com) | +| ०५ | संबंधी डेटा सोबत काम करणे | [डेटा सोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | संबंधी डेटाचा परिचय आणि SQL (ज्याला "सी-क्वेल" म्हणतात) वापरून संबंधी डेटा शोधणे आणि विश्लेषण करण्याचे मूलतत्त्वे. | [धडा](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| ०६ | नोSQL डेटासोबत काम करणे | [डेटा सोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | नॉन-रिलेशनल डेटाचा परिचय, त्याचे वेगवेगळे प्रकार आणि दस्तऐवज डेटाबेस कसे शोधायचे आणि विश्लेषण करायचे याचे मूलतत्त्व. | [धडा](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जॅस्मीन](https://twitter.com/paladique)| +| ०७ | पायथन सोबत काम करणे | [डेटा सोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | पायथन वापरून डेटा तपासणीसाठी Pandas सारख्या लायब्ररीजची मूलभूत माहिती. पायथन प्रोग्रॅमिंगचा प्राथमिक समज आवश्यक. | [धडा](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [डमित्रि](http://soshnikov.com) | +| ०८ | डेटा तयारी | [डेटा सोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | हरवलेला, चुकीचा किंवा अपूर्ण डेटा यांसारख्या आव्हानांसाठी डेटा स्वच्छीकरण आणि रूपांतरण तंत्रे. | [धडा](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जॅस्मीन](https://www.twitter.com/paladique) | +| ०९ | प्रमाणांची दृश्यांकन | [डेटा दृश्यांकन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib वापरून पक्षी डेटा 🦆 कसा दृश्य करायचा ते शिका | [धडा](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १० | डेटा वितरण दृश्यांकन | [डेटा दृश्यांकन](3-Data-Visualization/README.md) | अवधीतील निरीक्षणे व प्रवाह दृश्य करणे. | [धडा](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| ११ | प्रमाणांचे दृश्यांकन | [डेटा दृश्यांकन](3-Data-Visualization/README.md) | निरंतर व समूहित टक्केवारीचे दृश्यांकन. | [धडा](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १२ | नातेसंबंधांचे दृश्यांकन | [डेटा दृश्यांकन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट्स व त्यांचे बदल यामधील संबंध व सहसंबंधांचे दृश्यांकन. | [धडा](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १३ | अर्थपूर्ण दृश्यांकन | [डेटा दृश्यांकन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या सोडवण्यासाठी आणि अंतर्दृष्टीसाठी तुमच्या दृश्यांकनांना कसे मूल्यवान बनवायचे याबाबत तंत्रे व मार्गदर्शन. | [धडा](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १४ | डेटा सायन्स जीवनचक्र परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा परिचय आणि डेटाची प्राप्ती व बाहेर काढण्याचा पहिला टप्पा. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जॅस्मीन](https://twitter.com/paladique) | +| १५ | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटाचे विश्लेषण करण्याच्या तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जॅस्मीन](https://twitter.com/paladique) | | | +| १६ | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | हा टप्पा डेटा मधील अंतर्दृष्टीजम्हणून निर्णय घेणाऱ्यांना समजायला सोप्या पद्धतीने सादर करण्यावर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जालेन](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| १७ | क्लाउड मध्ये डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमधील डेटा सायन्स आणि त्याचे फायदे याची मालिका परिचय देते. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | +| १८ | क्लाउड मध्ये डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड साधने वापरून मॉडेल्स प्रशिक्षण. |[धडा](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | +| १९ | क्लाउड मध्ये डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio वापरून मॉडेल्स तैनात करणे. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) | +| २० | वास्तविक जगात डेटा सायन्स | [वैल्डमध्ये](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | प्रत्यक्ष जगातील डेटा सायन्स चालित प्रोजेक्ट्स. | [धडा](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्या](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -या नमुन्यावर Codespace मध्ये उघडण्यासाठी खालील चरणांचे अनुसरण करा: -1. "कोड" ड्रॉप-डाउन मेनूवर क्लिक करा आणि "Open with Codespaces" पर्याय निवडा. -2. पॅनेलच्या तळाशी + New codespace निवडा. -अधिक माहितीकरिता, [GitHub दस्तऐवज](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) पहा. +या सॅम्पलला Codespace मध्ये उघडण्यासाठी हे पावले करा: +१. कोड ड्रॉपडाऊन मेनू क्लिक करा आणि Open with Codespaces पर्याय निवडा. +२. पॅनलखाली + New codespace निवडा. +अधिक माहितीसाठी, [GitHub दस्तऐवज](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) पहा. -## VSCode Remote - Containers -आपल्या स्थानिक संगणकाचा वापर करून आणि VSCode मध्ये VS Code Remote - Containers विस्तार वापरून या रेपॉजिटरीला कंटेनरमध्ये उघडण्यासाठी खालील चरणांचे पालन करा: +## VSCode Remote - कंटेनर्स +तुमच्या स्थानिक संगणकावर आणि VSCode वापरून VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन वापरून या रिपोजिटरीला कंटेनरमध्ये उघडण्यासाठी हे पावले करा: -1. जर तुम्ही प्रथमच विकास कंटेनर वापरत असाल, तर तुमची प्रणाली आवश्यकता पूर्ण आहे याची खात्री करा (उदा. Docker स्थापित केलेले आहे) [सुरुवात कशी करावी दस्तऐवज](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मध्ये. +१. जर तुम्ही प्रथमच डेव्हलपमेंट कंटेनर वापरत असाल तर, कृपया [प्रारंभिक दस्तऐवज](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मध्ये नमूद केलेली पूर्वअट तपासा (उदा. Docker इन्स्टॉल केलेले आहे की नाही). -या रेपॉजिटरीसाठी, तुम्ही कंटेनरमध्ये सोर्स कोड क्लोन करण्यासाठी या कमांडचा वापर करू शकता: +हा रिपोजिटरी वापरण्यासाठी, तुम्ही रिपोजिटरीला वेगळ्या Docker व्हॉल्यूममध्ये उघडू शकता: -**टीप:** Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** आदेश वापरून सोर्स कोड लोकल फाईल सिस्टमऐवजी Docker व्हॉल्यूममध्ये क्लोन करणे. डेटा टिकवण्यासाठी व्हॉल्यूम (volumes) हा प्राधान्यक्रम आहे. +**टीप**: यामुळे Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड वापरून स्रोत कोड स्थानिक फाइलसिस्टमऐवजी Docker व्हॉल्यूममध्ये क्लोन केला जाईल. [व्हॉल्यूम](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ही कंटेनर डेटा टिकवण्यासाठी पसंतीची पद्धत आहे. -किंवा स्थानिक क्लोन किंवा डाउनलोड केलेली आवृत्ती वापरा: +किंवा रिपोजिटरीची स्थानिक क्लोन किंवा डाउनलोड केलेली आवृत्ती उघडा: -- आपल्या स्थानिक फाईल सिस्टमवर हि रेपॉजिटरी क्लोन करा. -- F1 दाबा आणि **Remote-Containers: Open Folder in Container...** आदेश निवडा. -- या फोल्डरची क्लोन आवृत्ती निवडा, कंटेनर सुरू होईपर्यंत थांबा, आणि प्रयत्न करा. +- ही रिपोजिटरी तुमच्या स्थानिक फाइलसिस्टमवर क्लोन करा. +- F1 दाबा आणि **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड निवडा. +- या फोल्डरची क्लोन केलेली कॉपी निवडा, कंटेनर सुरू होईपर्यंत थांबा, आणि वापर करून पहा. ## ऑफलाइन प्रवेश -तुम्ही [Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून ही दस्तऐवज ऑफलाइन चालवू शकता. या रेपॉजिटरीचा fork करा, [Docsify इंस्टॉल करा](https://docsify.js.org/#/quickstart) आपल्या स्थानिक संगणकावर, आणि नंतर या रेपॉजिटरीच्या मूळ फोल्डरमध्ये `docsify serve` असा कमांड द्या. वेबसाइट तुमच्या लोकलहोस्ट: पोर्ट 3000 वर सर्व्ह केली जाईल: `localhost:3000`. +तुम्ही हा दस्तऐवज ऑफलाइन चालवू शकता [Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून. या रिपोजिटरीला फोर्क करा, तुमच्या स्थानिक संगणकावर [Docsify इंस्टॉल](https://docsify.js.org/#/quickstart) करा, नंतर या रिपोजिटरीच्या मूळ फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाईप करा. वेबसाइट लोकलहोस्टच्या पोर्ट 3000 वर सेवा देईल: `localhost:3000`. -> लक्षात ठेवा, नोटबुक्स Docsify द्वारे रेंडर होणार नाहीत, त्यामुळे तुम्हाला नोटबुक चालवायची असल्यास, ते वेगळे VS Code मध्ये Python कर्नल चालवून करा. +> लक्षात ठेवा, नोटबुक्स Docsify द्वारे रेंडर केले जाणार नाहीत, त्यामुळे नोटबुक चालवणे आवश्यक असल्यास VS Code मध्ये वेगळे Python कर्नेल वापरून ते करा. ## इतर अभ्यासक्रम -आमची टीम इतर अभ्यासक्रम तयार करते! पहा: +आमची टीम इतर अभ्यासक्रम देखील तयार करते! हे पाहा: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![शुरुआतीांसाठी LangChain.js](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![शुरुआतीांसाठी LangChain](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / एजंट्स -[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी AZD](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी Edge AI](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी MCP](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी AI एजंट्स](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### जनरेटिव AI सिरीज -[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### जनरेटिव्ह AI श्रेणी +[![शुरुआतींसाठी जनरेटिव्ह AI](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![जनरेटिव्ह AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![जनरेटिव्ह AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![जनरेटिव्ह AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### कोर शिक्षण -[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### कोअर शिक्षण +[![शुरुआतींसाठी मशीन लर्निंग](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी डेटा सायन्स](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी AI](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी सायबरसुरक्षा](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![शुरुआतींसाठी वेब विकास](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![शुरुआतींसाठी XR विकास](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### कॉपिलॉट सिरीज -[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### कोपायलट श्रेणी +[![AI जोडून प्रोग्रामिंगसाठी कोपायलट](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET साठी कोपायलट](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![कोपायलट साहसी](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## मदत मिळवा +## मदत मिळविणे -**समस्या येत आहेत का?** सर्वसाधारण समस्या सोडविण्यासाठी आमचा [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) तपासा. +**समस्या येत आहेत?** सामान्य समस्यांसाठी सोडवणुकीसाठी आमची [तक्रार निराकरण मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) तपासा. -जर तुम्ही अडकले असाल किंवा AI ऍप विकसित करताना काही प्रश्न असतील तर MCP विषयी चर्चा करण्यासाठी सहअभ्यासक आणि अनुभवी विकासकांच्या समुदायात सहभागी व्हा. हे एक सहाय्यकारी समुदाय आहे जिथे प्रश्न विचारणे स्वागतार्ह आहे आणि ज्ञान मोफत सामायिक केले जाते. +जर तुम्हाला अडचण येत असेल किंवा AI अनुप्रयोग तयार करण्याबाबत काही प्रश्न असतील तर, MCP बद्दल चर्चा करण्यासाठी इतर शिकणाऱ्यांशी आणि अनुभवी विकसकांशी सामील व्हा. हे एक सहकार्यशील समुदाय आहे जिथे प्रश्न विचारणे स्वागतार्ह आहे आणि ज्ञान मुक्तपणे शेअर केले जाते. -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![मायक्रोसॉफ्ट फाउंड्री डिस्कॉर्ड](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -तुमच्याकडे उत्पादनाबद्दल अभिप्राय किंवा बांधकाम करताना त्रुटी असतील तर येथे भेट द्या: +तुमच्याकडे उत्पादन फीडबॅक किंवा त्रुटी असल्यास: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![मायक्रोसॉफ्ट फाउंड्री विकसक मंच](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **अस्वीकरण**: -हा दस्तऐवज AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून अनुवादित केला आहे. आपण अचूकतेसाठी प्रयत्न करत असलो तरी, कृपया लक्षात घ्या की ऑटोमेटेड अनुवादांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेच्या समस्या असू शकतात. मूळ दस्तऐवज त्याच्या स्थानिक भाषेत अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी अनुवाद शिफारसीय आहे. या अनुवादामुळे उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमजुतीं किंवा चुकीच्या समजुतीसाठी आम्ही जबाबदार नाही. +हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्न करतो, तरी कृपया लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये चुका किंवा अपूर्णता असू शकतात. मूळ दस्तऐवज त्याच्या नैसर्गिक भाषेत अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतर शिफारस केली जाते. या भाषांतराच्या वापरामुळे झालेल्या कोणत्याही गैरसमजुती किंवा चुकीच्या अर्थाच्या जबाबदारी आम्ही घेत नाही. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ms/.co-op-translator.json b/translations/ms/.co-op-translator.json index 66fc73dc8..01f82eada 100644 --- a/translations/ms/.co-op-translator.json +++ b/translations/ms/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ms" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:10:21+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:40:47+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ms" }, diff --git a/translations/ms/README.md b/translations/ms/README.md index f5e2dbd07..22083262c 100644 --- a/translations/ms/README.md +++ b/translations/ms/README.md @@ -1,210 +1,210 @@ -# Sains Data untuk Pemula - Kurikulum +# Data Science untuk Pemula - Kurikulum -[![Buka dalam GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![lesen GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![penyumbang GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![isu GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![permintaan tarik GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Dialu-alukan](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![penonton GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![for GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![bintang GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Forum Pembangun Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Penyokong Azure Cloud di Microsoft gembira untuk menawarkan kurikulum 10 minggu, 20 pelajaran yang membahas tentang Sains Data. Setiap pelajaran termasuk kuiz pra-pelajaran dan pasca-pelajaran, arahan bertulis untuk menyelesaikan pelajaran, penyelesaian, dan tugasan. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, cara yang terbukti untuk kemahiran baru terus diingati. +Azure Cloud Advocates di Microsoft berbesar hati untuk menawarkan kurikulum 10 minggu, 20 pelajaran semuanya mengenai Sains Data. Setiap pelajaran termasuk kuiz pra-pelajaran dan pasca-pelajaran, arahan bertulis untuk menyelesaikan pelajaran, penyelesaian, dan tugasan. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, cara terbukti agar kemahiran baru 'melekat'. -**Terima kasih banyak kepada penulis kami:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Terima kasih yang tidak terhingga kepada penulis kami:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Terima kasih istimewa 🙏 kepada penulis, pengulas dan penyumbang kandungan [Duta Pelajar Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/),** khususnya Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Terima kasih khas 🙏 kepada penulis, penyemak dan penyumbang kandungan [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** khususnya Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ms/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ms/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Sains Data Untuk Pemula - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Sokongan Pelbagai Bahasa -#### Disokong melalui Tindakan GitHub (Automatik & Sentiasa Dikemas Kini) +#### Disokong melalui GitHub Action (Automatik & Sentiasa Dikemas Kini) -[Arab](../ar/README.md) | [Benggali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Myanmar (Bahasa Burma)](../my/README.md) | [Cina (Ringkas)](../zh-CN/README.md) | [Cina (Tradisional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Cina (Tradisional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Cina (Tradisional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroasia](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Denmark](../da/README.md) | [Belanda](../nl/README.md) | [Estonia](../et/README.md) | [Finland](../fi/README.md) | [Perancis](../fr/README.md) | [Jerman](../de/README.md) | [Yunani](../el/README.md) | [Ibrani](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungary](../hu/README.md) | [Indonesia](../id/README.md) | [Itali](../it/README.md) | [Jepun](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Lithuania](../lt/README.md) | [Melayu](./README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeria](../pcm/README.md) | [Norway](../no/README.md) | [Parsi (Farsi)](../fa/README.md) | [Poland](../pl/README.md) | [Portugis (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portugis (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romania](../ro/README.md) | [Rusia](../ru/README.md) | [Serbia (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovakia](../sk/README.md) | [Slovenia](../sl/README.md) | [Sepanyol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sweden](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipina)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turki](../tr/README.md) | [Ukraine](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](./README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Lebih suka Klon Secara Tempatan?** +> **Lebih Suka Klon Secara Tempatan?** -> Repositori ini merangkumi lebih dari 50 terjemahan bahasa yang meningkatkan saiz muat turun dengan ketara. Untuk klon tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout: +> Repositori ini termasuk 50+ terjemahan bahasa yang secara signifikan meningkatkan saiz muat turun. Untuk klon tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Ini memberi anda semua yang anda perlukan untuk menyelesaikan kursus dengan muat turun yang lebih pantas. +> Ini memberikan anda segala yang anda perlukan untuk menyelesaikan kursus dengan muat turun yang jauh lebih pantas. -**Jika anda ingin menyokong bahasa tambahan terjemahan disenaraikan [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jika anda mahu bahasa terjemahan tambahan disokong disenaraikan [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Sertai Komuniti Kami [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kami mempunyai siri belajar dengan AI di Discord yang sedang berjalan, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Siri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan petua dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. +Kami mempunyai siri pelajaran Discord belajar dengan AI yang sedang berjalan, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapat petua dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. -![Siri Belajar dengan AI](../../translated_images/ms/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/ms/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Adakah anda pelajar? +# Adakah anda seorang pelajar? Mulakan dengan sumber berikut: -- [Halaman Pusat Pelajar](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Dalam halaman ini, anda akan menemui sumber untuk pemula, Pakej Pelajar dan juga cara untuk mendapatkan baucar sijil percuma. Ini adalah satu halaman yang anda mahu tandai dan semak dari masa ke masa kerana kandungan diganti sekurang-kurangnya setiap bulan. -- [Duta Pelajar Microsoft Learn](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sertai komuniti global duta pelajar, ini boleh menjadi jalan anda ke Microsoft. +- [Halaman Pusat Pelajar](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Di halaman ini, anda akan menemui sumber untuk pemula, Pek Pelajar dan juga cara untuk mendapatkan baucar sijil percuma. Ini adalah satu halaman yang anda mahu tandakan dan semak dari masa ke semasa kerana kami menukar kandungan sekurang-kurangnya sebulan sekali. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sertai komuniti global duta pelajar, ini boleh jadi jalan anda ke Microsoft. # Memulakan ## 📚 Dokumentasi - **[Panduan Pemasangan](INSTALLATION.md)** - Arahan langkah demi langkah untuk pemula -- **[Panduan Penggunaan](USAGE.md)** - Contoh dan alur kerja biasa -- **[Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md)** - Penyelesaian untuk isu biasa -- **[Panduan Menyumbang](CONTRIBUTING.md)** - Cara untuk menyumbang kepada projek ini -- **[Untuk Guru](for-teachers.md)** - Panduan pengajaran dan sumber bilik darjah +- **[Panduan Penggunaan](USAGE.md)** - Contoh dan aliran kerja biasa +- **[Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md)** - Penyelesaian untuk masalah biasa +- **[Panduan Menyumbang](CONTRIBUTING.md)** - Cara menyumbang kepada projek ini +- **[Untuk Guru](for-teachers.md)** - Panduan mengajar dan sumber bilik darjah ## 👨‍🎓 Untuk Pelajar -> **Pemula Sepenuhnya**: Baru dalam sains data? Mulakan dengan [contoh mesra pemula kami](examples/README.md)! Contoh mudah ini dengan komen membantu anda memahami asas sebelum menyelami kurikulum penuh. -> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini secara sendiri, forklah keseluruhan repo dan selesaikan latihan sendiri, bermula dengan kuiz pra-ceramah. Kemudian baca ceramah dan selesaikan aktiviti lain. Cuba cipta projek dengan memahami pelajaran bukannya menyalin kod penyelesaian; namun, kod itu ada di dalam folder /solutions dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. Satu lagi idea adalah membuat kumpulan belajar dengan rakan dan lalui kandungan bersama. Untuk kajian lanjut, kami mengesyorkan [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Pemula Sepenuhnya**: Baru dalam sains data? Mula dengan [contoh mesra pemula kami](examples/README.md)! Contoh mudah yang disertakan dengan komen ini akan membantu anda memahami asas sebelum meneruskan kurikulum penuh. +> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini sendiri, forklah repositori sepenuhnya dan selesaikan latihan sendiri, bermula dengan kuiz pra-ceramah. Kemudian baca kuliah dan selesaikan aktiviti yang lain. Cuba cipta projek dengan memahami pelajaran dan bukannya menyalin kod penyelesaian; namun, kod tersebut tersedia dalam folder /solutions dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. Satu lagi idea adalah untuk membentuk kumpulan belajar bersama rakan dan meneliti kandungan bersama. Untuk pembelajaran lanjut, kami mengesyorkan [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Mulakan dengan cepat:** +**Mula Pantas:** 1. Semak [Panduan Pemasangan](INSTALLATION.md) untuk menyediakan persekitaran anda 2. Tinjau [Panduan Penggunaan](USAGE.md) untuk belajar cara bekerja dengan kurikulum -3. Mulakan dari Pelajaran 1 dan teruskan secara berurutan +3. Mulakan dengan Pelajaran 1 dan teruskan secara berurutan 4. Sertai [komuniti Discord kami](https://aka.ms/ds4beginners/discord) untuk sokongan ## 👩‍🏫 Untuk Guru -> **Guru**: kami telah [menyertakan beberapa cadangan](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami amat menghargai maklum balas anda [di forum perbincangan kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Guru**: kami telah [menyediakan beberapa cadangan](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami menghargai maklum balas anda [di forum perbincangan kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Kenali Pasukan -[![Video Promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video Promo") +[![Video promosi](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promosi") **Gif oleh** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik imej di atas untuk video mengenai projek dan orang yang menciptakannya! +> 🎥 Klik imej di atas untuk video tentang projek dan orang-orang yang menciptakannya! ## Pedagogi -Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ianya berasaskan projek dan termasuk kuiz yang kerap. Menjelang akhir siri ini, pelajar akan mempelajari prinsip asas sains data, termasuk konsep etika, persiapan data, pelbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, penggunaan dunia sebenar dalam sains data, dan banyak lagi. +Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan projek dan turut merangkumi kuiz secara kerap. Pada akhir siri ini, pelajar akan mempelajari prinsip asas sains data, termasuk konsep etika, penyediaan data, pelbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, penggunaan sebenar sains data, dan banyak lagi. -Selain itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar terhadap pembelajaran topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan tambahan. Kurikulum ini direka untuk fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diambil secara keseluruhan atau sebahagian. Projek bermula kecil dan menjadi semakin rumit menjelang akhir kitaran 10 minggu. +Selain itu, kuiz dengan risiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar untuk mempelajari sesuatu topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan pengetahuan lebih lanjut. Kurikulum ini direka supaya fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diikuti sepenuhnya atau sebahagian. Projek bermula dengan mudah dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitaran 10 minggu. -> Cari [Kod Etika](CODE_OF_CONDUCT.md), [Sumbangan](CONTRIBUTING.md), [Terjemahan](TRANSLATIONS.md) kami. Kami mengalu-alukan maklum balas membina anda! +> Dapatkan [Kod Etika](CODE_OF_CONDUCT.md), [Menyumbang](CONTRIBUTING.md), [Panduan Terjemahan](TRANSLATIONS.md) kami. Kami mengalu-alukan maklum balas membina anda! ## Setiap pelajaran termasuk: -- Nota sketchnote pilihan +- Nota lakaran pilihan - Video tambahan pilihan - Kuiz pemanasan sebelum pelajaran - Pelajaran bertulis -- Untuk pelajaran berasaskan projek, panduan langkah demi langkah cara membina projek -- Pemeriksaan pengetahuan -- Cabaran +- Untuk pelajaran berasaskan projek, panduan langkah demi langkah membina projek +- Semakan pengetahuan +- Satu cabaran - Bacaan tambahan - Tugasan - [Kuiz selepas pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terkandung dalam folder Quiz-App, dengan 40 kuiz keseluruhan yang setiap satu mempunyai tiga soalan. Mereka dipautkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara lokal atau dilancarkan di Azure; ikuti arahan dalam folder `quiz-app`. Ia sedang diterjemah secara berperingkat. +> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terdapat dalam folder Quiz-App, dengan jumlah 40 kuiz mengandungi tiga soalan setiap satu. Ia dihubungkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara lokal atau dihoskan di Azure; ikut arahan dalam folder `quiz-app`. Ia sedang diterjemahkan secara beransur-ansur. ## 🎓 Contoh Mesra Pemula -**Baru dalam Sains Data?** Kami telah mencipta direktori [contoh](examples/README.md) khas dengan kod mudah dan dikomen dengan baik untuk membantu anda bermula: +**Baru dalam Sains Data?** Kami telah mencipta direktori [contoh khusus](examples/README.md) dengan kod ringkas dan berkomentar untuk membantu anda bermula: -- 🌟 **Hello World** - Program sains data pertama anda -- 📂 **Memuatkan Data** - Belajar membaca dan meneroka set data -- 📊 **Analisis Mudah** - Mengira statistik dan mencari corak -- 📈 **Visualisasi Asas** - Mencipta carta dan graf -- 🔬 **Projek Dunia Sebenar** - Aliran kerja lengkap dari mula hingga akhir +- 🌟 **Hello World** - Program data sains pertama anda +- 📂 **Memuat Data** - Belajar membaca dan meneroka set data +- 📊 **Analisis Ringkas** - Kirakan statistik dan cari corak +- 📈 **Visualisasi Asas** - Buat carta dan graf +- 🔬 **Projek Dunia Sebenar** - Aliran kerja lengkap dari mula hingga selesai -Setiap contoh termasuk komen terperinci yang menerangkan setiap langkah, menjadikannya sempurna untuk pemula mutlak! +Setiap contoh termasuk komen terperinci yang menerangkan setiap langkah, menjadikannya sempurna untuk yang benar-benar baru! -👉 **[Mula dengan contoh](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Mulakan dengan contoh](examples/README.md)** 👈 ## Pelajaran -|![ Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ms/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Nota lakaran oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ms/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Sains Data Untuk Pemula: Peta Jalan - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Peta Jalan - _Nota lakaran oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Nombor Pelajaran | Topik | Kumpulan Pelajaran | Objektif Pembelajaran | Pelajaran Berkaitan | Pengarang | -| :--------------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Mendefinisikan Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep asas di belakang sains data dan bagaimana ia berkaitan dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan data besar. | [pelajaran](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Konsep Etika Data, Cabaran & Rangka Kerja. | [pelajaran](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Mendefinisikan Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumber-sumber umumnya. | [pelajaran](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Pengenalan kepada Statistik & Kebarangkalian | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Teknik matematik kebarangkalian dan statistik untuk memahami data. | [pelajaran](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Bekerja dengan Data Relasi | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data relasi dan asas meneroka serta menganalisis data relasi dengan Bahasa Pengaturcaraan Berstruktur, juga dikenali sebagai SQL (sebut “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data bukan relasi, pelbagai jenisnya dan asas meneroka serta menganalisis pangkalan data dokumen. | [pelajaran](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | Bekerja dengan Python | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Asas menggunakan Python untuk penerokaan data dengan perpustakaan seperti Pandas. Pemahaman asas pengaturcaraan Python disyorkan. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Persiapan Data | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik teknik data untuk membersihkan dan mengubah data bagi menangani cabaran data hilang, tidak tepat, atau tidak lengkap. | [pelajaran](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Memvisualisasikan Kuantiti | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Belajar cara menggunakan Matplotlib untuk memvisualisasikan data burung 🦆 | [pelajaran](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Memvisualisasikan Taburan Data | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan pemerhatian dan tren dalam suatu selang. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Memvisualisasikan Peratusan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan peratusan diskret dan berkelompok. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Memvisualisasikan Hubungan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan sambungan dan korelasi antara set data dan pemboleh ubahnya. | [pelajaran](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualisasi Bermakna | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk menjadikan visualisasi anda berharga untuk penyelesaian masalah yang berkesan dan wawasan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Pengenalan kepada Kitaran Hayat Sains Data | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan kepada kitaran hayat sains data dan langkah pertama iaitu memperoleh dan mengekstrak data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Menganalisis | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitaran hayat sains data ini memfokuskan pada teknik untuk menganalisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | Komunikasi | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitaran hayat sains data ini memfokuskan pada penyampaian wawasan dari data dengan cara yang lebih mudah difahami oleh pembuat keputusan. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Mendefinisikan Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep asas di sebalik sains data dan bagaimana ia berkaitan dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan data besar. | [pelajaran](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Konsep, cabaran & kerangka etika data. | [pelajaran](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Mendefinisikan Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumbernya yang biasa. | [pelajaran](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Pengenalan Statistik & Kebarangkalian | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Teknik matematik kebarangkalian dan statistik untuk memahami data. | [pelajaran](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Bekerja dengan Data Relasi | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data relasi dan asas untuk meneroka serta menganalisis data relasi dengan Bahasa Pertanyaan Berstruktur, juga dikenali sebagai SQL (disebut “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data bukan relasi, pelbagai jenisnya dan asas penerokaan serta penganalisisan pangkalan data dokumen. | [pelajaran](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Bekerja dengan Python | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Asas menggunakan Python untuk penerokaan data dengan pustaka seperti Pandas. Pemahaman asas pengaturcaraan Python disyorkan. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Penyediaan Data | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik teknik data untuk membersih dan mengubah data bagi menangani cabaran data yang hilang, tidak tepat atau tidak lengkap. | [pelajaran](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualisasi Kuantiti | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Belajar menggunakan Matplotlib untuk memvisualkan data burung 🦆 | [pelajaran](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualisasi Taburan Data | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan pemerhatian dan trend dalam sesuatu interval. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualisasi Peratusan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan peratusan diskret dan bergrup. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisasi Hubungan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan hubungan dan korelasi antara set data dan pembolehubahnya. | [pelajaran](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualisasi Bermakna | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk menjadikan visualisasi anda bernilai untuk menyelesaikan masalah dengan berkesan dan mendapatkan wawasan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Pengenalan kepada kitaran hayat Sains Data | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan kepada kitaran hayat sains data dan langkah pertama iaitu memperoleh dan mengekstrak data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Menganalisis | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitaran hayat sains data yang menumpukan pada teknik untuk menganalisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikasi | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitaran hayat sains data yang menumpukan pada penyampaian wawasan daripada data dengan cara yang memudahkan pembuat keputusan memahaminya. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Siri pelajaran ini memperkenalkan sains data di awan dan manfaatnya. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Melatih model menggunakan alat Low Code. |[pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Melancarkan model dengan Azure Machine Learning Studio. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Sains Data dalam Alam Semula Jadi | [Dalam Alam Semula Jadi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projek yang didorong oleh sains data di dunia sebenar. | [pelajaran](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 19 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Menyebarkan model dengan Azure Machine Learning Studio. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Sains Data Dalam Dunia Nyata | [Dalam Dunia Nyata](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projek berpandukan sains data di dunia sebenar. | [pelajaran](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Ikuti langkah ini untuk membuka contoh ini dalam Codespace: -1. Klik menu lungsur turun Code dan pilih pilihan Open with Codespaces. -2. Pilih + New codespace di bahagian bawah panel. -Untuk maklumat lanjut, semak [dokumentasi GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. Klik menu lungsur Code dan pilih pilihan Open with Codespaces. +2. Pilih + New codespace di bawah bahagian panel. +Untuk maklumat lanjut, sila semak [dokumentasi GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Ikuti langkah ini untuk membuka repo ini dalam bekas menggunakan mesin tempatan anda dan VSCode menggunakan sambungan VS Code Remote - Containers: +Ikuti langkah ini untuk membuka repositori ini dalam bekas menggunakan mesin setempat anda dan VSCode dengan sambungan VS Code Remote - Containers: -1. Jika ini kali pertama anda menggunakan bekas pembangunan, sila pastikan sistem anda memenuhi prasyarat (contohnya telah memasang Docker) dalam [dokumentasi permulaan](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jika ini kali pertama anda menggunakan bekas pembangunan, pastikan sistem anda memenuhi syarat prasyarat (cth: memasang Docker) dalam [dokumentasi memulakan](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Untuk menggunakan repositori ini, anda boleh buka sama ada repositori dalam volume Docker yang terasing: +Untuk menggunakan repositori ini, anda boleh buka repositori dalam volum Docker terpencil: -**Nota**: Di belakang tabir, ini akan menggunakan perintah Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk menyalin kod sumber dalam volume Docker bukan dalam sistem fail tempatan. [Volume](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme pilihan untuk mengekalkan data kontena. +**Nota**: Secara teknikal, ini akan menggunakan arahan Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk menggandakan kod sumber dalam volum Docker dan bukannya sistem fail tempatan. [Volume](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme pilihan untuk mengekalkan data bekas. -Atau buka versi repositori yang diclon secara lokal atau dimuat turun: +Atau buka salinan repositori yang digandakan atau dimuat turun secara tempatan: -- Klon repositori ini ke sistem fail tempatan anda. +- Gandakan repositori ini ke sistem fail tempatan anda. - Tekan F1 dan pilih perintah **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pilih salinan folder yang telah diclon, tunggu bekas mula, dan cuba solusi. +- Pilih salinan folder yang digandakan ini, tunggu bekas bermula, dan cuba ia. ## Akses Luar Talian -Anda boleh menjalankan dokumentasi ini secara luar talian dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Gandakan repo ini, [pasang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pada mesin lokal anda, kemudian dalam folder root repo ini, taip `docsify serve`. Laman web akan disediakan pada port 3000 di localhost anda: `localhost:3000`. +Anda boleh menjalankan dokumentasi ini secara luar talian menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repositori ini, [pasang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pada mesin tempatan anda, kemudian pada folder akar repositori ini, taip `docsify serve`. Laman web akan dihidangkan pada port 3000 di localhost anda: `localhost:3000`. -> Nota, buku nota tidak akan dipaparkan melalui Docsify, jadi apabila anda perlu menjalankan buku nota, lakukan secara berasingan di VS Code yang menjalankan kernel Python. +> Nota, buku nota tidak akan dirender melalui Docsify, jadi apabila anda perlu menjalankan buku nota, jalankan secara berasingan dalam VS Code menggunakan kernel Python. ## Kurikulum Lain -Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Semak: +Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Lihat: ### LangChain [![LangChain4j untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Ejen +### Azure / Edge / MCP / Agen [![AZD untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Ejen AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Agen AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- @@ -216,7 +216,7 @@ Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Semak: --- -### Pembelajaran Asas +### Pembelajaran Teras [![ML untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Sains Data untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI untuk Pemula](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -235,9 +235,9 @@ Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Semak: ## Mendapatkan Bantuan -**Menghadapi masalah?** Semak [Panduan Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami untuk penyelesaian masalah biasa. +**Menghadapi masalah?** Semak [Panduan Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) kami untuk penyelesaian masalah yang biasa. -Jika anda tersekat atau ada soalan mengenai pembinaan aplikasi AI. Sertai pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan mengenai MCP. Ia adalah komuniti sokongan di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi secara bebas. +Jika anda tersekat atau mempunyai sebarang pertanyaan tentang membina aplikasi AI. Sertai pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan tentang MCP. Ia adalah komuniti sokongan di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi dengan bebas. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -248,6 +248,6 @@ Jika anda mempunyai maklum balas produk atau ralat semasa membina, lawati: --- -**Penafian**: -Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil maklum bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber rujukan utama. Untuk maklumat penting, terjemahan oleh penterjemah profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau tafsiran yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini. +**Penafian**: +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Walaupun kami berusaha untuk memastikan ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang sahih. Untuk maklumat penting, terjemahan oleh penterjemah manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file diff --git a/translations/my/.co-op-translator.json b/translations/my/.co-op-translator.json index 97388a213..6d66bfb76 100644 --- a/translations/my/.co-op-translator.json +++ b/translations/my/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "my" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:35:43+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:12:26+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "my" }, diff --git a/translations/my/README.md b/translations/my/README.md index 14f40bca4..d9aca4bea 100644 --- a/translations/my/README.md +++ b/translations/my/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# ဒေတာသိပ္ပံ စတုတ္တန်းများအတွက် - သင်ရိုးအစီအစဉ် +# Data Science for Beginners - A Curriculum [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,187 +17,185 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Microsoft ရဲ့ Azure Cloud Advocates များသည် ဒေတာသိပ္ပံအကြောင်း ၁၀ ပတ်၊ ၂၀ ခန်းသင်ရိုးအစီအစဉ်ကို ပေးဆောင်ပေးရာရှိသည်။ ခန်းနှစ်ခန်းစီတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့်ပြီးပါက စစ်တမ်းများ၊ သင်ခန်းစာပြီးမြောက်ရန် ရေးသားထားသော ညွှန်ကြားမှုများ၊ ဖြေရှင်းချက်များနှင့် အလုပ်ဖြေဆိုရန် အပ်အေစာများပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ စီမံကိန်းအခြေပြုသင်ကြားနည်းသည် သင်ယူသူများသင်ယူခြင်းနှင့်တပြိုင်နက် တီထွင် ဆောက်လုပ်ခြင်းဖြင့် သင်ယူနိုင်စေပြီး အတတ်ပညာများ ပိုမို အားကောင်းစေသည်။ +Microsoft တွင် Azure Cloud Advocates သည် Data Science အကြောင်းအားလုံးအတွက် ၁၀ ပတ်၊ ၂၀ ခန်းစာ များပါဝင်သည့် သင်ရိုးစဉ်တစ်ခုကို ပေးအပ်ရန်ဝမ်းမြောက်ပါသည်။ ခန်းစာတိုင်းတွင် ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် ခန်းစာပြီးနောက်တွင် စစ်တမ်းများ၊ ခန်းစာကို ပြီးမြောက်စေရန် စာရေးထုတ်ပြန်ချက်များ၊ ဖြေရှင်းနည်းနှင့်တာဝန်ပေးအစီအစဉ်ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရောဂျက်အခြေပြုသင်ကြားမှုနည်းလမ်းသည် သင်ယူသူ၏ ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များကို ထိရောက်စွာ သဘာဝကျကျသိရှိနိုင်စေသည်။ -**ကျွန်ုပ်တို့၏ လက်ရေးတန်းထိုးသူများအား ဆုေတာင်းအထူးကျေးဇူးတင်ပါသည်။** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)။ +**ကျေးဇူးအထူးတင်ရှိသော ဆရာရေးသူများ**: [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)။ -**🙏 အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည် 🙏 Microsoft Student Ambassador [https://studentambassadors.microsoft.com/](https://studentambassadors.microsoft.com/) လက်ရေးတန်းထိုးသူများ၊ ပြန်လည်သုံးသပ်သူများနှင့် အကြောင်းအရာ ပံ့ပိုးသူများအား၊** အထူးသဖြင့် Aaryan Arora၊ [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 ကျေးဇူးအထူး 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ဆရာရေးသူများ၊ ပြန်လည်သုံးသပ်သူများနှင့် အကြောင်းအရာပူးပေါင်းသူများသို့**, အထူးသဖြင့် Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)။ |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/my/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| ဒေတာသိပ္ပံ စတုတ္တန်းများအတွက် - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 ဘာသာစကား များစွာ အထောက်အပံ့ +### 🌐 ဘာသာစကားစုံထောက်ပံ့မှု -#### GitHub Action ဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည် (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲတမ်း နောက်ဆုံးပေါ်ဖြစ်နေသည်) +#### GitHub Action ဖြင့် ထောက်ပံ့ထား (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲတမ်း အဆင့်မြှင့်) -[အာရဘိكية](../ar/README.md) | [ဘင်္ဂလား](../bn/README.md) | [ဘူဂေးရီးယား](../bg/README.md) | [မြန်မာ (Myanmar)](./README.md) | [တိုက်ရိုက် တရုတ်](../zh-CN/README.md) | [ရိုးရာ တရုတ် (ဟောင်ကောင်)](../zh-HK/README.md) | [ရိုးရာ တရုတ် (မကော)](../zh-MO/README.md) | [ရိုးရာ တရုတ် (တိုင်ဝမ်)](../zh-TW/README.md) | [ခရိုအေးရှား](../hr/README.md) | [ချက်](../cs/README.md) | [ဒိန်းမတ်](../da/README.md) | [ဒတ်ချ်](../nl/README.md) | [အက်စ်တိုနီးယား](../et/README.md) | [ဖင်နီရှ်](../fi/README.md) | [ပြင်သစ်](../fr/README.md) | [ဂျာမန်](../de/README.md) | [ဂရိ](../el/README.md) | [ဟီဘရူး](../he/README.md) | [ဟိန္ဒီ](../hi/README.md) | [ဟန်ဂေရီ](../hu/README.md) | [အင်ဒိုနီးရှား](../id/README.md) | [အီတလီ](../it/README.md) | [ဂျပန်](../ja/README.md) | [ကန်နာဒါ](../kn/README.md) | [ကိုရီးယား](../ko/README.md) | [လစ်သူယေးနီးယား](../lt/README.md) | [မလေးရှား](../ms/README.md) | [မလေးလံ](../ml/README.md) | [မာရသီ](../mr/README.md) | [နပ္ကီလီ](../ne/README.md) | [ไนဂျီးရီးယား ပစ်ဂျင်](../pcm/README.md) | [နော်ဝေး](../no/README.md) | [ပါရှန် (ဖာစီ)](../fa/README.md) | [ပိုလန်](../pl/README.md) | [ပေါ်သူးဂီ (ဘရာဇီး) ](../pt-BR/README.md) | [ပေါ်သူးဂီ (ပေါ်တူဂီ) ](../pt-PT/README.md) | [ပန်ဂျာဘီ (ဂူမြူခီ)](../pa/README.md) | [ရိုမေးနီးယား](../ro/README.md) | 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[Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **စားရိတ်အလိုက် ဒေါင်းလုပ်ဆွဲချင်သူ?** +> **ဒေသတွင်းတွင် ကလုံဖို့ ဦးစားပေးပါသလား?** -> ဒီရေပိုတွင် ဘာသာစကား ၅၀ ကျော် အပြန်အလှန်ရှိပြီး ဒေါင်းလုပ်အရွယ်အစားကို အများကြီး တိုးမြှင့်ပေးသည်။ ဘာသာပြန်ချက်များ မပါဘဲ clone လုပ်ချင်ရင် sparse checkout ကို အသုံးပြုပါ။ +> ဤ repository တွင် ဘာသာစကား ၅၀ ကျော် ပါဝင်မှုကြောင့် ဒေါင်းလုပ်အရွယ်အစား များပြားပါသည်။ ဘာသာပြန်များ မပါဘဲ ကလုံလိုပါက sparse checkout ကို အသုံးပြုပါ: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> ဒါက သင်တန်းကို ပြီးမြောက်အောင်လုပ်ရန် လိုအပ်သမျှ အားလုံးကို မြန်ဆန်စွာ ရရှိနိုင်စေရန် ဖြစ်သည်။ +> ၎င်းသည် သင်ကြားမှုဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်အားလုံးကို ပေးသည့်အပြင် ဒေါင်းလုပ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။ -**အပို ဘာသာစကားပံ့ပိုးမှု အသစ်များလိုပါက အောက်ပါနေရာတွင်စာရင်းထားသည် [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**ထပ်မံဘာသာပြန်မှုများ ထောက်ပံ့ရေးလိုပါက [ဤနေရာတွင်](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) ပြထားပါသည်** -#### ကျွန်တော်တို့၏ အသိုင်းအဝိုင်းကို စုပေါင်းလိုက်ပါ +#### ကျွန်ုပ်တို့့အသိုင်းအဝိုင်းတွင် ပါဝင်ပါ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ကျွန်ုပ်တို့တွင် Discord ၏ AI နှင့်တကွ သင်ယူပုံစံ လုပ်ငန်းစဉ်ဟာ ဆက်လက်ဖြစ်ပြီး၊ ပိုမိုသိရှိလိုပါက [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ကို ၂၀၂၅ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၁၈ ရက်မှ ၃၀ ရက်အထိ လာရောက်ပါ။ GitHub Copilot ကို ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အသုံးပြုနည်း အသုံးအဆောင်များရရှိဦးမည်။ +AI နှင့်အတူ သင်ယူနိုင်သော Discord စီးရီး ရှိပါသည်၊ ပို၍လေ့လာရန်နှင့် ပါဝင်ရန် [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် ၂၀၂၅ ခုနှစ် စက်တင်ဘာ ၁၈ ရက်မှ ၃၀ ရက်ထိ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ GitHub Copilot ကို Data Science အတွက် အသုံးပြုနည်းများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များ လေ့လာရရှိမည် ဖြစ်သည်။ ![Learn with AI series](../../translated_images/my/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# သင်သည် ကျောင်းသားလား? +# သင်သည် ကျောင်းသူ/သူမ တစ်ဦးလား? -အောက်ပါ အရင်းအမြစ်များဖြင့် စတင်လိုက်ပါ။ +အောက်ပါ ရင်းမြစ်များဖြင့် စတင်လိုက်ပါ- -- [Student Hub စာမျက်နှာ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ဤစာမျက်နှာတွင် စတုတ္တန်းအဆင့် အနေဖြင့် အရင်းအမြစ်များ၊ ကျောင်းသားပက်ကေ့များနှင့် အခမဲ့ ဝက်ချာလက်မှတ်ရယူနည်းများပါရှိသည်။ အချိန်အချိန်ဖြင့် စာမျက်နှာကို ဘတ်မှတ်ထားပြီး စစ်ဆေးပါက ကောင်းမွန်ပါသည်။ -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကျောင်းသား သံတမန် အဖွဲ့ဝင်များနှင့် ပူးပေါင်းလိုက်ပါ၊ ၎င်းမှ Microsoft ထဲသို့ ဝင်ရောက်နိုင်ခွင့် ရရှိနိုင်သည်။ +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ဤစာမျက်နှာတွင် စပြီးသင်ယူသူအတွက်ရင်းမြစ်များ၊ ကျောင်းသားအထုပ်များနှင့် အခမဲ့ ယူဆာဆာတောင်လက်မှတ် ရယူနည်း အားလုံး ပါဝင်သည်။ ယင်းသည် သင်ကြားမှုပစ္စည်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြောင်းလဲသွားသောကြောင့် အချိန်အားဖြင့် လျှောက်လည်သင့်သည်။ +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ ကျောင်းသားလမ်းညွှန်များအသိုင်းအဝိုင်းအား ပါဝင်ရန်၊ ၎င်းသည် Microsoft တွင် ဝင်ရောက်ရာလမ်းဖြစ်နိုင်သည်။ # စတင်ခြင်း ## 📚 စာတမ်းများ -- **[တပ်ဆင်ခြင်း လမ်းညွှန်](INSTALLATION.md)** - စတုတ္တန်းများအတွက် အဆင့်လိုက် တပ်ဆင်မှုညွှန်ကြားချက်များ -- **[အသုံးပြုခြင်း လမ်းညွှန်](USAGE.md)** - ဥပမာများနှင့် ပုံမှန် လုပ်ငန်းစဉ်များ -- **[ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း](TROUBLESHOOTING.md)** - ပုံမှန်ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများ -- **[ပံ့ပိုးမှု လမ်းညွှန်](CONTRIBUTING.md)** - ဤပရောဂျက်တွင် ပါဝင်ရန် နည်းလမ်းများ -- **[ဆရာများအတွက်](for-teachers.md)** - သင်ကြားရာတွင် ညွှန်ကြားချက်များနှင့် စာသင်တန်း ရင်းမြစ်များ +- **[တပ်ဆင်ရန်လမ်းညွှန်](INSTALLATION.md)** - စတင်သင်ယူသူများအတွက် တ Schritt-by-Schritt တပ်ဆင်နည်း +- **[အသုံးပြုနည်းလမ်းညွှန်](USAGE.md)** - နမူနာများနှင့် ထည့်သွင်းအသုံးပြုခွင့်များ +- **[ပြဿနာဖြေရှင်းနည်း](TROUBLESHOOTING.md)** - အထွေထွေပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများ +- **[ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းလမ်းညွှန်](CONTRIBUTING.md)** - ဒီပရောဂျက်တွင် ပူးပေါင်းရန်နည်းလမ်းများ +- **[ဆရာများအတွက်](for-teachers.md)** - သင်ကြားရေးလမ်းညွှန်နှင့် စားပွဲထဲစာရင်း -## 👨‍🎓 ကျောင်းသားများအတွက် -> **စတုတ္တန်းအသစ်များအတွက်**: ဒေတာသိပ္ပံကို အသစ်စတင်ပါသလား? ကျွန်ုပ်တို့၏ [စတုတ္တန်းအသင့် ဥပမာများ](examples/README.md) မှ စတင်လိုက်ပါ။ ဤရိုးရှင်းပြီး ကောင်းစွာ မှတ်ချက်ရေးသွားထားသော ဥပမာများက ပညာအခြေခံကို နားလည်စေရန် ကူညီပေးမည်။ -> **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)** : ဤသင်ရိုးအစီအစဉ်ကို သင့်တစ်ကိုယ်တော် အသုံးပြုရန်၊ repo ကို အပြည့်အစုံ fork ပြုလုပ်ကာ သင်ခန်းစာ မတိုင်မီ စစ်တမ်းဖြေသောနေရာမှ စ၍ လေ့ကျင့်ခန်းများကို တစ်ဖက်တစ်လမ်း ပြီးမြောက်သည်အထိ အလုပ်လုပ်ပါ။ သင်ခန်းစာကို ကူးယူရန် အစား နားလည်ပြီး ပရောဂျက်များ ပြုလုပ်ရန် ကြိုးစားပါ။ သို့သော် အဖြေသတ် code များက /solutions ဖိုလ်ဒါတွင် သင်ခန်းစာစီ၌ ရရှိနိုင်ပါသည်။ ထပ်မံလေ့လာရန် အတွက် မိတ်ဆွေများနှင့် သင်တန်းအဖွဲ့ ပြုလုပ်၍ ပူးပေါင်းကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ပိုမိုတိုးတက်ရန် Microsoft Learn ကိုလည်း အားဖြည့်ရန် တင်ပြပါသည် (https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)။ +## 👨‍🎓 ကျောင်းသူ/ကျောင်းသားများအတွက် +> **စတင်သင်ယူသူများအတွက်**: data science ဘာလို့လဲ? ကျွန်ုပ်တို့၏ [စတင်သူ များအတွက် နမူနာများ](examples/README.md) နှင့် စတင်လိုက်ပါ။ ဤရိုးရှင်းပြီး ကောင်းမွန်စွာ မှတ်ချက်ပြုထားသော နမူနာများသည် သင်ကြားမှုအခြေခံကို နားလည်နိုင်ရန်ကူညီပေးသည်။ +> **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**: သင်၏ကိုယ်ပိုင်အဖြစ် သင်ရိုးစဉ်ကို အသုံးပြုချင်သောသူများသည် repository အားလုံးကို fork ပြုလုပ်ပြီး လက်တွေ့လေ့ကျင့်ခန်းများကို ကိုယ်တိုင်ပြီးမြောက်စေလိုက်ပါ၊ အခန်းစာမတိုင်မီ စစ်တမ်းဖြေပြီးနောက် ခန်းစာကို ဖတ်ပြီး ကျက်စားပါ။ ဖြေရှင်းနည်း ကုဒ်ကို ကောက်ယူခြင်းမဟုတ်ပဲ သင်ကြားချက်များကို နားလည်ပြီးပရောဂျက်များဖန်တီးရန်ကြိုးစားပါ။ သို့သော် သူ့ကုဒ်များကို /solutions ဖိုလ်ဒါများတွင် ရနိုင်ပါသည်။ တစ်ခုသော နည်းလမ်းက ဆရာမိတ်ဆွေများနှင့် သင်တန်းအုပ်ဖွဲ့ပြီး ပညာရပ်အကြောင်းအရာများကို တိုင်ပင်ဆွေးနွေးသင်ယူခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ နောက်ဆုံးသင်ယူခိုင်းမှုအတွက် [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုသည်။ -**နည်းလမ်းအချုပ်:** -1. သင့်ပတ်ဝန်းကျင် တပ်ဆင်ရန် [တပ်ဆင်ခြင်းလမ်းညွှန်](INSTALLATION.md) ကို စစ်ဆေးပါ -2. သင်ရိုးကို လေ့လာနည်း သင်ယူရန် [အသုံးပြုခြင်း လမ်းညွှန်](USAGE.md) ကို ပြန်လည်ကြည့်ပါ -3. သင်ခန်းစာ ၁ မှ စတင်ပြီး တန်းတူ အဆင့်လိုက်များကို လုပ်ဆောင်ပါ -4. အထောက်အပံ့လိုပါက ကျွန်ုပ်တို့၏ [Discord အသိုင်းအဝိုင်း](https://aka.ms/ds4beginners/discord) တွင် ဝင်ပါ +**အမြန်စတင်ချိန်:** +1. သင်၏ပတ်ဝန်းကျင်တပ်ဆင်ရန် [တပ်ဆင်လမ်းညွှန်](INSTALLATION.md) ကိုစစ်ဆေးပါ +2. သင်ရိုးသည်းစည်းမှုကို အသုံးပြုနည်း [အသုံးပြုပုံလမ်းညွှန်](USAGE.md) ကို ပြန်လည်ဆန်းစစ်ပါ +3. ခန်းစာ ၁ နှင့် စတင်ပြီး ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ပါ +4. ကူညီပံ့ပိုးမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ [Discord အသိုင်းအဝိုင်း](https://aka.ms/ds4beginners/discord) တွင် ပါဝင်ပါ -## 👩‍🏫 ဆရာ/ဆရာမများအတွက် +## 👩‍🏫 ဆရာများအတွက် -> **ဆရာ/ဆရာမများအတွက်**: ဤသင်ရိုးအစီအစဉ် အသုံးပြုနည်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ [အကြံဉာဏ်အချို့](for-teachers.md) ထည့်သွင်းပေးထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆွေးနွေးပွဲ ဂိုဃ်းတွင် သင့်ရဲ့ တုံ့ပြန်ချက်ကို တွေ့ရှိလိုပါသည် [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## အဖွဲ့ကို တွေ့ဆုံပါ +> **ဆရာများ**: ဤသင်ရိုးစဉ်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည့် အကြံပြုချက်တချို့အား [ထည့်သွင်းထားပါသည်](for-teachers.md)။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆွေးနွေးမှုဖိုရမ်တွင် [တုံ့ပြန်စာများ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ပြုလုပ်ရန် မမေ့ပါနှင့်! +## အဖွဲ့အစည်းနှင့် တွေ့ဆုံခြင်း -[![ကြော်ငြာ ဗွီဒီယို](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ကြော်ငြာ ဗွီဒီယို") +[![ကြော်ညာဗီဒီယို](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ကြော်ညာဗီဒီယို") -**Gif ကို ဖန်တီးသူ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif ကိုဖန်တီးသူ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ပရောဂျက်နှင့် အဲဒီကို ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗွီဒီယို၊ လင်္ကေ့ကို နှိပ်ပါ။ +> 🎥 အမြဲတမ်းထက် ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကြည့်ရန် ဓါတ်ပုံကို နှိပ်ပါ။ -## ပညာပေးနည်း +## ပညာသင်ကြားမှုနည်းပညာ -ဒီသင်တန်းအစီအစဉ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် နှစ်ခုသော ပညာပေးအခြေခံအယူအဆများကို ရွေးချယ်ထားသည်။ ၎င်းမှာ ပရောဂျက်အခြေပြုဖြစ်ရန်နှင့် မကြာခဏ စစ်ဆေးမှုများ ပါဝင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဒီအစီအစဉ်၏ အဆုံးသတ်တွင် ကျောင်းသားများသည် ဒေတာသိပ္ပံ၏ အခြေခံအယူအဆများ၊ ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ အယူအဆများ၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာကို မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် ကုသခြင်း၊ ဒေတာကြည့်ရှုခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြားစစ်ဆေးခြင်း၊ ဒေတာသိပ္ပံ၏ အပြင်လောက အသုံးချမှုများစသည့် အကြောင်းအရာများကို သင်ယူထားမည် ဖြစ်သည်။ +ဒီသင်တန်းအစီအစဉ်ကို ဖန်တီးတဲ့အခါ ကျွန်တော်တို့ ရွေးချယ်ထားတဲ့ ပညာသင်ကြားမှု အမြင်နှစ်ခုရှိပါတယ်။ ဒါက ပရောဂျက်အခြေပြုထားပြီး မိမိများသောကွစ်ဇ်များ ပါဝင်ရန် သေချာစေခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီစီးရီးအဆုံးသတ်တဲ့အချိန်မှာ ကျောင်းသားများသည် ဒေတာသိပ္ပံ၏ အခြေခံ 원리များ၊ ‌ရိုးသားမှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်ချက်များ၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်နည်းမျိုးစုံ၊ ဒေတာမြင်ကြည့်ခြင်း၊ ဒေတာသုံးသပ်ခြင်း၊ ဒေတာသိပ္ပံ၏ တကယ့်လောကအသုံးချမှုများ နှင့် နောက်ထပ်များကို လေ့လာရမည်ဖြစ်သည်။ -ထို့အပြင် မိတျကသညျသညျခနစျတျာဘိုငျ မညီမျှမွှတဲှြပြီးတှား စဂ္ကာွလိ ံမိန့်ခွန်းခိုက ခွန်ပုံအညွန်းစဉ်မှီချိန်ဝိုင်းကြွားထဲက မျှော်လင့်ချက်များ ထားရှိပြီး ပြီးတဲ့အချိန်မှာ ထပ်မံ မှတ်မိမှုအတွက် ဒုတိယ စစ်ဆေးမှုရှိသည်။ ဒီသင်တန်းကို ချိန်ညှိနိုင်ပြီး ပျော်စရာဖြစ်စေရန်ပြုလုပ်ထားပြီး အပိုင်းအစ အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် သို့မဟုတ် တစ်ပတ်တည်း အပြီးကိုယူနိုင်သည်။ ပရောဂျက်များသည် တစိတ်တပိုင်းကနေ စတင်ပြီး ၁၀ ပတ်အပြီးဆုံးတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်။ +ထို့အပြင်၊ တန်းသွားမတိုင်မှီ လျော့နည်းသောကွစ်ဇ်တစ်ခုသည် ကျောင်းသား၏ အနာဂတ် ပညာသင်ကြားရန် စိတ်ထားကိုပြသသည်။ တန်းပြီးချိန် စတုတျမြောက်လုပ်ထားသော ဒုတိယကွစ်ဇ်က တက်ကြွမှုကို အတည်ပြုသည်။ ဒီသင်တန်းအစီအစဉ်သည် လွယ်ကူပြီး ပျော်ရွှင်စရာဖြစ်ပြီး၊ အစိတ်အပိုင်း တစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် အပိုင်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ပရောဂျက်များသည် သေးငယ်စွာ စတင်ပြီး ၁၀ ပတ် အရေးအသား ပိုမို ရှုပ်ထွေးလာသည်။ -> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ သင်၏ တည်ဆောက်မှုနှိုင်းယှဉ်ချက်များကို ကြိုဆိုပါသည်။ +> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခြင်း](CONTRIBUTING.md), [ဘာသာပြန်ဆိုင်ရာ](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်များကို တွေ့ပါ။ သင်၏တည်ဆောက်မှုဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်ချက်ကို ကြိုဆိုပါသည်! -## တစ်ခုချင်းစီ အတန်းများတွင် ပါဝင်သည်။ +## လေ့လာမှု တစ်ခုချင်းစီတွင် ပါဝင်သည်များ - -- ရွေးချယ်နိုင်သော စကက်ချ်မှတ်တမ်း -- ရွေးချယ်နိုင်သော ထပ်ထည့်ဗွီဒီယို -- အတန်းမတိုင်မီ စမ်းသပ်မေးခွန်း -- စာသားအတန်း -- ပရောဂျက်အခြေခံအတန်းများအတွက် ပရောဂျက်တည်ဆောက်နည်း လမ်းညွှန်ချက်များ -- တတ်မြောက်မှုစစ်ဆေးမှုများ -- စိန်ခေါ်မှု -- ထပ်မံဖတ်ရှုရန် -- အစီအစဉ် -- [အတန်းပြီးနောက် စမ်းသပ်မေးခွန်း](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- ရွေးချယ်စရာ Sketchnote +- ရွေးချယ်စရာ ပထမအပိုင်း ဗီဒီယို +- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ အပူပေးကွစ်ဇ် +- စာသားသင်ခန်းစာ +- ပရောဂျက်အခြေပြုသင်ခန်းစာများအတွက် ပရောဂျက် ဖန်တီးနည်း လမ်းညွှန်များ +- အသိပညာ စစ်ဆေးမှုများ +- စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု +- အပိုစဉ်စာဖတ်ခြင်း +- တာဝန်ပေးမှု +- [သင်ခန်းစာပြီးနောက် ကွစ်ဇ်](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **စမ်းသပ်မေးခွန်းများအကြောင်း မှတ်ချက်**: စမ်းသပ်မေးခွန်းအားလုံးသည် Quiz-App ဖိုလ်ဒါအတွင်း ပါဝင်ပြီး သုံးမေးခွန်းပါဝင်သည့် စုစုပေါင်း ၄၀ စမ်းသပ်မေးခွန်းရှိသည်။ ၎င်းတို့ကို အတန်းများအတွင်းမှ လင့်ခ်ထားပြီး သို့သော် စမ်းသပ်မေးခွန်း အက်ပ်ကို ဒေသမီ သို့မဟုတ် လိုကယ်လ်တွင် ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး Azure သို့ တင်နိုင်သည်။ `quiz-app` ဖိုလ်ဒါတွင် ညွှန်ကြားချက်များ ပါရှိသည်။ ၎င်းတို့ကို နေ့စဉ် ပြောင်းလဲ တွင်အပ်နေပါသည်။ +> **ကွစ်ဇ်များအကြောင်း မှတ်ချက်**: ကွစ်ဇ်အားလုံးကို Quiz-App ဖိုဒါထဲမှာ တွဲဖက်ထားပြီး ၄၀ ခုရှိ၊ တစ်ခုစီတွင် မေးခွန်း ၃ ခုပါဝင်သည်။ သင်ခန်းစာများမှ ဆက်သွယ်ထားပေမယ့် ကွစ်ဇ်အက်ပ်ကို ဒေသတွင်းမှာ ပြေးနိုင်ပြီး Azure သို့ စတင်တင်သွင်းနိုင်သည်။ `quiz-app` ဖိုဒါတွင် လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာပါ။ ဒါတွေကို တဖက်တည်း ဘာသာပြန်နေဆဲဖြစ်ပါတယ်။ -## 🎓 စတင်ဖွင့်လှစ်သူများအတွက် ဥပမာများ +## 🎓 စတင်လေ့လာသူများအတွက် နမူနာများ -**ဒေတာသိပ္ပံကို အသစ်စတင်ပါသလား?** ကျွန်ုပ်တို့သည် လွယ်ကူပြီး မှတ်ချက်ပြည့်စုံသည့် ကုဒ်များပါရှိသည့် [ဥပမာ ဖိုင်တိုတို](examples/README.md) ကို ဖန်တီးထားပြီး စတင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ +**ဒေတာသိပ္ပံ အသစ်သူများအတွက်** - တယ်လီနားလည်ရလွယ်ကူသော၊ အဓိက မှတ်ချက်များ ပါဝင်သော အထူး [နမူနာ ဖိုင်တွဲ](examples/README.md) ကို ဖန်တီးခဲ့ပါသည်။ -- 🌟 **Hello World** - သင့်ရဲ့ ပထမဆုံး ဒေတာသိပ္ပံပရိုဂရမ် -- 📂 **ဒေတာတင်ခြင်း** - ဒေတာစုစည်းမှုများ ဖတ်ရှုရန် နှင့် စမ်းသပ်ရန် သင်ယူပါ -- 📊 **ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ခွဲခြာမှု** - စံချိန်များတွက်ချက်ပြီး ပုံစံများ ရှာဖွေပါ -- 📈 **အခြေခံ ဓါတ်ပုံပြဆွဲခြင်း** - အဘယ်သူမျှမ ဖန်တီးနိုင်သော ဇယားများနှင့် အချက်အလက်များဖန်တီးပါ -- 🔬 **အမှန်တကယ် လောက ပရောဂျက်** - အပေါ်မှ အောက်အထိ ပြည့်စုံသော အလုပ်စဉ် +- 🌟 **Hello World** - သင်၏ ပထမဆုံး ဒေတာသိပ္ပံပရိုဂရမ် +- 📂 **ဒေတာဖတ်ခြင်း** - ဒေတာစုစည်းမှုများကို ဖတ်ရှုလေ့လာခြင်း +- 📊 **ရိုးရှင်းသော သုံးသပ်ခြင်း** - စာရင်းအချက်အလက် တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ပုံစံများ ရှာဖွေရန် +- 📈 **အခြေခံ မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း** - ဇယားများနှင့် မြှောက်ပြ +- 🔬 **တကယ့်လောက ပရောဂျက်** - စတင်ခြင်းမှ အပြီးထိ အလုပ် זרုမှအလုပ်စဉ် -ဤဥပမာတိုင်းတွင် အဆင့်ဆင့် ဘာသာပြန်ဖော်ပြချက်များပါရှိပြီး အပျော်အပါးများကို အသင့်တော်ဆုံးဟု သတ်မှတ်သည်။ +နမူနာတစ်ခုချင်းစီတွင် တစ်ဆင့်ချင်းစီ ဖတ်ရှုနားလည်ရန် အသေးစိတ် မှတ်ချက်များပါရှိသည်၊ စတင်လေ့လာသူများအတွက် သင့်တော်ပါသည်! -👉 **[ဤဥပမာများနှင့် စတင်ပါ](examples/README.md)** 👈 +👉 **[နမူနာများနှင့် စတင်ပါ](examples/README.md)** 👈 -## အတန်းများ +## သင်ခန်းစာများ - -|![ @sketchthedocs ဖန်တီးသည့် စကက်ချ်မှတ်တမ်း https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/my/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs မှ Sketchnote https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/my/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _စကက်ချ်မှတ်တမ်း _[@nitya](https://twitter.com/nitya) မှ_ | - +| ဒေတာသိပ္ပံ အတွက် စတက်ခြင်း လမ်းပြမြေပုံ - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| အတန်းနံပါတ် | ခေါင်းစဉ် | အတန်းအုပ်စု | သင်ယူရမည့် ရည်မှန်းချက်များ | လင့်ခ်ရှိသော အတန်း | ဇာတ်ဆောင် | +| သင်ခန်းစာနံပါတ် | ခေါင်းစဉ် | သင်ခန်းစာ အုပ်စု | သင်ယူရမည့် ရည်မှန်းချက်များ | ဆက်စပ်သင်ခန်းစာ | စာရေးသူ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ဒေတာသိပ္ပံ သတ်မှတ်ခြင်း | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အခြေခံအယူအဆများနှင့် Artificial Intelligence, Machine Learning နှင့် Big Data နှင့် ပတ်သက်မှုကို သင်ယူပါ။ | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ဗွီဒီယို](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ဒေတာသိပ္ပံ သမာဓိ | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာသမာဓိ အယူအဆများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများ။ | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ဒေတာ သတ်မှတ်ခြင်း | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာများ ဘယ်လို ခွဲခြားထားသည်နှင့် ၎င်း၏ ပုံမှန်ရင်းမြစ်များ။ | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | စိစစ်မှုနည်းစနစ် နှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ နိဒါန်း | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာ နားလည်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ နည်းပညာများနှင့် စိစစ်မှုနည်းပညာများ။ | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ဗွီဒီယို](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | ဆက်စပ်ဒေတာနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်စပ်ဒေတာအခြေခံ နေရာရင်းနှင့် Structured Query Language (SQL) ကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာများကို စူးစမ်းစစ်ဆေးခြင်း။ | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ဒေတာနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း](2-Working-With-Data/README.md) | အဆက်မပြတ် ဒေတာအမျိုးအစားနှင့် ဒေါက်မြူမင့်ဒေတာဘေ့စ်များကို ရှာဖွေရန်၊ စစ်ဆေးရသော အခြေခံသိကောင်းစရာများ။ | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python ဖြင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ကဲ့သို့သော ဆိုဒ်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ Python ဖြင့် ဒေတာစူးစမ်းခြင်း။ Python အခြေခံမှု ကို စနစ်တကျ နားလည်ထား အကြံပြုသည်။ | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ဗွီဒီယို](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ဒေတာ ပြင်ဆင်ခြင်း | [ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း](2-Working-With-Data/README.md) | ဒေတာများ လိုက်ကာကျင့်ပြင်ခြင်း၊ မရှိသော ဒေတာ၊ မမှန်ကန်သော ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် နည်းပညာများ။ | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | အရေအတွက်များ ကို မြင်သာအောင် ပြသခြင်း | [ဒေတာ မြင်သာရေး](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ကို အသုံးပြုပြီး ငွက်ဒေတာများကို မြင်သာအောင်ပြသခြင်း 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ဒေတာ မျိုးစုံ ချီပါဝင်မှု ကို မြင်သာအောင်ပြသခြင်း | [ဒေတာ မြင်သာရေး](3-Data-Visualization/README.md) | အတွင်းကာလ အတွင်း ကြည့်ရှုမှုများနှင့် လမ်းကြောင်းများကို မြင်သာအောင်ပြသခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | အပိုင်းနှုန်းများ ကို မြင်သာအောင် ပြသခြင်း | [ဒေတာ မြင်သာရေး](3-Data-Visualization/README.md) | ဝေစု နှင့် အစုလိုက်ရာနှုန်းများ ကို မြင်သာအောင်ပြသခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ဆက်စပ်မှုများ ကို မြင်သာအောင် ပြသခြင်း | [ဒေတာ မြင်သာရေး](3-Data-Visualization/README.md) | ဒေတာနှင့် အမိန့်အမျိုးအစား များကြား ဆက်စပ်မှုများကို မြင်သာအောင်ပြသခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | အကျိုးရှိသော မြင်သာရေးများ | [ဒေတာ မြင်သာရေး](3-Data-Visualization/README.md) | သင့်မြင်သာရေးများကို ထိရောက်စွာ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ချက်များ ရရှိရန် နည်းလမ်းများနှင့် အကြံပြုချက်များ။ | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ဒေတာသိပ္ပံ ဘဝတစ်လျှောက် နိဒါန်း | [ဘဝတစ်လျှောက်](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ ဘဝတစ်လျှောက်နှင့် ဒေတာ ရယူခြင်း၊ စူးစမ်းထုတ်ယူခြင်း ပထမဆုံးအဆင့်ကို နားလည်ခြင်း။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | ခွဲခြာစစ်ဆေးခြင်း | [ဘဝတစ်လျှောက်](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာစစ်ဆေးမှု အဆင့်အတွက် နည်းပညာများကို အာရုံစိုက်ခြင်း။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | ဆက်သွယ်မှု | [ဘဝတစ်လျှောက်](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာမှ ရရှိသော တွေ့ရှိချက်များကို ဆုံးဖြတ်ချက် ထုတ်သူများ နားလည်ရန် လွယ်ကူသောပုံစံဖြင့် တင်ပြခြင်း။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | မိုဃ်းတိမ်ပြင်တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [မိုဃ်းတိမ်ဒေတာ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | မိုဃ်းတိမ် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မျှဝေပေးသော သင်တန်း အစီအစဉ်။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) နှင့် [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | မိုဃ်းတိမ်ပြင်တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [မိုဃ်းတိမ်ဒေတာ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ကိရိယာများ အသုံးပြုပြီး ပုံစံသင်ကြားခြင်း။ |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) နှင့် [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | မိုဃ်းတိမ်ပြင်တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [မိုဃ်းတိမ်ဒေတာ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio သုံး၍ ပုံစံများ တင်ဆောင်ခြင်း။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) နှင့် [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | တောတွင်း ဒေတာသိပ္ပံ | [ တောတွင်း](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | အသက်ဝင်သော ကမ္ဘာအတွင်း ဒေတာသိပ္ပံ မောင်းနှင်သည့် ပရောဂျက်များ။ | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ဒေတာသိပ္ပံ သတ်မှတ်ခြင်း | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အခြေခံ ရိုးရာများကို လေ့လာပြီး အတုယူနိုင်အားအတူ AI၊ မရှာမဖြေသင်ယူခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာနှင့် ဘယ်လို သက်ဆိုင်ပါတယ်ကို ရှင်းလင်းပါ။ | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ဗီဒီယို](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ဒေတာသိပ္ပံ တရားတန်ဖိုး | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာတရားတန်ဖိုး အတွေးအခေါ်များ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖရိမ်ဝပ်များ။ | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ဒေတာသတ်မှတ်ခြင်း | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကို ဘယ်လို သတ်မှတ်ပြီး များသော မူရင်းများကို သိရှိခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | စာရင်းအင်းနှင့် ရာဘယ်ဖြန့်ဖြူးမှု သင့်တော်မှု | [နိဒါန်း](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကို နားလည်ရန် ရာဘယ်နှင့် စာရင်းအင်း စနစ်များထပ်မံ သင်ကြားရန်။ | [သင်ခန်းစာ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ဗီဒီယို](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | ဆက်စပ် ဒေတာနှင့် လုပ်ဆောင်မှု | [ဒေတာဆိုင်ရာလုပ်ငန်း](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်စပ် ဒေတာအကြောင်း မိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် SQL ဖြင့် ဒေတာကို ရှာဖွေ သုံးသပ်ခြင်း အခြေခံများ။ | [သင်ခန်းစာ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ဒေတာနှင့် လုပ်ဆောင်မှု | [ဒေတာဆိုင်ရာလုပ်ငန်း](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်စပ် မဟုတ်သော ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် စာရွက်စာတမ်းဒေတာဘေ့စ်များကို ရှာဖွေ သုံးသပ်ခြင်း အခြေခံများ။ | [သင်ခန်းစာ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း | [ဒေတာဆိုင်ရာလုပ်ငန်း](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas စသည့် ไลဘ်ရေးရီများနှင့် ဒေတာရှာဖွေရန် Python ကို အသုံးပြုခြင်း အခြေခံ။ Python အခြေခံ ပရိုဂရမ်မင်း များ ရှိရန် အကြံပြုသည်။ | [သင်ခန်းစာ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ဗီဒီယို](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ဒေတာ ပြင်ဆင်ခြင်း | [ဒေတာဆိုင်ရာလုပ်ငန်း](2-Working-With-Data/README.md) | မရှိမဖြစ်ဖြစ်မှု၊ မှားယွင်းမှု သို့မဟုတ် အပြီးမစုံသော ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန် သန့်စင်ခြင်းနှင့် အပြောင်းအလဲ နည်းဗျူဟာများ။ | [သင်ခန်းစာ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | မျိုးစုံ အရေအတွက် မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း | [ဒေတာမြင်ကြည့်ခြင်း](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ကို အသုံးပြုပြီး ခြင်္သေ့ဒေတာကို မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း 🦆 | [သင်ခန်းစာ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ဒေတာ ဖော်ပြချက်များ မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း | [ဒေတာမြင်ကြည့်ခြင်း](3-Data-Visualization/README.md) | အစီရင်ခံချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုများကို မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | အပိုင်းများ မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း | [ဒေတာမြင်ကြည့်ခြင်း](3-Data-Visualization/README.md) | ကြဲပြားခြားနားသော နှုန်းထားများနှင့် အုပ်စုနည်းပြုစုထားမှုကို မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ဆက်စပ်မှုများ မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း | [ဒေတာမြင်ကြည့်ခြင်း](3-Data-Visualization/README.md) | ဒေတာနှင့် ပြောင်းလဲမှုအာရုံစူးစိုက်မှုများ။ | [သင်ခန်းစာ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | အဓိပ္ပာယ်ရှိသော မြင်ကွင်းဖော်ခြင်း | [ဒေတာမြင်ကြည့်ခြင်း](3-Data-Visualization/README.md) | မြင်ကွင်းဖော်ခြင်းများကို ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ယေဘုယျ အသိပညာများအတွက် အသုံးဝင်စေရန် နည်းဗျူဟာများ။ | [သင်ခန်းစာ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ဒေတာသိပ္ပံ ဘဝဆိုင်ရာ ကွက်လပ်သွားခြင်းအကြောင်း မိတ်ဆက်ခြင်း | [ဘဝဆိုင်ရာ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ ဘဝဆိုင်ရာ ကွက်လပ်၏ ပထမအဆင့် အဖြစ် ဒေတာရယူခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်း မိတ်ဆက်ခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | သုံးသပ်ခြင်း | [ဘဝဆိုင်ရာ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ ဘဝဆိုင်ရာ ကွက်လပ် တွင် ဒေတာသုံးသပ်နည်းများကို အဓိကထားခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ဆက်သွယ်ပြောဆိုခြင်း | [ဘဝဆိုင်ရာ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာမှသော မူဝါဒကောက်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်မှတဆင့် များနားလည်စေဖို့ ပိုမိုလွယ်ကူရန် ပြသခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Cloud မှာ ဒေတာသိပ္ပံအသုံးပြုမှုနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများ မိတ်ဆက်ခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ကိရိယာများဖြင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း။ |[သင်ခန်းစာ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ဖြင့် မော်ဒယ်တင်သွင်းခြင်း။ | [သင်ခန်းစာ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | တကယ့်လောကတွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | တကယ့်လောကတွင် ဒေတာသိပ္ပံဉာဏ်ထွန်းထားသော ပရောဂျက်များ။ | [သင်ခန်းစာ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာ၍ ဤနမူနာကို Codespace တွင် ဖွင့်ပါ။ -1. Code drop-down မီနူးကို နှိပ်၍ Open with Codespaces ရွေးချယ်ပါ။ -2. ပန်းကန်အောက်ခါးတွင် + New codespace ကို ရွေးချယ်ပါ။ -ဆက်လက်သိရှိရန် [GitHub အညွှန်းစာတမ်း](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ကို ကြည့်ပါ။ +ဒီနမူနာကို Codespace ထဲတွင် ဖွင့်ရန် အဆင့်များကတော့: +1. Code dropdown မီနူးကို နှိပ်ပြီး Open with Codespaces ရွေးပါ။ +2. ပေါ်လာသော ပက်နယ်တွင် + New codespace ကို ရွေးပါ။ +အကြောင်းအရာပိုများရန် [GitHub ဆောင်းပါး](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ကို ကြည့်ပါ။ ## VSCode Remote - Containers -သင့် မိမိစက်နှင့် VSCode ကို အသုံးပြု၍ VS Code Remote - Containers အပိုင်းဆက်မောင်းတင်ကနေ ဤ repo ကို ကွန်တိန်နာတွင် ဖွင့်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ။ +VSCode Remote - Containers extension ကိုသုံးပြီး သင့်ရဲ့ ဒေသတွင်းစက်နှင့် အတူ ဒီကိုဒ်ပေါင်းကို ကွန်တိန်နာထဲမှာ ဖွင့်ချင်ရင် အောက်ပါအဆင့်တွေလိုက်နာပါ။ -1. ဒီကွန်တိန်နာကို ပထမဆုံး အသုံးပြုမည့် အခါတွင် Docker ရှိမှု အရှိဆုံး ဖြစ်စေမည့် စနစ်လိုအပ်ချက်များနားလည်ပြီးဖြစ်ပါက [အစစချင်း အညွှန်းစာတမ်း](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ကို ဖတ်ပါ။ +1. ဒါဟာ ဒါဟာ သင့်ရဲ့ ပထမဆုံး ဖွံဖြိုးတိုးတက်မှု ကွန်တိန်နာ ဖြစ်ခဲ့ရင် Docker ထည့်သွင်းပြီး ရှိကြောင်း သေချာပါစေ ([အစပြုရန် စာတမ်းများ](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started))။ -ဤ repository ကို အသုံးပြုရန်၊ isolated Docker volume တွင် repository ကို ဖွင့်နိုင်သည် - +Repo ကို အသုံးပြုရန် isolated Docker volume တစ်ခုအတွင်း တခြားသောနည်းလမ်းဖြင့် ဖွင့်နိုင်ပါတယ်။ -**မှတ်ချက်**: အမှတ်စဉ် Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာကို ဒေါ့ခ်ဘာ volume တစ်ခုတွင် ကလုန်းလုပ်သည်။ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) သည် ကွန်တိန်နာ ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုအတွက် ဦးစားပေးစနစ်ဖြစ်သည်။ +**အကြံပြုချက်**: Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** အမိန့်ကို အသုံးပြုကာ ဒေတာအရင်းအမြစ်ကို Docker volume ထဲ ယူသည်။ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) တွင် container data သိမ်းဆည်းရန် အကြံပြုသည်။ -သို့မဟုတ် လိုကယ်ဖြင့် clone သို့မဟုတ် download လုပ်ထားသော version ကိုဖွင့်နိုင်သည် - +သို့မဟုတ် ဒေသတွင်းတွင် clone လုပ်ထားသည့် သို့မဟုတ် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသည့် မူရင်း repo ကို ဖွင့်နိုင်သည်။ -- ဤ repository ကို သင့်စက်တွင် clone လုပ်ပါ။ +- သင့်ရဲ့ ဒေသတွင်းဖိုင်စနစ်ကိုအတည်ပြုရန် ဒါကို clone လုပ်ပါ။ - F1 ကိုနှိပ်ပြီး **Remote-Containers: Open Folder in Container...** အမိန့်ကို ရွေးပါ။ -- ဒီဖိုလ်ဒါကို ရွေးပြီး ကွန်တိန်နာ စတင်ရန် စောင့်ပါ၊ နောက်ဆုံးတွင် စမ်းသပ်ကြည့်ပါ။ +- ဒီ folder ကိုရွေးပြီး container စတင်ရန် စောင့်ပါ၊ ထို့နောက် စမ်းသပ်ကြည့်ပါ။ -## အွန်လိုင်းမလိုအပ်ဘဲဝင်ရောက်ရယူမှု +## အော့ဖ်လိုင်း မောင်းနှင်ခြင်း -ဤစာတမ်းကို အွန်လိုင်းမလိုအပ်ဘဲ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဤ repo ကို fork လုပ်ပြီး [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို သင့်စက်သို့ တပ်ဆင်ပြီး၊ repo ၏ အမြစ်ဖိုလ်ဒါတွင် `docsify serve` ဟုပြီးရိုက်ပါ။ ဝက်ဘ်ဆိုက်သည် localhost ရဲ့ ၃၀၀၀ ပေါ့(့)့(့)တွင် ဝန်ဆောင်မှု မပေးမည်: `localhost:3000`။ +ဒီစာတမ်းကို လမ်းညွှန်ပုံစံဖြင့် အော့ဖ်လိုင်းတွင် ပြေးနိုင်သည် [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကူညီပါမည်။ ဒီ repo ကို fork လုပ်ပြီး ဒေသတွင်းစက်တွင် [Docsify ထည့်သွင်းပြီး](https://docsify.js.org/#/quickstart) repo root directory မှ `docsify serve` ကို ရိုက်ထည့်ပါ။။ ဝဘ်ဆိုဒ်ကို localhost ၏ ၃၀၀၀ ပေါ့တ်တွင်ဝင်ရောက် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ -> မှတ်ချက်၊ notebook များကို Docsify မှ အသံမပေးပါ၊ ထို့ကြောင့် notebook မလိုအပ်သောအခါ Python kernel ဖြင့် VS Code တွင် သီးခြား အသုံးပြုပါ။ +> မှတ်ချက် - notebook များကို Docsify ဖြင့် မဖော်ပြနိုင်ပါ၊ ထို့ကြောင့် notebook မတက်ဖို့လိုသောအခါ VS Code တွင် Python kernel ဖြင့် သီးသန့် run လုပ်ပါ။ ## အခြား သင်တန်းအစီအစဉ်များ -ကျွန်ုပ်တို့၏ အဖွဲ့သည် အခြား သင်တန်းအစီအစဉ်များ ထုတ်လုပ်ပါသည်။ ကြည့်ပါ - +ကျွန်ုပ်တို့ အဖွဲ့သည် အခြားသင်တန်းများကို ထုတ်လုပ်ပါသည်! ကြည့်ပါ: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j အတွက် စတင်သူများ](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -233,21 +231,22 @@ Microsoft ရဲ့ Azure Cloud Advocates များသည် ဒေတာသ [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Getting Help +## အကူအညီရယူခြင်း -**ပြဿနာများတွေနေသလား?** ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ [ပြဿနာများဖြေရှင်းနည်းလမ်းညွှန်](TROUBLESHOOTING.md) တွင်သာမကသောပြဿနာများအတွက်ဖြေရှင်းနည်းများကိုကြည့်ပါ။ +**ပြဿနာတွေရှိပြီလား?** ပုံမှန်ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို ကြည့်ရှုနိုင်ရန် [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ကို စစ်ဆေးပါ။ -AI အက်ပ်များတည်ဆောက်ရာတွင် ဖြစ်နေရင် မေးခွန်းရှိရင် သို့မဟုတ် တားလိုက်ရင် MCP အကြောင်းအဆွေးအဝေးတွင် ဆွေးနွေးရန် ညီအစ်ကိုကျောင်းသားများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိ ပရိုဂရမ်မာများနှင့် ပူးပေါင်းပါ။ ဤနေရာမှာ မေးခွန်းများကို ကြိုဆိုပြီး အသိပညာကို လွတ်လပ်စွာ ဝေမျှသည့်အသိုင်းအဝိုင်းဖြစ်ပါသည်။ +AI အက်ပလီကေးရှင်းများ ဖန်တီးရာတွင် ရပ်တန့်သွားခဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိှိမိပါက MCP အကြောင်း ဆွေးနွးမှုများတွင် ကျောင်းသားများ နှင့် အတွေ့အကြုံရှိ မိတ်ဆွေများထံ ပူးပေါင်းပါ။ အဲဒီမှာ မေးခွန်းများကို ကြိုဆိုပြီး အသိပညာများကို လွတ်လပ်စွာ မျှဝေကြသည့် ကွန်ယက်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ပစ္စည်းအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်ချက်များ သို့မဟုတ် အမှားများ ရှိနေသည်ဆိုပါက သွားရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည် - +ထုတ်ကုန်မှတ်ချက်များ သို့မဟုတ် အမှားများရှိပါက ဖန်တီးခြင်းအတွင်း ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**ကြောင်းကြားချက်** -ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ တိကျမှုရှိစေရန် ကြိုးစားသော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှန်ကန်မှုနည်းပါးမှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါရန် မေတ္တာရပ်ခံအပ်ပါသည်။ မူလစာတမ်းသည် မိခင်ဘာသာဖြင့် ရေးသားထားသည့် အကြောင်းအရင်းဖြစ်သည့်အတွက် အတည်ပြုရရှိသော ရင်းမြစ်အနေဖြင့် ဆင်ခြင်ခြင်း လိုအပ်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် မူလသား လူသား ဘာသာပြန်ကျွမ်းကျင်သူအား အသုံးပြုရန် အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် နားလည်မမှန်ခြင်းများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းစွဲမှတ်မှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ အာမခံမထားပါ။ +**အကြောင်းကြားချက်**။ + +ဤစာရွက်ကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ဖြင့် ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးပမ်းသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ချက်များတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ရှိနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါရန် မေတ္တာရပ်ခံအပ်ပါသည်။ မူလစာရွက်ကို မူရင်းဘာသာဖြင့်သာ တရားဝင်အချက်အလက်အနေဖြင့် ယူဆရန် လိုအပ်ပါသည်။ အရေးပါတဲ့ သတင်းအချက်အလက်များအတွက် သမားရိုးကျ လူသား ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် နားမလည်မှုများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖတ်ခြင်းများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မခံပါ။ \ No newline at end of file diff --git a/translations/ne/.co-op-translator.json b/translations/ne/.co-op-translator.json index 2e0e36742..3178e09c7 100644 --- a/translations/ne/.co-op-translator.json +++ b/translations/ne/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ne" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:33:47+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:57:04+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ne" }, diff --git a/translations/ne/README.md b/translations/ne/README.md index 9c5c2f0e6..0197735b9 100644 --- a/translations/ne/README.md +++ b/translations/ne/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# डेटा विज्ञान सुरु गर्नेहरूका लागि - एक पाठ्यक्रम +# नवशिक्षार्थीहरूका लागि डाटा विज्ञान - एक पाठ्यक्रम [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,190 +17,190 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -माइक्रोसफ्टका Azure Cloud Advocates ले १० हप्ता, २० पाठहरूको curriculum डेटा विज्ञानको बारेमा प्रस्तुत गर्न पाउँदा खुशी छन्। प्रत्येक पाठमा पूर्व-पाठ र पश्च-पाठ क्विजहरू, पाठ पूरा गर्न लेखिएको निर्देशहरू, समाधान, र एक असाइनमेन्ट समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित पठन-पद्धतिले तपाईंलाई बनाउदै सिक्न अनुमति दिन्छ, जुन नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि सिद्ध गरिएको उपाय हो। +माइक्रोसफ्टका Azure क्लाउड एड्भोकेटहरूले डाटा विज्ञान सम्बन्धी १० हप्ता, २० पाठहरूको पाठ्यक्रम उपलब्ध गराएकोमा खुशी व्यक्त गर्दछौं। प्रत्येक पाठमा पूर्व-पाठ र पछि-पाठ क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नको लागि लेखिएको निर्देशनहरू, समाधान, र असाइन्मेन्ट समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण विधिले तपाईलाई सिकाइरहँदा निर्माण गर्न अनुमति दिन्छ, जुन नयाँ सीपहरू स्थायी रूपमा बसाल्न प्रमाणित उपाय हो। -**हाम्रा लेखकहरुलाई हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)। +**हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)। -**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रा [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेषगरी आर्यन अरोडा, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैलबिहारी दुबे, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [सन्झा सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[शीना नरूला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौक़ीर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेन्द्रसिंह पवार, [विदुषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जस्लिन सोन्ही](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)। +**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी आर्यन अरोर, [आदित्य गर्ग](https://github.com/AdityaGarg00), [अलोनड्रा सान्चेज](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंह](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्र](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैल Biharि दुबे, [डिब्री नसोफोर](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [डिशिता भासिन](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [मज्द सफी](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [मैक्स ब्लम](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [मिगुएल कोरेआ](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [मोहम्मा इफ्तेखेर (इफ्टु) एब्ने जब्बार](https://twitter.com/iftu119), [नावरिन तबास्सुम](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [रेमन्ड वाङ्सा पुत्रा](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [रोहित यादव](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [सान्या सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[शिना नरूला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौकीर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेन्द्रसिंह पवार , [विदुषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जसलीन सोंधी](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ne/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| डेटा विज्ञान सुरु गर्नेहरूका लागि - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ | +| नवशिक्षार्थीहरूको लागि डाटा विज्ञान - _स्केच नोट [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ द्वारा | -### 🌐 बहुभाषिक समर्थन +### 🌐 बहुभाषी समर्थन -#### GitHub Action द्वारा समर्थन गरिएको (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक) +#### GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, 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``` -> यसले तपाईंलाई कोर्स पूरा गर्न आवश्यक सबै प्रदान गर्दछ, छिटो डाउनलोडका साथ। +> यसले तपाईलाई पाठ्यक्रम पूरा गर्न सबै आवश्यक सामग्री छिटो डाउनलोड गराउन मद्दत पुर्‍याउँछ। -**यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरू चाहनुहुन्छ भने, तिनीहरू [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) उल्लेखित छन्।** +**यदि तपाईलाई थप अनुवाद भाषा चाहिन्छ भने ती यहाँ सूचीबद्ध गरिएको छ [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### हाम्रो समुदायमा सहभागी हुनुहोस् +#### हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस् [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -हामीसँग AI सँग सिक्ने Discord श्रृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र सहभागी हुन [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा आउनुहोस्, सेप्टेम्बर १८ - ३०, २०२५ सम्म। तपाईं GitHub Copilot प्रयोग गरेर डेटा विज्ञानका टिप्स र चतुराइहरू पाउनुहुनेछ। +हामीसँग डिस्कोर्डमा AI सँग सिक्ने सिरिज चलिरहेको छ, थप जान्न र हामीसँग सामेल हुन [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा सेप्टेम्बर १८ - ३०, २०२५ सम्म। तपाईंलाई डाटा विज्ञानको लागि GitHub Copilot प्रयोग गर्नका लागि सुझाव र तरिकाहरू प्राप्त हुनेछ। ![Learn with AI series](../../translated_images/ne/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ? -त्यस अवस्थामा तलका स्रोतहरूबाट सुरु गर्नुहोस्: +तलका स्रोतहरूबाट सुरू गर्नुहोस्: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा तपाईंले सुरु गर्नेहरूका लागि स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र निःशुल्क प्रमाणपत्र भाउचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू पाउनुहुनेछ। यो पृष्ठ बुकमार्क गर्न र कहिले काहीँ जाँच गर्न चाहिने पृष्ठ हो किनभने सामग्री नियमित रूपमा परिवर्तन हुन्छ। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) संसारभरिका विद्यार्थी एम्बेसडरहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो तपाईंको माइक्रोसफ्टमा प्रवेश गर्ने मार्ग हुन सक्छ। +- [विद्यार्थी हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईले नवशिक्षार्थी स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र निशुल्क प्रमाणपत्र कुपन प्राप्त गर्ने तरिकाहरू पाउनुहुनेछ। यो पृष्ठलाई बुकमार्क गर्नुहोस् र समय-समयमा जाँच गर्नुहोस् जब हामी प्रत्येक महिनामा सामग्री परिवर्तन गर्छौं। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक विश्वव्यापी विद्यार्थी राजदूत समुदायमा सहभागी हुनुहोस्, यो तपाईको माइक्रोसफ्टमा प्रवेश गर्ने बाटो हुन सक्छ। # सुरु गर्ने तरिका -## 📚 दस्तावेज +## 📚 कागजातहरू -- **[इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुवातीहरूको लागि क्रमिक सेटअप निर्देशनहरू -- **[प्रयोग गाइड](USAGE.md)** - उदाहरणहरू र सामान्य कार्यप्रणालीहरू +- **[इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - नवशिक्षार्थीहरूको लागि चरण-द्वारा-चरण सेटअप निर्देशनहरू +- **[प्रयोग गाइड](USAGE.md)** - उदाहरणहरू र सामान्य कार्यप्रवाहहरू - **[समस्या समाधान](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याहरूको समाधानहरू -- **[योगदान गाइड](CONTRIBUTING.md)** - यस परियोजनामा कसरी योगदान गर्ने -- **[शिक्षकहरूको लागि](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन र कक्षाकोठा स्रोतहरू +- **[योगदान गाइड](CONTRIBUTING.md)** - यो परियोजनामा योगदान कसरी गर्ने +- **[शिक्षकहरूको लागि](for-teachers.md)** - शिक्षण निर्देशन र कक्षाकोठाका स्रोतहरू -## 👨‍🎓 विद्यार्थीहरूका लागि -> **पूर्ण शुरुवातीहरू**: डेटा विज्ञानमा नयाँ हुनुहुन्छ? हाम्रो [सुरु गर्ने अनुकूल उदाहरणहरू](examples/README.md) बाट सुरु गर्नुहोस्! यी सरल, राम्ररी टिप्पणी गरिएका उदाहरणहरूले तपाईंलाई आधार कुरा बुझ्न मद्दत गर्नेछन्, पूर्ण पाठ्यक्रममा लगि अगाडि बढ्नुअघि। -> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रम आफ्नै तरिकाले अवलम्बन गर्न, सम्पूर्ण रिपो फोर्क गरी अभ्यासहरू आफैं गरौं, पूर्व-पाठ क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि लेक्चर पढ्न र बाँकी क्रियाकलापहरू पूरा गर्नुस्। समाधान कोड नक्कल गर्ने सट्टा पाठलाई बुझेर प्रोजेक्टहरू बनाउन प्रयास गर्नुहोस्; तर उक्त कोड हरेक परियोजना-केन्द्रित पाठमा /solutions फोल्डरमा उपलब्ध छ। अर्को सुझाव हो, साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाएर सँगै सामग्री हेर्नु। थप अध्ययनको लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं। +## 👨‍🎓 विद्यार्थीहरूको लागि +> **पूर्ण नवशिक्षार्थीहरू**: डाटा विज्ञानमा नयाँ हुनुहुन्छ? हाम्रो [आसान उदाहरणहरू](examples/README.md) बाट सुरु गर्नुहोस्! यी सरल, राम्रो व्याख्या गरिएको उदाहरणहरूले आधारभूत कुरा बुझ्न मद्दत गर्नेछन्, यसपछि पूर्ण पाठ्यक्रममा जानुहोस्। +> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रम आफैले प्रयोग गर्न, पूर्ण रिपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस् र सबै अभ्यासहरू आफैँ पुरा गर्नुहोस्, पूर्व-पाठ क्विजबाट शुरु गरेर। त्यसपछि व्याख्यान पढ्नुहोस् र अरू गतिविधिहरू पुरा गर्नुहोस्। समाधान कोड नक्कल नगरी पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू बनाउन प्रयास गर्नुहोस्; तर त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-केन्द्रित पाठका /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाएर सामग्री सँगै पढ्नु हो। थप अध्ययनका लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं। -**छिटो सुरु:** -1. आफ्नो वातावरण सेटअप गर्न [इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md) जाँच्नुहोस् +**छिटो सुरु गर्नुहोस्:** +1. आफ्नो वातावरण सेटअप गर्न [इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md) जाँच गर्नुहोस् 2. पाठ्यक्रमसँग कसरी काम गर्ने जान्न [प्रयोग गाइड](USAGE.md) पढ्नुहोस् -3. लेसन १ बाट सुरु गरी क्रमशः सम्पन्न गर्नुहोस् +3. पाठ १ बाट सुरु गरेर क्रमिक रूपमा पढ्नुहोस् 4. सहयोगका लागि हाम्रो [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) मा सामेल हुनुहोस् ## 👩‍🏫 शिक्षकहरूको लागि -> **शिक्षकहरू**: हामीले [केहि सुझावहरू](for-teachers.md) समावेश गरेका छौं यस पाठ्यक्रम प्रयोग कसरी गर्ने भनेर। हाम्रो [चर्चा फोरम](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) मा तपाईंको प्रतिक्रिया पाउन चाहन्छौं! -## टिमसँग भेट +> **शिक्षकहरू**: हामीले यस पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने बारे केही सुझावहरू [यहाँ](for-teachers.md) राखेका छौं। कृपया आफ्नो प्रतिक्रिया [हाम्रो छलफल मञ्चमा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) दिनुहोस्! +## टोलीसँग भेट -[![प्रमो भिडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रमो भिडियो") +[![प्रोमो भिडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो भिडियो") **गिफ** [मोहित जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) द्वारा -> 🎥 माथिको चित्रमा क्लिक गरेर परियोजनाको बारेमा र जसले यसलाई सिर्जना गरेका छन्, त्यो भिडियो हेर्नुहोस्! +> 🎥 माथि तस्वीरमा क्लिक गर्नुहोस् परियोजना र यसलाई बनाउने व्यक्तिहरूको भिडियो हेर्नको लागि! -## शिक्षाशास्त्र +## पेडागोजी -हामीले यस पाठ्यक्रम बनाउँदा दुई शिक्षाशास्त्रीय सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित हो र यसमा नियमित क्विजहरू समावेश छन्। यस श्रृंखलाको अन्त्यमा, विद्यार्थीहरूले डाटा विज्ञानका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिक्नेछन्, जसमा नैतिक अवधारणा, डाटा तयारी, डाटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिका, डाटा भिजुअलाइजेशन, डाटा विश्लेषण, डाटा विज्ञानका वास्तविकविश्व प्रयोगका केसहरू, र थप समावेश गर्दछ। +हामीले यो पाठ्यक्रम तयार गर्दा दुई शैक्षिक सिद्धान्तहरू छनौट गरेका छौं: यसले परियोजना-आधारित हुनु र बारम्बार क्विजहरू समावेश गर्नु। यस शृंखलाको अन्त्यसम्म, विद्यार्थीहरूले डाटा विज्ञानका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिक्नेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डाटा तयारी, डाटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डाटा भिजुअलाइजेशन, डाटा विश्लेषण, डाटा विज्ञानका वास्तविक-विश्व केसहरू र थप समावेश छन्। -थप रूपमा, कक्षा सुरु हुनुअघि एउटा कम-महत्त्वपूर्ण क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि अभिप्रेरित गर्छ, जब कि कक्षा पछि अर्को क्विजले थप सम्झन सजिलो बनाउँछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको छ र पूर्ण वा अंशमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना तरिकाले सुरु हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्म क्रमशः जटिल बन्दै जान्छन्। +अर्थात्, कक्षाको अगाडि एक कम जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि उत्साहित गर्छ भने कक्षापछि दोस्रो क्विजले अझ राम्रो सम्झनामा मद्दत गर्छ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको छ र पूरै वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू सानोतिनोबाट सुरु भई १० हप्ता चक्रको अन्त्यसम्म जटिल हुँदै जान्छन्। -> हाम्रो [आचरण कोड](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देशहरू पत्ता लगाउनुहोस्। हामी तपाईंका रचनात्मक प्रतिक्रियाहरूलाई स्वागत गर्छौं! +> हाम्रो [आचारसंहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान गर्ने तरिका](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) निर्देशिका पत्ता लगाउनुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक अभिप्रायलाई स्वागत गर्छौं! -## प्रत्येक पाठले समावेश गर्दछ: +## हरेक पाठमा समावेश छ: - वैकल्पिक स्केच नोट - वैकल्पिक पूरक भिडियो -- पूर्व-पाठ तातो अनुभवको क्विज -- लेखिएको पाठ -- परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना कसरी बनाउन सकिन्छ भन्ने चरण-द्वारा-चरण मार्गदर्शन +- पूर्व-पाठ तत्परता क्विज +- लिखित पाठ +- परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना निर्माण गर्ने चरण-द्वारा-चरण मार्गनिर्देशन - ज्ञान जाँचहरू - एक चुनौती -- पूरक पढाइ +- पूरक अध्ययन - असाइनमेन्ट -- [पाठपश्चात् क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [पाठपछि क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विजहरू बारे एउटा नोट**: सबै क्विजहरू क्विज-एप फोल्डरमा संग्रहित छन्, जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू सहित ४० क्विजहरू छन्। यी पाठहरूबाट लिंक गरिएको छ, तर क्विज एप स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा निर्देशनहरू पछ्याउनुहोस्। यी क्रमशः स्थानीयकरण भइरहेका छन्। +> **क्विजहरू सम्बन्धी टिप्पणी**: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा छन्, कुल ४० क्विजहरू प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू। तिनीहरू पाठहरूबाट लिंक गरिएको छन्, तर क्विज एप स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा तैनाथ गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। तिनीहरू क्रमशः स्थानीयकरण हुँदैछन्। -## 🎓 सुरुवातिङ मित्रवत उदाहरणहरू +## 🎓 नयाँ सिक्नेहरूका लागि उदाहरणहरू -**डाटा विज्ञानमा नयाँ हुनुहुन्छ?** हामीले सुरु गर्न सजिलो र राम्रोसँग टिपोट गरिएको कोड सहितको विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) तयार गरेका छौं: +**डाटा विज्ञानमा नयाँ?** हामीले विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) बनाएका छौं जसले सरल, राम्रो व्याख्यात्मक कोड प्रदान गर्दछ: -- 🌟 **हेलो वर्ल्ड** - तपाईंको पहिलो डाटा विज्ञान प्रोग्राम +- 🌟 **हेल्लो वर्ल्ड** - तपाईंको पहिलो डाटा विज्ञान प्रोग्राम - 📂 **डाटा लोड गर्दै** - डेटासेट पढ्न र अन्वेषण गर्न सिक्नुहोस् -- 📊 **सरल विश्लेषण** - तथ्याङ्क गणना गर्नुहोस् र पैटर्नहरू फेला पार्नुहोस् -- 📈 **मूलभूत भिजुअलाइजेशन** - चार्ट र ग्राफ बनाउनुहोस् -- 🔬 **यथार्थ परियोजना** - सुरु देखि अंत सम्म पूरा कार्यप्रवाह +- 📊 **सरल विश्लेषण** - तथ्याङ्क गणना र ढाँचाहरू खोज्नुहोस् +- 📈 **आधारभूत भिजुअलाइजेशन** - चार्ट र ग्राफहरू सिर्जना गर्नुहोस् +- 🔬 **वास्तविक परियोजना** - सुरु देखि अन्तसम्म पूरा कार्यप्रवाह -प्रत्येक उदाहरणमा प्रत्येक चरण व्याख्या गर्ने विस्तृत टिप्पणीहरू समावेश छन्, जसले यो पूर्ण नयाँहरूका लागि उपयुक्त बनाउँछ! +हरेक उदाहरणले हरेक चरणलाई विस्तृत रूपमा व्याख्या गर्ने टिप्पणीहरू समावेश गरेको छ, जसले पूर्ण नयाँ सिक्नेहरूको लागि उपयुक्त बनाउँछ! -👉 **[उदाहरणहरूसँग सुरु गर्नुहोस्](examples/README.md)** 👈 +👉 **[उदाहरणहरूबाट सुरु गर्नुहोस्](examples/README.md)** 👈 ## पाठहरू |![ @sketchthedocs द्वारा स्केच नोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ne/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| बुनियादी डाटा विज्ञान: रोडमैप - _स्केच नोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ | +| डाटा विज्ञानका लागि शुरुआती: रोडमैप - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा स्केच नोट_ | -| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सिकाइ उद्देश्यहरू | लिंक गरिएको पाठ | लेखक | +| पाठ नं. | विषय | पाठ समूह | सिकाइ लक्ष्यहरू | लिंक गरिएको पाठ | लेखक | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| ०१ | डाटा विज्ञान परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा विज्ञानका आधारभूत अवधारणाहरू र यसले कसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन सिकाइ, र ठूलो डाटाहरूसँग सम्बन्ध राख्छ सिक्नुहोस्। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [डमित्रि](http://soshnikov.com) | -| ०२ | डाटा विज्ञान नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र रूपरेखा। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्या](https://twitter.com/nitya) | -| ०३ | डाटा परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटालाई कसरी वर्गीकृत गरिन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जास्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | -| ०४ | सांख्यिकी र सम्भावनाको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा बुझ्नको लागि सम्भावना र सांख्यिकीका गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [डमित्रि](http://soshnikov.com) | -| ०५ | सम्बन्धित डाटासँग काम गर्दै | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | सम्बन्धित डाटाको परिचय र संरचित क्वेरी भाषा SQL (उच्चारण "सी-क्वेल") को प्रयोग गरेर डाटा अन्वेषण र विश्लेषणका आधारहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| ०६ | नोएसक्युएल डाटासँग काम गर्दै | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-संबंधित डाटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र कागजात डेटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणका आधारहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जास्मिन](https://twitter.com/paladique)| -| ०७ | पाइथनसँग काम गर्दै | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | प्यान्डाज जस्ता पुस्तकालयहरुमार्फत डाटा अन्वेषणको लागि पाइथन प्रयोगको आधारहरू। पाइथन प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [डमित्रि](http://soshnikov.com) | -| ०८ | डाटा तयारी | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत वा अपूर्ण डाटा व्यवस्थापनका लागि सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने डाटा प्रविधिहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जास्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | -| ०९ | मात्राहरूको भिजुअलाइजेशन | [डाटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | म्याटप्लट्लिब प्रयोग गरेर चराहरूको डाटा भिजुअलाइज गर्न सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन्](https://twitter.com/jenlooper) | -| १० | डाटाको वितरण भिजुअलाइजेशन | [डाटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | अवलोकनहरू र प्रवृत्तिहरूलाई एक अन्तराल भित्र भिजुअलाइज गर्नुहोस्। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन्](https://twitter.com/jenlooper) | -| ११ | अनुपातहरू भिजुअलाइज गर्दै | [डाटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | असुत्रबद्ध र समूहीकृत प्रतिशतहरू भिजुअलाइज गर्दै। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन्](https://twitter.com/jenlooper) | -| १२ | सम्बन्धहरू भिजुअलाइज गर्दै | [डाटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डाटा र तिनका भेरिएबलहरू बीचको कनेक्शन र सहसम्बन्धहरू भिजुअलाइज गर्दै। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन्](https://twitter.com/jenlooper) | -| १३ | अर्थपूर्ण भिजुअलाइजेशन | [डाटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | तपाईंका भिजुअलाइजेशनहरूलाई प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि मूल्यवान बनाउन प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन्](https://twitter.com/jenlooper) | -| १४ | डाटा विज्ञान जीवनचक्र परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा विज्ञान जीवनचक्रको परिचय र डाटा प्राप्त गर्ने र निकाल्नको पहिलो चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जास्मिन](https://twitter.com/paladique) | -| १५ | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | यो डाटा विज्ञान जीवनचक्रको चरणले डाटा विश्लेषणका प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जास्मिन](https://twitter.com/paladique) | | | -| १६ | संचार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | यो डाटा विज्ञान जीवनचक्रको चरणले डाटाबाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिहरूलाई निर्णयकर्ताहरूले सजिलै बुझ्ने गरी प्रस्तुत गर्नमा केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जालेन](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| १७ | क्लाउडमा डाटा विज्ञान | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | यो पाठ श्रृंखलाले क्लाउडमा डाटा विज्ञान र यसको फाइदाहरू परिचय गराउँछ। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [माउड](https://twitter.com/maudstweets) | -| १८ | क्लाउडमा डाटा विज्ञान | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | कम कोड उपकरणहरूको प्रयोग गरेर मोडेल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [माउड](https://twitter.com/maudstweets) | -| १९ | क्लाउडमा डाटा विज्ञान | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू डिप्लोय गर्दै। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [माउड](https://twitter.com/maudstweets) | -| २० | वास्तविक संसारमा डाटा विज्ञान | [बनभोजमा](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डाटा विज्ञान चालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्या](https://twitter.com/nitya) | +| ०१ | डाटा विज्ञान परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा विज्ञानका आधारभूत अवधारणाहरू सिक्नु र यसले कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, र ठूलो डाटासँग कसरी सम्बन्ध राख्छ बुझ्नु। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [डिमिट्री](http://soshnikov.com) | +| ०२ | डाटा विज्ञान नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र रूपरेखा। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | +| ०३ | डाटाको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा कसरी वर्गीकृत हुन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जास्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | +| ०४ | सांख्यिकी र सम्भाव्यता परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटालाई बुझ्न सम्भाव्यता र सांख्यिकीका गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [डिमिट्री](http://soshnikov.com) | +| ०५ | रिलेशनल डाटासँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डाटा परिचय र SQL (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी ल्यान्ग्वेज) प्रयोग गरी डाटा अन्वेषण र विश्लेषणका आधारहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| ०६ | नोएसक्यूएल डाटासँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डाटा परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र डक्युमेन्ट डाटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणका आधारहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जास्मिन](https://twitter.com/paladique)| +| ०७ | पायथनसँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | पायथनका पुस्तकालयहरू जस्तै Pandas प्रयोग गरेर डाटा अन्वेषणका आधारभूतहरू। पायथन प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान आवश्यक। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [डिमिट्री](http://soshnikov.com) | +| ०८ | डेटा तयारी | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत, वा अपूरो डाटालाई सम्हाल्न सफा र रुपान्तरण गर्ने डाटा प्रविधिहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जास्मिन](https://www.twitter.com/paladique) | +| ०९ | परिमाणहरू भिजुअलाइज गर्दै | [डेटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरेर चराहरूको डाटा भिजुअलाइज गर्न सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १० | डाटाको वितरण भिजुअलाइज गर्दै | [डेटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | अन्तराल भित्रको अवलोकन र प्रवृत्तिहरू भिजुअलाइज गर्दै। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| ११ | अनुपातहरू भिजुअलाइज गर्दै | [डेटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | छुट्टाछुट्टै र समूहबद्ध प्रतिशतहरू भिजुअलाइज गर्दै। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १२ | सम्बन्धहरू भिजुअलाइज गर्दै | [डेटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटाहरू र उनीहरूको भेरिएबलहरूको बीचको सम्बन्ध र कोरिलेसन भिजुअलाइज गर्दै। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १३ | अर्थपूर्ण भिजुअलाइजेशनहरू | [डेटा भिजुअलाइजेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्यासम्बाधि र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंका भिजुअलाइजेशनहरूलाई मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) | +| १४ | डाटा विज्ञान जीवनचक्र परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा विज्ञान जीवनचक्र र डाटा प्राप्त गर्ने र निकाल्ने पहिलो चरण परिचय। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जास्मिन](https://twitter.com/paladique) | +| १५ | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा विज्ञान जीवनचक्रको यो चरणले डाटाको विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जास्मिन](https://twitter.com/paladique) | | | +| १६ | सञ्चार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटाबाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिहरूलाई निर्णय लिनेहरूका लागि बुझ्न सजिलो बनाउने तरिकाले प्रस्तुत गर्ने चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जलन](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| १७ | क्लाउडमा डाटा विज्ञान | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमा डाटा विज्ञान परिचय र यसको फाइदाहरू। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [माउड](https://twitter.com/maudstweets) | +| १८ | क्लाउडमा डाटा विज्ञान | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [माउड](https://twitter.com/maudstweets) | +| १९ | क्लाउडमा डाटा विज्ञान | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू तैनाथ गर्ने। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफनी](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [माउड](https://twitter.com/maudstweets) | +| २० | जङ्गलमा डाटा विज्ञान | [जङ्गलमा](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डाटा विज्ञानले चलाएका परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -यस नमुनालाई Codespace मा खोल्न यी चरणहरू पालन गर्नुहोस्: +यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्: १. कोड ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्। -२. पेनको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। -थप जानकारीको लागि, [GitHub डकुमेन्टेशन](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्। +२. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। +थप जानकारीको लागि [GitHub डकुमेन्टेसन](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्। ## VSCode Remote - Containers -तपाईंको स्थानीय मेशिन र VSCode प्रयोग गरी VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सनबाट कन्टेनरमा यस रिपोजिटोरीलाई खोल्न यी चरणहरू अनुसरण गर्नुहोस्: +तपाईंको स्थानीय कम्प्युटर र VSCode प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरी कन्टेनरमा खोल्न यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्, VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सन प्रयोग गरी: -१. यदि तपाईं पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया तपाईंको सिस्टमले पूर्व आवश्यकताहरू (जस्तै Docker इन्स्टल गरिएको छ) पूरा गर्छ भन्ने सुनिश्चित गर्नुहोस् [शुरु गर्ने डकुमेन्टेशन](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा। +१. यदि यो तपाईंले विकास कन्टेनर प्रयोग गर्ने पहिलो पटक हो भने, तपाईंको प्रणालीमा Docker जडान भएको छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस् [सुरु गर्ने दुल्केसुचना](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) हेरेर। -यो रिपोजिटोरी प्रयोग गर्न, तपाईं तल दिइएका मध्ये कुनै एउटा तरिका अपनाउन सक्नुहुन्छ: +यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईंले रिपोजिटरीलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ: -**नोट**: भित्र Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमाण्ड प्रयोग गरी स्रोत कोडलाई स्थानीय फाइल सिस्टमको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गरिन्छ। [भोल्युमहरू](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डाटा टिकाउ राख्नको लागि प्राथमिक मेकानिजमहरू हुन्। +**सूचना**: तल, Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमाण्ड प्रयोग गरी स्रोत कोडलाई स्थानीय फाइल सिस्टमको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। कन्टेनर डेटा बचाउन भोल्युमहरू [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) लाई प्राथमिकता दिइन्छ। -वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको भर्सन खोल्नुहोस्: +वा स्थानीय रूपमा क्लोन वा डाउनलोड गरिएको रिपोजिटरी खोल्नुहोस्: -- यो रिपोजिटोरी तपाईंको स्थानीय फाइल सिस्टममा क्लोन गर्नुहोस्। -- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमाण्ड चयन गर्नुहोस्। -- यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रति चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुन कुर्नुहोस्, र काम सुरु गर्नुहोस्। +- यो रिपोजिटरीलाई तपाईंको स्थानीय फाइल सिस्टममा क्लोन गर्नुहोस्। +- F1 थिचेर **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमाण्ड चयन गर्नुहोस्। +- यो फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रति चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुन पर्खनुहोस्, र परीक्षण गर्नुहोस्। ## अफलाइन पहुँच -तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेजलाई अफलाइन रूपमा चलाउन सक्नुहुन्छ। यस रिपोजिटोरीलाई फोर्क गर्नुहोस्, [Docsify इन्स्टल](https://docsify.js.org/#/quickstart) गर्नुहोस् र त्यसपछि यस रिपोरुटोरीको रुट फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईँको स्थानीय होस्टमा पोर्ट ३००० मा सेवा गरिनेछ: `localhost:3000`। +तपाईंले [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो डकुमेन्टेसन अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्, [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart), त्यसपछि यस रिपोको रुट फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको स्थानीय होस्टमा पोर्ट ३००० मा उपलब्ध हुन्छ: `localhost:3000`। -> नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत रेंडर हुँदैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक छ भने, त्यो अलग्गै VS Code मा Python कर्नेल चलाएर गर्नुहोस्। +> नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत रेंडर हुँदैनन्, त्यसैले जब नोटबुक चलाउनु पर्छ भने, त्यसलाई अलगगरी VS Code मा Python कर्नेल चलाएर गर्नुहोस्। ## अन्य पाठ्यक्रमहरू -हाम्रो टिमले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्: +हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्छ! हेर्नुहोस्: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / एजेन्टहरू +### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -208,7 +208,7 @@ --- -### जेनेरेटिभ AI शृंखला +### Generative AI Series [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -216,7 +216,7 @@ --- -### मुख्य सिकाइ +### Core Learning [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -227,27 +227,27 @@ --- -### Copilot शृंखला +### Copilot Series [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## मद्दत पाउनुहोस् +## सहायता प्राप्त गर्दै -**समस्या आइरहेको छ?** सामान्य समस्याहरूका समाधानहरूको लागि हाम्रो [समाधान मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) हेर्नुहोस्। +**समस्याहरू आइरहेका छन्?** सामान्य समस्याहरूको समाधानको लागि हाम्रो [समस्या समाधान मार्गदर्शन](TROUBLESHOOTING.md) जाँच गर्नुहोस्। -यदि तपाईं अड्किनुभयो वा AI एप्स बनाउने बारे कुनै प्रश्न छ भने। MCP सम्बन्धी छलफलहरूमा साथी सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरू सँग सामेल हुनुहोस्। यो एक सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागत गरिन्छ र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ। +यदि तपाईं अड्किनुभएको छ वा AI एपहरू बनाउनका सम्बन्धमा कुनै प्रश्नहरू छन् भने। MCP सम्बन्धी छलफलहरूमा साथी सिक्नेलाई र अनुभवी विकासकर्तालाई सामेल हुनुहोस्। यो एक सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागतयोग्य छन् र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ। [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -यदि तपाईंलाई उत्पादन प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने यहाँ जानुहोस्: +यदि तपाइँसँग उत्पादन प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने भ्रमण गर्नुहोस्: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**अस्वीकरण**: -यस दस्तावेजलाई AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी शुद्धताको लागि प्रयासरत छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटि वा गलत जानकारी हुन सक्छ। मूल भाषा मा रहेको दस्तावेजलाई आधिकारिक स्रोत मानिनु पर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि व्यावसायिक मानवीय अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्यामा हामी जिम्मेवार हुने छैनौं। +**अस्वीकरण**: +यस कागजातलाई एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी शुद्धताका लागि प्रयासरत छौँ भने पनि, कृपया बुझ्नुहोस कि स्वचालित अनुवादहरूले त्रुटि वा अशुद्धता समावेश गर्न सक्छ। मौलिक कागजात यसको मूल भाषामा नै अधिकारिक स्रोत मान्नुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि पेशेवर मानवीय अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार छैनौं। \ No newline at end of file diff --git a/translations/nl/.co-op-translator.json b/translations/nl/.co-op-translator.json index 2a1fb979a..5185dd9c4 100644 --- a/translations/nl/.co-op-translator.json +++ b/translations/nl/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "nl" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:03:01+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:31:13+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "nl" }, diff --git a/translations/nl/README.md b/translations/nl/README.md index 64de8022f..3fb3e4211 100644 --- a/translations/nl/README.md +++ b/translations/nl/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Datawetenschap voor Beginners - Een Curriculum +# Data Science voor Beginners - Een Curriculum [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,49 +17,49 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates bij Microsoft bieden met plezier een curriculum van 10 weken en 20 lessen over Datawetenschap aan. Elke les bevat quizzes voor en na de les, schriftelijke instructies voor het voltooien van de les, een oplossing en een opdracht. Onze projectgerichte didactiek stelt je in staat te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten 'plakken'. +Azure Cloud Advocates bij Microsoft bieden met plezier een 10 weken durend curriculum aan van 20 lessen over Data Science. Elke les bevat quizzen vóór en na de les, schriftelijke instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgebaseerde pedagogiek stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven. **Hartelijke dank aan onze auteurs:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Speciale dank 🙏 aan onze [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) auteurs, beoordelaars en inhoudsbijdragers,** met name Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Speciale dank 🙏 aan onze [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) auteurs, beoordelaars en inhoudsbijdragers,** in het bijzonder Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/nl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Datawetenschap Voor Beginners - _Sketchnote door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science voor Beginners - _Sketchnote door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Meertalige Ondersteuning -#### Ondersteund via GitHub Action (Automatisch & Altijd Actueel) +#### Ondersteund via GitHub Action (Geautomatiseerd & Altijd Up-to-Date) -[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengaals](../bn/README.md) | [Bulgaars](../bg/README.md) | [Birmaans (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinees (Vereenvoudigd)](../zh-CN/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tsjechisch](../cs/README.md) | [Deens](../da/README.md) | [Nederlands](./README.md) | [Ests](../et/README.md) | [Fins](../fi/README.md) | [Frans](../fr/README.md) | [Duits](../de/README.md) | [Grieks](../el/README.md) | [Hebreeuws](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongaars](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italiaans](../it/README.md) | [Japans](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreaans](../ko/README.md) | [Litouws](../lt/README.md) | [Maleis](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalees](../ne/README.md) | [Nigeriaans Pidgin](../pcm/README.md) | [Noors](../no/README.md) | [Perzisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Pools](../pl/README.md) | [Portugees (Brazilië)](../pt-BR/README.md) | [Portugees (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roemeens](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Servisch (Cyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowaaks](../sk/README.md) | [Sloveens](../sl/README.md) | [Spaans](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Zweeds](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipijns)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turks](../tr/README.md) | [Oekraïens](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamees](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](./README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Lievelingswijze is lokaal klonen?** +> **Liever lokaal klonen?** -> Deze repository bevat meer dan 50 taalvertalingen die de downloadgrootte aanzienlijk vergroten. Om zonder vertalingen te klonen, gebruik sparse checkout: +> Deze repository bevat meer dan 50 taalvertalingen wat de downloadgrootte aanzienlijk vergroot. Om te klonen zonder vertalingen, gebruik sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Dit geeft je alles wat je nodig hebt om de cursus te voltooien met een veel snellere download. +> Hiermee krijg je alles wat je nodig hebt om de cursus te voltooien met een veel snellere download. -**Als je extra vertalingen wilt laten ondersteunen, staan de ondersteunde talen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Als je extra vertalingen wilt laten ondersteunen, zie je lijst [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Doe mee met onze community +#### Word lid van onze community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -We hebben een lopende Discord-serie ‘Learn with AI’, leer meer en doe mee op [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) van 18 - 30 september 2025. Je krijgt tips en trucs voor het gebruik van GitHub Copilot voor Datawetenschap. +We hebben een lopende Discord learn with AI-serie, leer meer en doe mee via [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) van 18 - 30 september 2025. Je krijgt tips en trucs over het gebruik van GitHub Copilot voor Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/nl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Ben jij een student? +# Ben je een student? Begin met de volgende bronnen: -- [Student Hub pagina](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Op deze pagina vind je beginnersbronnen, studentenpakketten en zelfs manieren om een gratis certificeringsvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt markeren en af en toe bezoeken, want we wisselen minstens maandelijks van inhoud. +- [Student Hub pagina](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Op deze pagina vind je starterbronnen, studentpakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te bemachtigen. Dit is een pagina die je wilt bookmarken en af en toe raadplegen, omdat we de inhoud minstens maandelijks vernieuwen. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Word lid van een wereldwijde gemeenschap van studentambassadeurs, dit kan jouw weg naar Microsoft zijn. # Aan de slag @@ -69,22 +69,22 @@ Begin met de volgende bronnen: - **[Installatiehandleiding](INSTALLATION.md)** - Stapsgewijze installatie-instructies voor beginners - **[Gebruikershandleiding](USAGE.md)** - Voorbeelden en veelvoorkomende workflows - **[Probleemoplossing](TROUBLESHOOTING.md)** - Oplossingen voor veelvoorkomende problemen -- **[Bijdragenhandleiding](CONTRIBUTING.md)** - Hoe bij te dragen aan dit project -- **[Voor Docenten](for-teachers.md)** - Lesgeefadvies en klaslokaalbronnen +- **[Bijdragen gids](CONTRIBUTING.md)** - Hoe bijdragen aan dit project +- **[Voor Docenten](for-teachers.md)** - Lesgeven begeleiding en klaslokaalbronnen ## 👨‍🎓 Voor Studenten -> **Volledig beginners**: Nieuw in datawetenschap? Begin met onze [beginnersvriendelijke voorbeelden](examples/README.md)! Deze eenvoudige, goed van commentaar voorziene voorbeelden helpen je de basis te begrijpen voordat je in het volledige curriculum duikt. -> **[Studenten](https://aka.ms/student-page)**: om dit curriculum zelf te gebruiken, fork je de hele repo en maak je de oefeningen zelf af, te beginnen met een pre-lezing quiz. Lees dan de les en voltooi de overige activiteiten. Probeer de projecten te creëren door de lessen te begrijpen in plaats van simpelweg de oplossing te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions mappen bij elke projectgerichte les. Een andere idee is om een studiegroep te vormen met vrienden en samen door de inhoud te gaan. Voor verdere studie raden we [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) aan. +> **Volledig beginners**: Nieuw in data science? Begin met onze [beginnersvriendelijke voorbeelden](examples/README.md)! Deze eenvoudige, goed van commentaar voorziene voorbeelden helpen je de basis te begrijpen voordat je het volledige curriculum induikt. +> **[Studenten](https://aka.ms/student-page)**: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork je de hele repo en maak je de oefeningen zelfstandig, beginnend met een quiz voor de les. Lees dan de les en voltooi de rest van de activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen van elke projectgerichte les. Een andere optie is om een studiegroep met vrienden te vormen en samen de inhoud door te nemen. Voor verdere studie raden we [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) aan. -**Snelle start:** +**Snelstart:** 1. Bekijk de [Installatiehandleiding](INSTALLATION.md) om je omgeving in te stellen 2. Bekijk de [Gebruikershandleiding](USAGE.md) om te leren hoe je met het curriculum werkt -3. Begin met Les 1 en werk de lessen achtereenvolgens door -4. Word lid van onze [Discord-community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) voor ondersteuning +3. Begin met Les 1 en werk de lessen opeenvolgend door +4. Sluit je aan bij onze [Discord-community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) voor ondersteuning ## 👩‍🏫 Voor Docenten -> **Docenten**: we hebben [enkele suggesties opgenomen](for-teachers.md) over hoe je dit curriculum kunt gebruiken. We horen graag je feedback [in ons discussieforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Docenten**: we hebben [enkele suggesties opgenomen](for-teachers.md) over het gebruik van dit curriculum. We horen graag je feedback [in ons discussieforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Ontmoet het Team [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") @@ -95,36 +95,36 @@ Begin met de volgende bronnen: ## Pedagogiek -We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het samenstellen van deze cursus: ervoor zorgen dat deze projectgebaseerd is en dat er frequente quizzen worden opgenomen. Aan het einde van deze serie zullen studenten de basisprincipes van datawetenschap hebben geleerd, inclusief ethische concepten, data voorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van datawetenschap en meer. +We hebben twee pedagogische uitgangspunten gekozen bij het opbouwen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgebaseerd is en dat het frequente quizzes bevat. Aan het einde van deze serie zullen studenten de basisprincipes van data science hebben geleerd, inclusief ethische concepten, data voorbereiding, verschillende manieren van werken met data, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van data science en meer. -Daarnaast zorgt een laagdrempelige quiz voor de les ervoor dat de student zich focust op het leerdoel, terwijl een tweede quiz na de les verdere retentie verzekert. Deze cursus is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan geheel of gedeeltelijk gevolgd worden. De projecten starten klein en worden steeds complexer aan het einde van de 10-weekse cyclus. +Daarnaast zet een quiz met lage druk voorafgaand aan een les de intentie van de student om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les zorgt voor verdere verwerking. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan volledig of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer aan het einde van de cyclus van 10 weken. -> Vind onze [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertalingen](TRANSLATIONS.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback! +> Vind onze [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertalingsrichtlijnen](TRANSLATIONS.md). We waarderen je constructieve feedback! ## Elke les bevat: -- Optionele schetsnota +- Optionele schetsnotitie - Optionele aanvullende video -- Pre-les opwarmquiz +- Voorafgaande opwarm-quiz - Geschreven les - Voor projectgebaseerde lessen, stapsgewijze handleidingen voor het bouwen van het project - Kenniscontroles - Een uitdaging - Aanvullende leesstof - Opdracht -- [Post-les quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Quiz na de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Een opmerking over quizzen**: Alle quizzen bevinden zich in de Quiz-App map, met in totaal 40 quizzen van elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of geïmplementeerd op Azure; volg de instructies in de `quiz-app` map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd. +> **Een opmerking over quizzes**: Alle quizzes staan in de Quiz-App map, voor in totaal 40 quizzes met elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of gedeployed naar Azure; volg de instructies in de `quiz-app` map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd. -## 🎓 Beginnersvriendelijke Voorbeelden +## 🎓 Voor beginners toegankelijke voorbeelden -**Nieuw in Data Science?** We hebben een speciale [voorbeeldenmap](examples/README.md) gemaakt met eenvoudige, goed becommentarieerde code om je op weg te helpen: +**Nieuw in Data Science?** We hebben een speciale [voorbeelden map](examples/README.md) gemaakt met eenvoudig, goed becommentarieerd code om je op weg te helpen: - 🌟 **Hello World** - Je eerste data science programma -- 📂 **Data Laden** - Leer datasets lezen en verkennen -- 📊 **Eenvoudige Analyse** - Bereken statistieken en vind patronen -- 📈 **Basis Visualisatie** - Maak grafieken en diagrammen -- 🔬 **Praktijkproject** - Volledig workflow van begin tot eind +- 📂 **Data laden** - Leer datasets te lezen en verkennen +- 📊 **Eenvoudige analyse** - Bereken statistieken en vind patronen +- 📈 **Basale visualisatie** - Maak grafieken en diagrammen +- 🔬 **Praktijkproject** - Volledige workflow van begin tot eind Elk voorbeeld bevat gedetailleerde commentaren die elke stap uitleggen, perfect voor absolute beginners! @@ -133,71 +133,71 @@ Elk voorbeeld bevat gedetailleerde commentaren die elke stap uitleggen, perfect ## Lessen -|![ Sketchnote door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/nl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Schetsnotitie door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/nl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science voor Beginners: Routekaart - _Sketchnote door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science Voor Beginners: Routekaart - _Schetsnotitie door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Les Nummer | Onderwerp | Les Groepering | Leerdoelen | Gelinkte Les | Auteur | +| Lesnummer | Onderwerp | Lesgroep | Leerdoelen | Gekoppelde les | Auteur | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Data Science definiëren | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter datawetenschap en hoe het verband houdt met kunstmatige intelligentie, machine learning en big data. | [les](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ethiek in Datawetenschap | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Concepten, uitdagingen & raamwerken van data-ethiek. | [les](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Data definiëren | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Hoe data wordt geclassificeerd en de veelvoorkomende bronnen. | [les](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Inleiding statistiek & waarschijnlijkheid | [Introductie](1-Introduction/README.md) | De wiskundige technieken van waarschijnlijkheid en statistiek om data te begrijpen. | [les](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Werken met relationele data | [Werken met data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot relationele data en de basis van het verkennen en analyseren van relationele data met Structured Query Language, ook bekend als SQL (uitgesproken als “see-quell”). | [les](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Werken met NoSQL data | [Werken met data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot niet-relationele data, de verschillende types en de basis van het verkennen en analyseren van documentdatabases. | [les](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Werken met Python | [Werken met data](2-Working-With-Data/README.md) | Basiskennis van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Basiskennis van Python programmeren wordt aangeraden. | [les](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data voorbereiding | [Werken met data](2-Working-With-Data/README.md) | Onderwerpen over datatechnieken voor het schoonmaken en transformeren van data om problemen met ontbrekende, onnauwkeurige of onvolledige data aan te pakken. | [les](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualiseren van hoeveelheden | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Leer hoe je Matplotlib gebruikt om vogeldata te visualiseren 🦆 | [les](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualiseren van datadistributies | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van observaties en trends binnen een interval. | [les](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualiseren van proporties | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van discrete en gegroepeerde percentages. | [les](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualiseren van relaties | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van verbanden en correlaties tussen datasets en hun variabelen. | [les](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Betekenisvolle visualisaties | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectieve probleemoplossing en inzichten. | [les](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introductie Data Science levenscyclus | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verzamelen en extraheren van data. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyseren | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op technieken om data te analyseren. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communiceren | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op het presenteren van inzichten uit data op een manier die het makkelijker maakt voor besluitvormers om te begrijpen. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deze lessenreeks introduceert datawetenschap in de cloud en de voordelen ervan. | [les](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trainingsmodellen met Low Code tools. |[les](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellen implementeren met Azure Machine Learning Studio. | [les](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science in de praktijk | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datawetenschap gestuurde projecten in de echte wereld. | [les](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definitie van Data Science | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten van data science en hoe het gerelateerd is aan kunstmatige intelligentie, machine learning, en big data. | [les](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Ethiek in Data Science | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Concepten, uitdagingen & kaders rond data-ethiek. | [les](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definitie van Data | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Hoe data wordt geclassificeerd en de gebruikelijke bronnen. | [les](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introductie in Statistiek & Kansrekening | [Introductie](1-Introduction/README.md) | De wiskundige technieken van waarschijnlijkheid en statistiek om data te begrijpen. | [les](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Werken met Relationele Data | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot relationele data en de basis van het verkennen en analyseren van relationele data met de Structured Query Language, ook bekend als SQL (uitgesproken als “see-quell”). | [les](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Werken met NoSQL Data | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot niet-relationele data, de verschillende types ervan en de basis van het verkennen en analyseren van documentdatabases. | [les](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Werken met Python | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Basis van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Aanbevolen is een fundamenteel begrip van Python programmeren. | [les](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Data Voorbereiding | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Onderwerpen over data technieken voor het opschonen en transformeren van data om uitdagingen met ontbrekende, onnauwkeurige, of onvolledige data aan te pakken. | [les](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualiseren van Hoeveelheden | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Leer hoe je Matplotlib gebruikt om vogeldata te visualiseren 🦆 | [les](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualiseren van Verdelingen van Data | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van observaties en trends binnen een interval. | [les](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualiseren van Verhoudingen | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van discrete en gegroepeerde percentages. | [les](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualiseren van Relaties | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van verbanden en correlaties tussen datasets en hun variabelen. | [les](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Betekenisvolle Visualisaties | [Datavisualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectieve probleemoplossing en inzichten. | [les](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introductie in de Data Science levenscyclus | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verkrijgen en extraheren van data. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analyseren | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op technieken voor data-analyse. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Communicatie | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op het presenteren van inzichten uit data op een manier die het makkelijker maakt voor besluitvormers om te begrijpen. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deze reeks lessen introduceert data science in de cloud en de voordelen ervan. | [les](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellen trainen met Low Code tools. |[les](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellen deployen met Azure Machine Learning Studio. | [les](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science in het Echt Leven | [In het Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science projecten in de echte wereld. | [les](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Volg deze stappen om deze voorbeeld in een Codespace te openen: -1. Klik op het Code dropdownmenu en selecteer de optie Open met Codespaces. +Volg deze stappen om dit voorbeeld te openen in een Codespace: +1. Klik op het Code dropdownmenu en selecteer de optie Openen met Codespaces. 2. Selecteer + Nieuwe codespace onderaan het paneel. Voor meer info, bekijk de [GitHub documentatie](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Volg deze stappen om deze repository te openen in een container met je lokale machine en VSCode met de VS Code Remote - Containers extensie: +Volg deze stappen om deze repo in een container te openen met je lokale machine en VSCode via de VS Code Remote - Containers extensie: -1. Als dit jouw eerste keer is met een ontwikkelcontainer, zorg dan dat je systeem aan de vereisten voldoet (bijv. Docker geïnstalleerd) volgens [de startdocumentatie](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Als dit de eerste keer is dat je een development container gebruikt, zorg dan dat je systeem voldoet aan de vereisten (zoals het geïnstalleerd hebben van Docker) in [de startgids](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Om deze repo te gebruiken kun je hem openen in een geïsoleerd Docker volume: +Om deze repository te gebruiken, kun je de repository openen in een geïsoleerd Docker volume: -**Opmerking**: In feite wordt hiervoor de Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** opdracht gebruikt om de broncode in een Docker volume te klonen in plaats van in het lokale bestandssysteem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) zijn het voorkeursmechanisme om containerdata te bewaren. +**Let op**: Onder de motorkap gebruikt dit de Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** opdracht om de broncode te klonen in een Docker volume in plaats van het lokale bestandssysteem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) zijn de voorkeur mechanisme om containerdata te bewaren. -Of open een lokaal gekloonde of gedownloade versie van de repo: +Of open een lokaal gekloonde of gedownloade versie van de repository: -- Clone deze repository naar je lokale bestandssysteem. -- Druk op F1 en selecteer de opdracht **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Selecteer de gekloonde versie van deze folder, wacht tot de container is gestart en probeer het uit. +- Kloneer deze repository naar je lokale bestandssysteem. +- Druk op F1 en selecteer de **Remote-Containers: Open Folder in Container...** opdracht. +- Selecteer de gekloonde kopie van deze map, wacht tot de container start, en test het uit. ## Offline toegang -Je kunt deze documentatie offline gebruiken met [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork deze repo, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, en typ dan in de rootmap van deze repo `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`. +Je kunt deze documentatie offline draaien met behulp van [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork deze repo, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, typ dan in de root folder van deze repo `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`. -> Let op, notebooks worden niet via Docsify gerenderd, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat dan apart in VS Code met een Python kernel. +> Let op, notebooks worden niet gerenderd via Docsify, dus wanneer je een notebook moet draaien, doe dat dan apart in VS Code met een Python kernel. ## Andere Curricula -Ons team maakt ook andere curricula! Kijk eens naar: +Ons team maakt andere curricula! Bekijk: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20voor%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js voor Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain voor Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -208,7 +208,7 @@ Ons team maakt ook andere curricula! Kijk eens naar: --- -### Generatieve AI Serie +### Generatieve AI Reeks [![Generatieve AI voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatieve AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatieve AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -216,19 +216,19 @@ Ons team maakt ook andere curricula! Kijk eens naar: --- -### Kernleren +### Kern Leren [![ML voor Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Datawetenschap voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI voor Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersecurity voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Webontwikkeling voor Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT voor Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR-ontwikkeling voor Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Ontwikkeling voor Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot Serie -[![Copilot voor AI Gepaarde Programmering](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot Reeks +[![Copilot voor AI Geassisteerd Programmeren](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot voor C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Avontuur](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -237,11 +237,11 @@ Ons team maakt ook andere curricula! Kijk eens naar: **Problemen ondervonden?** Bekijk onze [Probleemoplossingsgids](TROUBLESHOOTING.md) voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen. -Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps. Doe mee met mede-lerenden en ervaren ontwikkelaars in discussies over MCP. Het is een ondersteunende community waar vragen welkom zijn en kennis vrij wordt gedeeld. +Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps. Sluit je aan bij medeleerlingen en ervaren ontwikkelaars in discussies over MCP. Het is een ondersteunende gemeenschap waar vragen welkom zijn en kennis vrij gedeeld wordt. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Als je productfeedback hebt of fouten tegenkomt tijdens het bouwen, bezoek dan: +Als je productfeedback hebt of fouten ondervindt tijdens het bouwen, bezoek dan: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Als je productfeedback hebt of fouten tegenkomt tijdens het bouwen, bezoek dan: **Disclaimer**: -Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, moet u er rekening mee houden dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het oorspronkelijke document in de oorspronkelijke taal geldt als de gezaghebbende bron. Voor cruciale informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling. +Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, kan automatische vertaling fouten of onnauwkeurigheden bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal dient als gezaghebbende bron te worden beschouwd. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling. \ No newline at end of file diff --git a/translations/no/.co-op-translator.json b/translations/no/.co-op-translator.json index dd5e299fd..538ccafa5 100644 --- a/translations/no/.co-op-translator.json +++ b/translations/no/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "no" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:58:16+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:25:37+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "no" }, diff --git a/translations/no/README.md b/translations/no/README.md index 13e58d49f..261143d8b 100644 --- a/translations/no/README.md +++ b/translations/no/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Data Science for Beginners - En læreplan +# Data Science for Beginners - En Læreplan [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,7 +17,7 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for å kunne tilby en 10-ukers, 20-leksjons læreplan som handler om Data Science. Hver leksjon inkluderer quiz før og etter leksjonen, skriftlige instruksjoner for å fullføre leksjonen, en løsning og en oppgave. Vår prosjektbaserte pedagogikk lar deg lære mens du bygger, en bevist måte for nye ferdigheter å «sette seg». +Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for å tilby en 10-ukers, 20-leksjoners læreplan som handler helt om Data Science. Hver leksjon inkluderer quiz før og etter leksjonen, skriftlige instrukser for å fullføre leksjonen, en løsning og en oppgave. Vår prosjektbaserte undervisningsmetode lar deg lære mens du bygger, en bevist måte for nye ferdigheter å "feste" seg på. **Stor takk til våre forfattere:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -28,16 +28,16 @@ Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for å kunne tilby en 10-ukers, 20- |:---:| | Data Science For Beginners - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Støtte for flere språk +### 🌐 Flerspråklig Støtte -#### Støttet via GitHub Action (Automatisert & Alltid Oppdatert) +#### Støttet via GitHub Action (Automatisk & Alltid Oppdatert) -[Arabisk](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesisk (Forenklet)](../zh-CN/README.md) | [Kinesisk (Tradisjonell, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Kinesisk (Tradisjonell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Kinesisk (Tradisjonell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisk](../hr/README.md) | [Tsjekkisk](../cs/README.md) | [Dansk](../da/README.md) | [Nederlandsk](../nl/README.md) | [Estisk](../et/README.md) | [Finsk](../fi/README.md) | [Fransk](../fr/README.md) | [Tysk](../de/README.md) | [Gresk](../el/README.md) | [Hebraisk](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarsk](../hu/README.md) | [Indonesisk](../id/README.md) | [Italiensk](../it/README.md) | [Japansk](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreansk](../ko/README.md) | [Litauisk](../lt/README.md) | [Malaysisk](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisk](../ne/README.md) | [Nigeriansk Pidgin](../pcm/README.md) | [Norsk](./README.md) | [Persisk (Farsi)](../fa/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Portugisisk (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumensk](../ro/README.md) | [Russisk](../ru/README.md) | [Serbisk (Kyrillisk)](../sr/README.md) | [Slovakisk](../sk/README.md) | [Slovensk](../sl/README.md) | [Spansk](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svensk](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippinsk)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Tyrkisk](../tr/README.md) | [Ukrainsk](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisk](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](./README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Foretrekker du å klone lokalt?** +> **Foretrekker å klone lokalt?** -> Dette depotet inkluderer over 50 språkoversettelser som øker nedlastingsstørrelsen betydelig. For å klone uten oversettelser, bruk sparsjekontroll: +> Dette depotet inkluderer 50+ språkoversettelser som øker nedlastingsstørrelsen betydelig. For å klone uten oversettelser, bruk sparsommelig utsjekking: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners @@ -46,12 +46,12 @@ Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for å kunne tilby en 10-ukers, 20- > Dette gir deg alt du trenger for å fullføre kurset med en mye raskere nedlasting. -**Hvis du ønsker flere støttede oversettelsesspråk, er de listet opp [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Hvis du ønsker at flere oversettelsesspråk skal støttes, finner du listen [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Bli med i vårt fellesskap [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Vi har en pågående Discord-lær med AI-serie, lær mer og bli med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. til 30. september 2025. Du vil få tips og triks om bruk av GitHub Copilot for Data Science. +Vi har en pågående Discord lær med AI-serie, lær mer og bli med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du vil få tips og triks for å bruke GitHub Copilot for Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/no/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,183 +59,185 @@ Vi har en pågående Discord-lær med AI-serie, lær mer og bli med oss på [Lea Kom i gang med følgende ressurser: -- [Student Hub side](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne siden finner du nybegynnerressurser, studentpakker og til og med måter å få en gratis sertifikatkupong på. Dette er en side du bør bokmerke og sjekke fra tid til annen siden vi bytter ut innhold minst månedlig. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bli med i et globalt fellesskap av studentambassadører; dette kan være din vei inn i Microsoft. +- [Student Hub-siden](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne siden finner du ressurser for nybegynnere, studentpakker og til og med muligheter til å få en gratis sertifiseringskupong. Dette er en side du bør bokmerke og sjekke jevnlig, da vi bytter ut innhold minst månedlig. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bli med i et globalt studentambassadørfellesskap, dette kan være din vei inn i Microsoft. -# Kom i gang +# Komme i gang ## 📚 Dokumentasjon -- **[Installasjonsveiledning](INSTALLATION.md)** - Instruksjoner steg-for-steg for oppsett for nybegynnere +- **[Installasjonsveiledning](INSTALLATION.md)** - Trinnvise instruksjoner for oppsett for nybegynnere - **[Bruksanvisning](USAGE.md)** - Eksempler og vanlige arbeidsflyter - **[Feilsøking](TROUBLESHOOTING.md)** - Løsninger på vanlige problemer - **[Bidragsveiledning](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan bidra til dette prosjektet -- **[For lærere](for-teachers.md)** - Veiledning for undervisning og ressurser for klasserommet +- **[For Lærere](for-teachers.md)** - Veiledning for undervisning og klasseromsressurser -## 👨‍🎓 For studenter -> **Fullstendige nybegynnere**: Ny innen data science? Start med våre [nybegynnervennlige eksempler](examples/README.md)! Disse enkle, godt kommenterte eksemplene vil hjelpe deg å forstå grunnleggende før du går inn i hele læreplanen. -> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: for å bruke denne læreplanen på egen hånd, forgrener du hele depotet og fullfører oppgavene selv, start med en quiz før forelesningen. Deretter leser du forelesningen og fullfører resten av aktivitetene. Prøv å lage prosjektene ved å forstå leksjonene i stedet for å kopiere løsningskoden; den koden er imidlertid tilgjengelig i /solutions-mappene i hver prosjektorienterte leksjon. En annen idé er å danne en studiegruppe med venner og gå gjennom innholdet sammen. For videre studier anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 For Studenter +> **Fullstendige Nybegynnere**: Ny innen data science? Start med våre [nybegynnervennlige eksempler](examples/README.md)! Disse enkle, godt kommenterte eksemplene vil hjelpe deg å forstå det grunnleggende før du dykker ned i hele læreplanen. +> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: for å bruke denne læreplanen på egenhånd, forkk hele repoet og fullfør oppgavene på egenhånd, begynn med en pre-forelesningsquiz. Deretter les forelesningen og fullfør resten av aktivitetene. Prøv å lage prosjektene ved å forstå leksjonene i stedet for å kopiere løsningskoden; likevel er koden tilgjengelig i /solutions-mapper i hver prosjektorienterte leksjon. En annen idé er å danne en studiegruppe med venner og gå gjennom innholdet sammen. For videre studier anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Rask start:** 1. Sjekk [Installasjonsveiledningen](INSTALLATION.md) for å sette opp miljøet ditt 2. Gå gjennom [Bruksanvisningen](USAGE.md) for å lære hvordan du jobber med læreplanen -3. Begynn med Leksjon 1 og jobb deg videre i rekkefølge +3. Start med Leksjon 1 og arbeid deg gjennom sekvensielt 4. Bli med i vårt [Discord-fellesskap](https://aka.ms/ds4beginners/discord) for støtte -## 👩‍🏫 For lærere +## 👩‍🏫 For Lærere -> **Lærere**: vi har [inkludert noen forslag](for-teachers.md) til hvordan du kan bruke denne læreplanen. Vi ønsker gjerne tilbakemeldinger [i vårt diskusjonsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Lærere**: vi har [inkludert noen forslag](for-teachers.md) om hvordan du kan bruke denne læreplanen. Vi ønsker gjerne din tilbakemelding [i vår diskusjonsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Møt teamet [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif av** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klikk på bildet over for en video om prosjektet og folkene som laget det! +> 🎥 Klikk på bildet ovenfor for en video om prosjektet og menneskene som skapte det! ## Pedagogikk -Vi har valgt to pedagogiske prinsipper under utarbeidelsen av denne læreplanen: å sikre at den er prosjektbasert og at den inneholder hyppige quizzer. Ved slutten av denne serien vil studentene ha lært grunnleggende prinsipper innen data science, inkludert etiske konsepter, datarensing, ulike måter å jobbe med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige bruksområder for data science og mer. +Vi har valgt to pedagogiske prinsipper mens vi bygde dette pensumet: å sikre at det er prosjektbasert og at det inkluderer hyppige quizer. Ved slutten av denne serien vil studentene ha lært grunnleggende prinsipper for datavitenskap, inkludert etiske konsepter, dataklargjøring, forskjellige måter å jobbe med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige brukstilfeller av datavitenskap, og mer. -I tillegg setter en liten quiz før timen studentens intensjon om å lære et emne, mens en andre quiz etter timen sikrer videre opprettholdelse. Denne læreplanen er designet for å være fleksibel og morsom og kan tas i sin helhet eller delvis. Prosjektene starter smått og blir mer og mer komplekse mot slutten av 10-ukers syklusen. +I tillegg setter en lavrisiko-quiz før en time studentens intensjon mot å lære et emne, mens en andre quiz etter timen sikrer videre hukommelse. Dette pensumet ble designet for å være fleksibelt og morsomt og kan tas i sin helhet eller delvis. Prosjektene starter små og blir stadig mer komplekse ved slutten av 10-ukers syklusen. -> Finn våre [atferdsregler](CODE_OF_CONDUCT.md), [bidragsretningslinjer](CONTRIBUTING.md), [oversettelsesretningslinjer](TRANSLATIONS.md). Vi ønsker din konstruktive tilbakemelding velkommen! +> Finn våre [Regler for oppførsel](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidra](CONTRIBUTING.md), [Oversettelse](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi tar imot din konstruktive tilbakemelding! ## Hver leksjon inkluderer: - Valgfri sketchnote - Valgfri tilleggsvideo -- Forhåndsquiz før leksjonen +- Quiz som oppvarming før leksjonen - Skriftlig leksjon -- For prosjektbaserte leksjoner, trinnvise guider på hvordan bygge prosjektet +- For prosjektbaserte leksjoner, trinnvise guider for hvordan bygge prosjektet - Kunnskapssjekker - En utfordring -- Tilleggslesing +- Tilleggslesning - Oppgave - [Quiz etter leksjonen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En merknad om quizzer**: Alle quizzer finnes i Quiz-App-mappen, totalt 40 quizzer med tre spørsmål hver. De er linket fra leksjonene, men quiz-appen kan også kjøres lokalt eller distribueres til Azure; følg instruksjonene i `quiz-app`-mappen. De blir gradvis oversatt. +> **En merknad om quizer**: Alle quizer er samlet i Quiz-App-mappen, for totalt 40 quizer med tre spørsmål hver. De er lenket fra leksjonene, men quiz-appen kan kjøres lokalt eller distribueres til Azure; følg instruksjonene i `quiz-app`-mappen. De lokaliseres gradvis. ## 🎓 Nybegynnervennlige eksempler -**Ny på Data Science?** Vi har laget en spesiell [eksempelmapppe](examples/README.md) med enkel, godt kommentert kode for å hjelpe deg å komme i gang: +**Ny innen datavitenskap?** Vi har laget en spesiell [eksempelkatalog](examples/README.md) med enkel, godt kommentert kode for å hjelpe deg i gang: -- 🌟 **Hello World** – Ditt første data science-program -- 📂 **Laste inn data** – Lær å lese og utforske datasett -- 📊 **Enkel analyse** – Beregn statistikk og finn mønstre -- 📈 **Grunnleggende visualisering** – Lag diagrammer og grafer -- 🔬 **Virkelighetsnært prosjekt** – Full arbeidsflyt fra start til slutt +- 🌟 **Hello World** - Ditt første datavitenskapsprogram +- 📂 **Laste inn data** - Lær å lese og utforske datasett +- 📊 **Enkel analyse** - Beregn statistikk og finn mønstre +- 📈 **Grunnleggende visualisering** - Lag diagrammer og grafer +- 🔬 **Virkelig prosjekt** - Fullstendig arbeidsflyt fra start til slutt -Hvert eksempel inkluderer detaljerte kommentarer som forklarer hvert steg, perfekt for absolutt nybegynnere! +Hvert eksempel inkluderer detaljerte kommentarer som forklarer hvert steg, noe som gjør det perfekt for absolutt nybegynnere! 👉 **[Start med eksemplene](examples/README.md)** 👈 ## Leksjoner -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/no/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| + +|![ Sketchnote av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/no/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Veikart - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Datavitenskap for nybegynnere: Veikart - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + -| Leksjonsnummer | Tema | Leksjonsgruppe | Læringsmål | Lenket leksjon | Forfatter | +| Leksjonsnummer | Emne | Leksjonsgruppering | Læringsmål | Lenket leksjon | Forfatter | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definisjon av Data Science | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Lær de grunnleggende konseptene bak data science og hvordan det er relatert til kunstig intelligens, maskinlæring og Big Data. | [leksjon](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etikk innen Data Science | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Begreper, utfordringer og rammeverk for dataetikk. | [leksjon](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definere data | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassifiseres og vanlige kilder. | [leksjon](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduksjon til statistikk og sannsynlighet | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | De matematiske teknikkene innen sannsynlighet og statistikk for å forstå data. | [leksjon](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Arbeide med relasjonsdata | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til relasjonsdata og det grunnleggende ved å utforske og analysere relasjonsdata med Structured Query Language, også kjent som SQL (uttales "see-quell"). | [leksjon](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | Arbeide med NoSQL-data | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til ikke-relasjonelle data, ulike typer og grunnleggende utforsking og analyse av dokumentdatabaser. | [leksjon](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 01 | Definere datavitenskap | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Lær de grunnleggende konseptene bak datavitenskap og hvordan det er relatert til kunstig intelligens, maskinlæring og store data. | [leksjon](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etikk i datavitenskap | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Dataetikk konsepter, utfordringer og rammeverk. | [leksjon](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definere data | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassifiseres og dets vanlige kilder. | [leksjon](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduksjon til statistikk og sannsynlighet | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | De matematiske teknikkene sannsynlighet og statistikk for å forstå data. | [leksjon](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Arbeide med relasjonsdata | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til relasjonsdata og det grunnleggende i å utforske og analysere relasjonsdata med Structured Query Language, også kjent som SQL (uttales “see-quell”). | [leksjon](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Arbeide med NoSQL-data | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til ikke-relasjonelle data, ulike typer og det grunnleggende for å utforske og analysere dokumentdatabaser. | [leksjon](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Arbeide med Python | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunnleggende bruk av Python for datautforskning med biblioteker som Pandas. Grunnleggende forståelse av Python-programmering anbefales. | [leksjon](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Datapreparering | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Temaer om teknikker for rensing og transformasjon av data for å håndtere utfordringer med manglende, unøyaktige eller ufullstendige data. | [leksjon](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisere mengder | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lær å bruke Matplotlib for å visualisere fugledata 🦆 | [leksjon](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualisere datadistribusjoner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av observasjoner og trender innen et intervall. | [leksjon](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualisere proporsjoner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av diskrete og grupperte prosentandeler. | [leksjon](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisere relasjoner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av forbindelser og korrelasjoner mellom datasett og deres variabler. | [leksjon](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meningsfulle visualiseringer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Teknikker og veiledning for å gjøre visualiseringene dine verdifulle for effektiv problemløsning og innsikt. | [leksjon](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduksjon til livssyklusen for data science | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduksjon til livssyklusen i data science og det første trinnet med å hente og trekke ut data. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analysere | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen i livssyklusen for data science fokuserer på teknikker for å analysere data. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | Kommunikasjon | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen i livssyklusen for data science fokuserer på å presentere innsiktene fra data på en måte som gjør det enklere for beslutningstakere å forstå. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | -| 17 | Data Science i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serien av leksjoner introduserer data science i skyen og dets fordeler. | [leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trene modeller ved hjelp av Low Code-verktøy. | [leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuere modeller med Azure Machine Learning Studio. | [leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science i praksis | [I feltet](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-styrte prosjekter i virkeligheten. | [leksjon](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 08 | Dataklargjøring | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner om datateknikker for rengjøring og transformasjon av data for å håndtere utfordringer med manglende, unøyaktige eller ufullstendige data. | [leksjon](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualisere kvantiteter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lær hvordan du bruker Matplotlib for å visualisere fugledata 🦆 | [leksjon](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualisere fordeling av data | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere observasjoner og trender innen et intervall. | [leksjon](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualisere proporsjoner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere diskrete og grupperte prosenter. | [leksjon](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisere relasjoner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere forbindelser og korrelasjoner mellom datasett og deres variabler. | [leksjon](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Meningsfulle visualiseringer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Teknikkene og veiledning for å gjøre visualiseringene verdifulle for effektiv problemløsning og innsikt. | [leksjon](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduksjon til datavitenskaps livssyklus | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduksjon til datavitenskaps livssyklus og dets første steg med innhenting og utvinning av data. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysering | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen av datavitenskaps livssyklus fokuserer på teknikker for å analysere data. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikasjon | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen av datavitenskaps livssyklus fokuserer på å presentere innsiktene fra data på en måte som gjør det lettere for beslutningstakere å forstå. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Datavitenskap i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serien av leksjoner introduserer datavitenskap i skyen og fordelene ved det. | [leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Datavitenskap i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trene modeller ved bruk av Low Code-verktøy. |[leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Datavitenskap i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuere modeller med Azure Machine Learning Studio. | [leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Datavitenskap i det virkelige liv | [I det fri](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavitenskapsdrevne prosjekter i den virkelige verden. | [leksjon](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Følg disse trinnene for å åpne dette eksempelet i en Codespace: -1. Klikk på Code-nedtrekksmenyen og velg alternativet Open with Codespaces. +Følg disse trinnene for å åpne dette eksemplet i en Codespace: +1. Klikk på Code-rullegardinmenyen og velg alternativet Open with Codespaces. 2. Velg + New codespace nederst i panelet. -For mer informasjon, se [GitHub dokumentasjon](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +For mer info, sjekk ut [GitHub-dokumentasjonen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Følg disse trinnene for å åpne dette repo-et i en container ved bruk av din lokale maskin og VSCode med utvidelsen VS Code Remote - Containers: +Følg disse trinnene for å åpne dette depotet i en container med din lokale maskin og VSCode ved bruk av VS Code Remote - Containers-utvidelsen: -1. Hvis dette er første gang du bruker en utviklingscontainer, må du sørge for at systemet ditt møter forutsetningene (dvs. har Docker installert) i [komme i gang-dokumentasjonen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Hvis dette er første gang du bruker en utviklingscontainer, sørg for at systemet ditt oppfyller forutsetningene (dvs. Docker er installert) i [komme i gang-dokumentasjonen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -For å bruke dette repo-et kan du enten åpne repo-et i et isolert Docker-volum: +For å bruke dette depotet kan du enten åpne depotet i et isolert Docker-volum: -**Merk**: Under panseret vil dette bruke Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**-kommandoen for å klone kildekoden i et Docker-volum i stedet for på det lokale filsystemet. [Volumer](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanismen for å bevare containerdata. +**Merk**: Under panseret vil dette bruke Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kommandoen for å klone kildekoden i et Docker-volum i stedet for det lokale filsystemet. [Volumer](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanismen for å bevare containerdata. -Eller åpne en lokalt klonet eller nedlastet versjon av repo-et: +Eller åpne en lokalt klonet eller nedlastet versjon av depotet: -- Klon dette repo-et til ditt lokale filsystem. +- Klon dette depotet til ditt lokale filsystem. - Trykk F1 og velg kommandoen **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Velg den klonede kopien av denne mappen, vent til containeren starter, og prøv ut ting. +- Velg den klonede kopien av denne mappen, vent på at containeren starter, og prøv det ut. -## Offline tilgang +## Offline-tilgang -Du kan bruke denne dokumentasjonen offline ved hjelp av [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repo-et, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskin, og deretter i rotmappen for dette repo-et, skriv `docsify serve`. Nettstedet vil bli servert på port 3000 på localhost: `localhost:3000`. +Du kan kjøre denne dokumentasjonen offline ved å bruke [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repoet, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskin, og skriv deretter `docsify serve` i rotmappen til dette repoet. Nettstedet vil bli servert på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Merk at notatbøker ikke vil bli gjengitt via Docsify, så når du trenger å kjøre en notatbok, gjør det separat i VS Code med en Python-kjerne. +> Merk, notatbøker vil ikke bli gjengitt via Docsify, så når du trenger å kjøre en notatbok, gjør det separat i VS Code med en Python-kjerne. -## Andre læreplaner +## Andre pensum -Vårt team produserer andre læreplaner! Sjekk ut: +Vårt team produserer andre pensum! Sjekk ut: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenter -[![AZD for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI-agenter for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Generativ AI-serie -[![Generativ AI for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativ AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativ AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generativ AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Generative AI Serie +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Kjerneopplæring -[![ML for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webutvikling for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR-utvikling for nybegynnere](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Kjerne Læring +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot-serie -[![Copilot for AI Pareprogrammering](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Copilot Serie +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Få hjelp +## Få Hjelp **Opplever du problemer?** Sjekk vår [Feilsøkingsguide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på vanlige problemer. -Hvis du sitter fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper. Bli med andre lærende og erfarne utviklere i diskusjoner om MCP. Det er et støttende fellesskap hvor spørsmål er velkomne og kunnskap deles fritt. +Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper, bli med andre elever og erfarne utviklere i diskusjoner om MCP. Det er et støttende fellesskap der spørsmål er velkomne og kunnskap deles fritt. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -247,5 +249,5 @@ Hvis du har produktfeedback eller opplever feil under bygging, besøk: **Ansvarsfraskrivelse**: -Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selv om vi streber etter nøyaktighet, vennligst vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på dets opprinnelige språk skal anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår fra bruken av denne oversettelsen. +Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selv om vi streber etter nøyaktighet, vennligst vær oppmerksom på at automatiske oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk skal anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som følge av bruk av denne oversettelsen. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pa/.co-op-translator.json b/translations/pa/.co-op-translator.json index 2ec22260d..0e3711ab3 100644 --- a/translations/pa/.co-op-translator.json +++ b/translations/pa/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "pa" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:37:08+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:01:11+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pa" }, diff --git a/translations/pa/README.md b/translations/pa/README.md index 9ea3b293c..14ccf905a 100644 --- a/translations/pa/README.md +++ b/translations/pa/README.md @@ -1,204 +1,204 @@ -# ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ - ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਨ +# ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ - ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ -[![GitHub ਕੋਡਸਪੇਸز ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespaces ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub ਲਾਇਸੈਂਸ](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub ਮੁੱਦੇ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub ਪੁੱਲ-ਰਿਕਵੇਸਟ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![ਪ੍ਰੀ-ਰਿਕਵੇਸਟ ਸਵਾਗਤ ਹੈ](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub ਪੁੱਲ-ਰਿਕਵੈਸਟ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![ਸਵਾਗਤ ਹੈ PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub ਫੋਰਕ](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub ਸਿਤਾਰੇ](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub ਵੇਖਣ ਵਾਲੇ](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub ਫੋਰਕਸ](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub ਸਟਾਰਜ਼](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ Azure ਕਲਾਉਡ ਵਕੀਲ ਖੁਸ਼ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਅਧਿਆਪਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਪਾਠ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪਾਠ ਕਵਿਜ, ਲੇਖਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਜੋ ਪਾਠ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਨ, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਾਠ-ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ 'ਠੀਠ' ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਬੂਤਿਅਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। +ਮਾਇਕਰੋਸੌਫਟ ਵਿਚ ਐਜ਼ੂਰੀ ਕਲਾਉਡ ਐਡਵੋਕੇਟਸ ਖੁਸ਼ ਹਨ ਕਿ ਉਹ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 20 ਪਾਠਾਂ ਵਾਲਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਲੈਸਨ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਲੈਸਨ ਕੁਇਜ਼, ਲੇਖਿਕ ਹੁਕਮ ਸਿਰਜਨ ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਇਕ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਿੱਖਣ ਵਿਧੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਨਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਕੌਸ਼ਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਬਿਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ 'ਟਿਕਣ'। -**ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦਾ ਤਹਿ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 ਸਾਡੇ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਧੰਨਵਾਦ 🙏,** ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 ਖ਼ਾਸ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ [Microsoft ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਰਾਜਦੂਤ](https://studentambassadors.microsoft.com/) ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰਾਂ ਨੂੰ,** ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਆਰੀਅਨ ਅਰੋੜਾ, [ਅਦਿਤਿਆ ਗਰਗ](https://github.com/AdityaGarg00), [ਅਲੋਂਡਰਾ ਸਾਂਚੇਜ਼](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [ਅੰਕਿਤਾ ਸਿੰਘ](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [ਅਰਪਿਤਾ ਦਾਸ](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ਛੈਲਬਿਹਾਰੀ ਦੁਬੇ, [ਦਿਬੜੀ ਨਸੋਫੋਰ](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [ਦਿਸ਼ਿਤਾ ਭਾਸਿਨ](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [ਮਜਦ ਸਾਫੀ](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [ਮੈਕਸ ਬਲਮ](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [ਮਿਗੁਏਲ ਕੋਰੇਆ](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [ਮੋਹੰਮਦ ਇਫ਼ਤਖੇਰ (ਇਫਤੂ) ਇਬਨੇ ਜਲਾਲ](https://twitter.com/iftu119), [ਨਾਵਰੀਨ ਤਬਾਸ਼ੂਮ](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [ਰੇਮੰਡ ਵਾਂਗਸਾ ਪੁਤਰਾ](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [ਰੋਹਿਤ ਯਾਦਵ](https://www.linkedin.com/in/rty2423), ਸਮ੍ਰਿੱਧੀ ਸ਼ਰਮਾ, [ਸੰਯਾ ਸਿੰਹਾ](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[ਸ਼ੀਨਾ ਨਰੂਲਾ](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [ਤੌਕੀਰ ਅਹਮਦ](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), ਯੋਗੇਂਦਰਸਿੰਘ ਪਾਵਰ , [ਵਿਦੂਸ਼ੀ ਗੁਪਤਾ](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [ਜਸਲੀਨ ਸੰਧੀ](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![@sketchthedocs ਵੱਲੋਂ ਸਕੈਚਨੋਟ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pa/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![ਸਕੈਚਨੋਟ @sketchthedocs ਵੱਲੋਂ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pa/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ - _ਸਕੈਚਨੋਟ [@nitya](https://twitter.com/nitya) ਵੱਲੋਂ_ | +| ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਡਾਟਾ 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ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ?** +> **ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ?** -> ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਵਿੱਚ 50+ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਡਾਊਨਲੋਡ ਸਾਈਜ਼ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੇ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਪਾਰਸ ਚੈਕਆਉਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: +> ਇਹ ਰਿਪੋਜਿਟਰੀ 50+ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡਾਊਨਲੋਡ ਸਾਈਜ਼ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਧਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੇ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਲਈ sparse checkout ਵਰਤੋ: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੋਰਸ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਡਾਊਨਲੋਡ ਨਾਲ। +> ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਰਸ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੀ ਜਰੂਰੀ ਚੀਜ਼ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। -**ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ [ਇੱਥੇ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) ਦਿੱਤੀ ਗਈਆਂ ਹਨ** +**ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਹ [ਇੱਥੇ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ** -#### ਸਾਡੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨਾਲ ਜੁੜੋ +#### ਸਾਡੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨਾਲ ਜੁੜੋ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ Discord 'learn with AI' ਸਿਰੀਜ਼ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਤੱਕ। ਤੁਹਾਨੂੰ GitHub Copilot ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਮਿਲਣਗੀਆਂ। +ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਡਿਸਕੋਰਡ ਲਰਨ ਵਿਥ ਏ.આਈ ਸੀਰੀਜ਼ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਨੂੰ। ਤੁਹਾਨੂੰ GitHub Copilot ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ 'ਚ ਟਿਪਸ ਅਤੇ ਟਰਿਕਸ ਮਿਲਣਗੇ। ![Learn with AI series](../../translated_images/pa/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ? -ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: +ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: -- [Student Hub ਪੇਜ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਇਸ ਪੇਜ 'ਚ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭੋਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਐਸਾ ਪੇਜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਰਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ 'ਚ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਦੇ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਰਾਜਦੂਤਾਂ ਦੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਇਸ ਪੇਜ਼ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਧਨ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈੱਕ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਵਾਊਚਰ ਦੇਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੇਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਕੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਤੇ ਵੇਖਦੇ ਰਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨੇ 'ਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਰਾਜਦੂਤਾਂ ਦੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨਾਲ ਜੁੜੋ, ਇਹ ਤੁਸੀਂ ਮਾਇਕਰੋਸੌਫਟ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣ ਦਾ ਰਾਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। # ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ -## 📚 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ +## 📚 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀकरण -- **[ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ](INSTALLATION.md)** - ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-कਦਮ ਸੈੱਟਅਪ ਹਦਾਇਤਾਂ -- **[ਵਰਤੋਂ ਗਾਈਡ](USAGE.md)** - ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ -- **[ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਮਾਧਾਨ](TROUBLESHOOTING.md)** - ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ -- **[ਯੋਗਦਾਨ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ](CONTRIBUTING.md)** - ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਕਿਵੇਂ ਦਿਓ -- **[ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ](for-teachers.md)** - ਪਾਠ-ਪੜ੍ਹਾਉ ਅਤੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਸਰੋਤ +- **[ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ](INSTALLATION.md)** - ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨਿਰਦੇਸ਼ +- **[ਵਰਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ](USAGE.md)** - ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਕੰਮ ਦੇ ਤਰੀਕੇ +- **[ਸਮੱਸਿਆ ਪੁੜਤਾਲ](TROUBLESHOOTING.md)** - ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ +- **[ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣ ਲਈ ਗਾਈਡ](CONTRIBUTING.md)** - ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ +- **[ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ](for-teachers.md)** - ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਲਾਹਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਦੇ ਸਾਧਨ ## 👨‍🎓 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ -> **ਪੂਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ**: ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਸਾਡੇ [ਆਸਾਨ ਤੇ ਸੁਝਾਈ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਉਦਾਹਰਨਾਂ](examples/README.md) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ! ਇਹ ਸਧਾਰਣ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਦਿਲਾਉਣਗੀਆਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੁਕੰਮਲ ਅਧਿਆਪਨ ਨੂੰ ਸਿਖਣਗੇ। -> **[ਵਿਦਿਆਰਥੀ](https://aka.ms/student-page)**: ਇਸ ਅਧਿਆਪਨ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਭੰਡਾਰ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਖੁਦ ਅਭਿਆਸਾਂ ਪੂਰੇ ਕਰੋ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਲੇਕਚਰ ਕਵਿਜ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਲੇਕਚਰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ। ਜੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹੱਲ ਦੀ ਕੋਡ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੱਲ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦਾ ਗਰੁੱਪ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਪੜ੍ਹੋ। ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਾਡਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਹੈ। +> **ਪੂਰੇ ਨਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੋਕਾਂ ਲਈ**: ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ? ਸਾਡੇ [ਆਸਾਨ ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ](examples/README.md) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ! ਇਹ ਸਧਾਰਣ, ਵਧੀਆ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਾਲੇ ਉਦਾਹਰਨ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਾਂ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੋਣਗੇ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। +> **[ਵਿਦਿਆਰਥੀ](https://aka.ms/student-page)**: ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਤੇ ਕਸਰਤਾਂ ਖ਼ੁਦ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ, ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕਿਊਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਲੈਕਚਰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ। ਕੁਝ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੋਡ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟਡੀ ਗਰੁੱਪ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਕਨਟੈਂਟ ਨੂੰ ਇੱਕੱਠੇ ਸਮਝੋ। ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। -**ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ:** -1. ਆਪਣਾ ਵਾਤਵਰਣ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ [ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ](INSTALLATION.md) ਦੇਖੋ -2. ਅਧਿਆਪਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ [ਵਰਤੋਂ ਗਾਈਡ](USAGE.md) ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ -3. ਪਹਿਲੇ ਪਾਠ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਅੱਗੇ ਵਧੋ -4. ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ [Discord ਕਮਿਊਨਿਟੀ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ +**ਸ਼ੁਰੂਆਤ:** +1. ਆਪਣਾ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ [ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ](INSTALLATION.md) ਵੇਖੋ +2. ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ [ਵਰਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ](USAGE.md) ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ +3. ਪਾਠ 1 ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਕੇ ਲੜੀਵਾਰ ਅੱਗੇ ਵਧੋ +4. ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ [ਡਿਸਕੋਰਡ ਕਮਿਊਨਿਟੀ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ ## 👩‍🏫 ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ -> **ਅਧਿਆਪਕਾਂ**: ਅਸੀਂ [ਇਸ ਅਧਿਆਪਨ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੇ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ](for-teachers.md) ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ [ਸਾਡੇ ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **ਅਧਿਆਪਕ ਜੀ**: ਸਾਨੂੰ [ਕੁਝ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ](for-teachers.md) ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਾਡੀ ਗੱਲ-ਬਾਤ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣਾ ਸਾਡੇ ਲਈ ਖੁਸ਼ੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੋਵੇਗੀ [ਇੱਥੇ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## ਟੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲੋ [![ਪ੍ਰੋਮੋ ਵੀਡੀਓ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ਪ੍ਰੋਮੋ ਵੀਡੀਓ") -**ਗਿਫ** [ਮੋਹਿਤ ਜੈਸਲ](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) ਵੱਲੋਂ +**ਗਿਫ** [ਮੋਹਿਤ ਜੈਸਲ](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) ਵਲੋਂ -> 🎥 ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ! +> 🎥 ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ! -## ਪੈਡਾਗੋਜੀ +## ਪੈਦਾ ਗੋਗੀ -ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੋ ਪੈਡਾਗੋਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤ ਚੁਣੇ ਹਨ: ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੁਇਜ਼ੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਸਿੱਖ ਚੁੱਕੇ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਧਾਰਣਾ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਮਾਮਲੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ। +ਅਸੀਂ ਇਸ ਕਰੀਕੁਲਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੋ ਪੈਦਾ ਗੋਗੀ ਸੁਤੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਧਾਰਿਤ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੀਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਸੰਕਲਪ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡੇਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਸਮੇਤ ਹੋਰ ਕਈ ਗੱਲਾਂ ਸਿੱਖ ਲਈਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। -ਉਪਰੰਤ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕ ਘੱਟ-ਜਖਮੀ ਕੁਇਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਇरਾਦੇ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕੁਇਜ਼ ਹੋਰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਸੰਨિਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਰਿਕੁਲਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਕਰ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਵੱਜੋਂ ਲੈਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵੱਧ-ਵੱਧ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। +ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕਲੋ ਥੋੜ੍ਹਾ-ਜਿਹਾ ਕਵਿਜ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਲਕਸ਼ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇচ্ছੁਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਰੀਕੁਲਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਨੋਹਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹੋਏ ਜਟਿਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। -> ਸਾਡਾ [ਆਚਰਨ ਕੋਡ](CODE_OF_CONDUCT.md), [ਯੋਗਦਾਨ](CONTRIBUTING.md), [ਅਨੁਵਾਦ](TRANSLATIONS.md) ਗਾਈਡਲਾਈਨਜ਼ ਦੇਖੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! +> ਸਾਡਾ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲੱਭੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਗਠਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! -## ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ: +## ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: -- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੈਚਨੋਟ -- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ -- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਮਅਪ ਕੁਇਜ਼ +- ਵਿਕਲਪੀ ਸਕੈਚਨੋਟ +- ਵਿਕਲਪੀ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ +- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾ ਤਿਆਰੀ ਕਵਿਜ - ਲਿਖਤੀ ਪਾਠ -- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਉਸ ਦੀ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ -- ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ -- ਇੱਕ ਚੈਲੰਜ +- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡਾਂ +- ਗਿਆਨ ਚੈੱਕ +- ਇਕ ਚੈਲੇਂਜ - ਸਹਾਇਕ ਪਾਠ -- ਨਿੱਤ ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਇਜ਼ ([post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)) +- ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ +- [ਪਾਠ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ਕੁਇਜ਼ਜ਼ ਬਾਰੇ ਨੋਟ**: ਸਾਰੇ ਕੁਇਜ਼ਜ਼ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਹਨ, 40 ਕੁੱਲ ਕੁਇਜ਼ਜ਼ ਉਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ-ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਇਜ਼ ਐਪ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਏਜ਼ਯੂਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; `quiz-app` ਫੋਲਡਰ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਆਹਿਸਤਾ-ਆਹਿਸਤਾ ਸਥਾਨਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। +> **ਕਵਿਜਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਸਾਰੇ ਕਵਿਜ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਕਵਿਜ ਐਪ ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਏ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; `quiz-app` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਹੌਲੇ-ਹੌਲੇ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। -## 🎓 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਮਿੱਤਰ ਉਦਾਹਰਣ +## 🎓 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਨੁਕੂਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ -**ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ?** ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ [ਉਦਾਹਰਣ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ](examples/README.md) ਬਣਾਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੌਖਾ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕੋ: +**ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ?** ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ [examples directory](examples/README.md) ਬਣਾਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ ਕੋਡ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਦੇਵੇਗਾ: -- 🌟 **ਹੈਲੋ ਵਰਲਡ** - ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ -- 📂 **ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨਾ** - ਡੈਟਾਸੈਟ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਖੰਗਾਲਣਾ ਸਿੱਖੋ -- 📊 **ਸਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ** - ਅੰਕੜੇ ਕੱਡੋ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭੋ -- 📈 **ਮੁੱਢਲਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ** - ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਣਾ -- 🔬 **ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ** - ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਕੰਮ +- 🌟 **Hello World** - ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ +- 📂 **ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨਾ** - ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ +- 📊 **ਸਧਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ** - ਅੰਕੜੇ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭੋ +- 📈 **ਮੂਲ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ** - ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਓ +- 🔬 **ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ** - ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਵਾਰਕਫਲੋ -ਹਰ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਬਦਲ ਹੀ ਉਚਿਤ ਹੈ! +ਹਰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਟਿੱਪਣੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਅਚ্ছে ਹਨ! 👉 **[ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ](examples/README.md)** 👈 ## ਪਾਠ -|![ ਸਕੈਚਨੋਟ @sketchthedocs ਵੱਲੋਂ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pa/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs ਵੱਲੋਂ ਸਕੈਚਨੋਟ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pa/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫੋਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼: ਰੋਡਮੈਪ - _ਸਕੈਚਨੋਟ [@nitya](https://twitter.com/nitya) ਵੱਲੋਂ_ | +| ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼: ਰੋਡਮੈਪ - _ਸਕੈਚਨੋਟ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ ਵਲੋਂ | -| ਪਾਠ ਨੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਾ | ਪਾਠ ਸਮੂਹ | ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ | ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਪਾਠ | ਲੇਖਕ | +| ਪਾਠ ਨੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਾ | ਪਾਠ ਗਰੁੱਪਿੰਗ | ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ | ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਪਾਠ | ਲੇਖਕ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ概念 ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [ਦਿਮਿਤਰੀ](http://soshnikov.com) | -| 02 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਸੰਕਲਪ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [ਨਿਤਿਆ](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸ੍ਰੋਤ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਿਤੀਕ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [ਦਿਮਿਤਰੀ](http://soshnikov.com) | -| 05 | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਕੁਇਰੀ ਭਾਸ਼ਾ (SQL) ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਖੰਗਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਬੁੱਤਰ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [ਕ੍ਰਿਸਟੋਫ਼ਰ](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | ਨੋ-ਐਸਕਿਊਐਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ, ਇਸ ਦੇ ਕਈ ਰੂਪ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਖੰਗਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਬੁੱਤਰ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਡਾਟਾ ਖੰਗਾਲਣ ਲਈ Python ਦਾ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤਣਾ, ਜਿਵੇਂ Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼ ਨਾਲ। ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [ਦਿਮਿਤਰੀ](http://soshnikov.com) | -| 08 | ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਗੁੰਮ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡਾਟਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਮੈਟਪਲੌਟਲਿਬ ਵਰਤ ਕੇ ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ 🦆 | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [ਜੇਨ](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੰਡ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿਚ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [ਜੇਨ](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਬਿਨਾਂ ਜੁੜੇ ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [ਜੇਨ](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਉਨਾਂ ਦੇ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਕੋਰਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [ਜੇਨ](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | ਮਾਇਨੇਦਾਰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਦੀਪਦਰਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [ਜੇਨ](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦਾ ਪਰਿਚਯ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਪੜਾਅ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | ਸੰਚਾਰ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਪੜਾਅ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚੋਂ ਮਿਲੇ ਨਤੀਜੇ ਆਪਣੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਸੁਗਮ ਬਣਾਏ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [ਜੇਲਨ](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਪੁੜ੍ਹਾਈਆਂ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਕਰਵਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [ਟਿਫ਼ਨੀ](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [ਮੌਡ](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਲੋ ਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਟਰੇਨਿੰਗ। |[ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [ਟਿਫ਼ਨੀ](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [ਮੌਡ](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਏਜ਼ਯੂਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਟੁਡੀਓ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [ਟਿਫ਼ਨੀ](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [ਮੌਡ](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਇਨ ਦ ਵਾਇਲਡ](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਚਲਾਉਂਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। | [ਪਾਠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [ਨਿਤਿਆ](https://twitter.com/nitya) | - -## GitHub ਕੋਡਸਪੇਸ - -ਇਸ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੋਡਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ: -1. ਕੋਡ ਡ੍ਰਾਪਡਾਊਨ ਮੈਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ। -2. ਪੈਨੇ ਦੇ ਹੇਠਾਂ + ਨਵਾਂ ਕੋਡਸਪੇਸ ਚੁਣੋ। +| 01 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਇਹ ਅਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [ਦਿਮਿਤਰੀ](http://soshnikov.com) | +| 02 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [ਨਿਤਿਆ](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸ੍ਰੋਤ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | ਸਾਂਖਿਆਕੀ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਸਾਂਖਿਆਕੀ ਦੇ ਗਣਿਤੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [ਦਿਮਿਤਰੀ](http://soshnikov.com) | +| 05 | ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਕੁਐਰੀ ਭਾਸ਼ਾ (SQL) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੂਲ ਤਰੀਕੇ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [ਕ੍ਰਿਸਟੋਫਰ](https://www.twitter.com/geektrainer) | +| 06 | NoSQL ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ, ਇਸਦੇ ਵੱਖਰੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਬੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੀਕੇ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਪੈਂਡਾਸ ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀਆਂ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ। ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਮੂਲ ਸਮਝ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [ਦਿਮਿਤਰੀ](http://soshnikov.com) | +| 08 | ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਅਸੂਰੀ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਆਂ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | ਮਾਤ੍ਰਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਮੈਟਪਲੌਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੰਛੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿੱਖੋ 🦆 | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [ਜੈਨ](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਵਾਚਨੀਆਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [ਜੈਨ](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪ-ਬੰਨ੍ਹੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [ਜੈਨ](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰੀਆਂ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [ਜੈਨ](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | ਮਾਇਨੇਦਾਰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੁਝਾਰਤਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [ਜੈਨ](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਨਿਕਾਸ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ਜੈਸਮੀਨ](https://twitter.com/paladique) | +| 16 | ਸੰਚਾਰ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੁਝਾਰਤਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [ਜਲੇਨ](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 17 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਪਰਚਾਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੜਾਈ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [ਟਿਫੈਨੀ](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [ਮੌਡ](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਨੀਵਾਂ ਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸ਼ਿਛਣ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [ਟਿਫੈਨੀ](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [ਮੌਡ](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਅਜ਼ਿਊਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਟੂਡੀਓ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [ਟਿਫੈਨੀ](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [ਮੌਡ](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਡਰਾਈਵਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। | [ਪਾਠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [ਨਿਤਿਆ](https://twitter.com/nitya) | + +## GitHub Codespaces + +ਇਸ ਸੈਂਪਲ ਨੂੰ ਇੱਕ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: +1. ਕੋਡ ਡ੍ਰੌਪ-ਡਾਊਨ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ। +2. ਪੇਨਲ ਦੇ ਤਲ ਵਿੱਚ + New codespace ਚੁਣੋ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, [GitHub ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ਵੇਖੋ। ## VSCode ਰਿਮੋਟ - ਕੰਟੇਨਰ +ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ VS Code Remote - Containers ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹ ਕਦਮ ਫਾਲੋ ਕਰੋ: -ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ VS Code Remote - Containers ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਵਰਤ ਕੇ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ: +1. ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜਰੂਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਕਵਾਇਰਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਡਾਕਰ ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇ) [ਗੈਟਿੰਗ ਸਟਾਰਟਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ਵਿੱਚ। -1. ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਵਿਕਾਸ ਕੰਟੇਨਰ ਲਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰੀ-ਰੀਕੁਆਰਮੈਂਟਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਕਰ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ) ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ: [ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)। +ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਜ਼ोਲੇਟਡ ਡਾਕਰ ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ: -ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਡਾਕਰ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ: +**ਨੋਟ:** ਫਰਸ਼ ਦੇ ਹੇਠਾਂ, ਇਹ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਫਾਈਲਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਕਰ ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। [ਵਾਲਿਊਮ](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ਕੰਟੇਨਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਿਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਸੰਦੀਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹਨ। -**ਨੋਟ**: ਅੰਦਰੋਂ, ਇਹ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੌਰਸ ਕੋਡ ਡਾਕਰ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਸਥਾਨਕ ਫਾਇਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਥਾਂ। [ਵਾਲੀਅਮ](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ਕੰਟੇਨਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪਸੰਦੀਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹਨ। +ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਲੋਕਲ ਕਲੋਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਵਰਜ਼ਨ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ: -ਜਾਂ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਦੀ ਸਥਾਨਕ ਕਲੋਨ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨਕਲ ਖੋਲ੍ਹੋ: - -- ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਥਾਨਕ ਫਾਇਲ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ। +- ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਫਾਈਲਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ। - F1 ਦਬਾਓ ਅਤੇ **Remote-Containers: Open Folder in Container...** ਕਮਾਂਡ ਚੁਣੋ। -- ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਨਕਲ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਚਾਲੂ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। +- ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਨਕਲ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। -## ਆਫਲਾਈਨ ਐਕਸੈਸ +## ਆਫਲਾਈਨ ਐਕਸੇਸ -ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਵਰਤ ਕੇ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, [Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ](https://docsify.js.org/#/quickstart) ਆਪਣੀ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਤੇ, ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਚਲਾਈ ਜਾਵੇਗੀ: `localhost:3000`। +ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫਾਰਕ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ [Docsify ਇੰਸਟਾਲ](https://docsify.js.org/#/quickstart) ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ `'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000` ਤੇ ਸਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ: `localhost:3000`। -> ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਨੋਟਬੁੱਕ Docsify ਰਾਹੀਂ ਰੈਂਡਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਣੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ਤੇ VS Code ਵਿੱਚ ਪਾਇਥਨ ਕਰਨਲ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਰੋ। +> ਨੋਟ, ਨੋਟਬੁੱਕ Docsify ਰਾਹੀਂ ਰੇਂਡਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ VS Code ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਕਰਨਲ ਚਲਾ ਕੇ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਕਰੋ। -## ਹੋਰ ਕੋਰਿਕੁਲਮ +## ਹੋਰ ਕਰੀਕੁਲਮ -ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਕੋਰਿਕੁਲਮ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ! ਵੇਖੋ: +ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਕਰੀਕੁਲਮ ਵੀ ਉਤਪਾਦਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ! ਵੇਖੋ: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j beginners ਲਈ](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / ਏਜੰਟ +### ਐਜ਼ੂਰ / ਐਜ / MCP / ਏਜੰਟ [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -206,7 +206,7 @@ --- -### ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸੀਰੀਜ਼ +### ਜੇਨੇਰੇਟਿਵ AI ਸਿਰੀਜ਼ [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -214,7 +214,7 @@ --- -### ਮੂਲ ਸਿੱਖਿਆ +### ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਿਆ [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -225,27 +225,27 @@ --- -### ਕੋਪਾਇਲਟ ਸੀਰੀਜ਼ +### ਕੋਪਾਈਲਟ ਸਿਰੀਜ਼ [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ +## ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ -**ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਆ ਰਹੀ ਹੈ?** ਸਾਡੇ [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਵੇਖੋ। +**ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?** ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਹੱਲਾਂ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਾਡਾ [ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ ਗਾਈਡ](TROUBLESHOOTING.md) ਚੈੱਕ ਕਰੋ। -ਜੇ ਤੁਸੀਂ atਕ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ MCP ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਅਨਭਵੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਖੁੱਲ੍ਹ੍ਹ ਕੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। +ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਟਕਾਅ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ AI ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ, ਤਾਂ MCP ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਸਾਥੀਆਂ ਸਿਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਕਮੇਉਨਿਟੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸੁਆਗਤ ਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਖੁੱਲ ਕੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਹੈ ਜਾਂ ਬਿਲਡਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਐਰਰ ਆ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਜਾਓ: +ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਕੋਈ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜਾਓ: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**ਅਸਤੀਹਾਰ**: -ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤਾ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਹੀਤਾਈਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵਿਦਵਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਉੱਪਜਣ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤ ਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵਾਂਗੇ। +**ਤਿਆਨ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਬਿਆਨ**: +ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਪਣ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਣਸਹੀਤਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੀ ਅਧਿਕਾਰਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭੁੱਲ-ਭੁਲਾਇਆ ਜਾਂ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/.co-op-translator.json b/translations/pcm/.co-op-translator.json index d0a731653..18f8a0152 100644 --- a/translations/pcm/.co-op-translator.json +++ b/translations/pcm/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "pcm" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:47:14+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:27:14+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pcm" }, diff --git a/translations/pcm/README.md b/translations/pcm/README.md index 2d29fda5a..2e988552c 100644 --- a/translations/pcm/README.md +++ b/translations/pcm/README.md @@ -17,11 +17,11 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates dem for Microsoft dey happy to offer one 10-week, 20-lesson curriculum wey na all about Data Science. Every lesson get pre-lesson and post-lesson quizzes, written instructions to finish the lesson, one solution, and one assignment. Our project-based pedagogy dey allow you learn as you dey build, na verified way for new skills to 'stick'. +Azure Cloud Advocates for Microsoft dey happy to offer 10-week, 20-lesson curriculum wey dey all about Data Science. Each lesson get pre-lesson and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, solution, and assignment. Our project-based way of teaching go allow you learn while you build, na correct way for new skills to "stick". **Big thanks to our authors:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Special thanks 🙏 to our [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) authors, reviewers and content contributors,** especially Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Special thanks 🙏 go to our [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) authors, reviewers and content contributors,** especially Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pcm/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| @@ -37,21 +37,21 @@ Azure Cloud Advocates dem for Microsoft dey happy to offer one 10-week, 20-lesso > **Prefer to Clone Locally?** -> Dis repository get over 50 language translation dem wey dey increase the download size well-well. To clone without translations, use sparse checkout: +> This repository get 50+ language translations wey dey make di download size big well-well. To clone without translations, use sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Dis one go give you everything wey you need to finish the course sharp-sharp. +> Dis one go give you everything wey you need to complete di course with fast download. -**If you wan get extra translation languages wey dem dey support, dem list dem [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**If you want more translations wey dem dey support dey listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Join Our Community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -We get one Discord learn with AI series wey dey go on, learn more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You go get tips and tricks on how to use GitHub Copilot for Data Science. +We get Discord learn with AI series wey dey go now, learn more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You go get correct tips and tricks to use GitHub Copilot for Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/pcm/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,8 +59,8 @@ We get one Discord learn with AI series wey dey go on, learn more and join us fo Start with these resources: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) For dis page, you go find beginner resources, Student packs and even ways to get free cert voucher. Na one page wey you suppose bookmark and check every time as we dey change content at least every month. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Join global community of student ambassadors, dis fit be your way enter Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) For this page, you go find beginner resources, Student packs and even ways wey you fit get free cert voucher. This one na page wey you go like bookmark and dey check from time to time as we dey change content every month. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Join global student ambassadors community, dis fit be your way enter Microsoft. # How to Start @@ -68,62 +68,62 @@ Start with these resources: - **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Step-by-step setup instructions for beginners - **[Usage Guide](USAGE.md)** - Examples and common workflows -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions to common problems dem -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - How to contribute to this project +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions to common wahala +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - How to add your own work for this project - **[For Teachers](for-teachers.md)** - Teaching guidance and classroom resources ## 👨‍🎓 For Students -> **Complete Beginners**: New for data science? Start with our [beginner-friendly examples](examples/README.md)! These simple examples with good comments go help you sabi the basics before you enter the full curriculum. -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: to use this curriculum on your own, fork the whole repo and complete the exercise by yourself, start with pre-lecture quiz. Then read the lecture and finish the rest activities. Try create the projects by understanding the lessons instead of just copying the solution code; but the code dey available for /solutions folders inside each project-based lesson. Another idea na to form study group with your friends and go through the content together. For more study, we recommend [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Complete Beginners**: You never sabi Data Science before? Start with our [beginner-friendly examples](examples/README.md)! These simple examples wey fine-commented go help you understand the basics before you jump for the full curriculum. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: to use this curriculum by yourself, fork the whole repo and do the exercises by yourself, start with the pre-lecture quiz. Then read the lecture and do the rest of the activities. Try create the projects by understanding the lessons instead of just copying solution code; but that code dey for the /solutions folders for each project-oriented lesson. Another way na to form study group with your friends and go through the content together. If you want study more, we recommend [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Quick Start:** 1. Check the [Installation Guide](INSTALLATION.md) to set up your environment -2. Review the [Usage Guide](USAGE.md) to learn how to work with the curriculum -3. Start with Lesson 1 and work through am sequencially +2. Review the [Usage Guide](USAGE.md) make you sabi how to wok with the curriculum +3. Start with Lesson 1 and continue sequentially 4. Join our [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) for support ## 👩‍🏫 For Teachers -> **Teachers**: we don put [some suggestions](for-teachers.md) on how to use this curriculum. We go happy to get your feedback [for our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Meet the Team +> **Teachers**: we don put some suggestions for [how to use this curriculum](for-teachers.md). We go like hear your feedback [inside our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Meet di Team [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif by** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Click di picture wey dey up dere for video about di project and di pipo wey create am! +> 🎥 Click di image wey dey above for video about di project an di people wey create am! ## Pedagogy -We don choose two pedagogical tenets wen we dey build dis curriculum: make sure say e dey project-based and e get quizzes plenty times. By di end of dis series, students go don learn basic principles of data science, including ethical concepts, data preparation, different ways to work wit data, data visualization, data analysis, real-world use cases of data science, and more. +We don choose two pedagogical tenets as we dey build dis curriculum: make sure say e dey project-based an e get frequent quizzes. By di time dis series end, students go don sabi basic principles of data science, including ethical concepts, data preparation, different ways to work with data, data visualization, data analysis, real-world use cases of data science, an more. -Plus, small quiz before class go set di mind of di student to learn di topic, and another quiz after class go make dem remember better. Dis curriculum na to make am flexible and fun and you fit do am complete or part. Di projects start small and e go get strong pass gidigba by di end of di 10 week cycle. +Plus, low-stakes quiz before class dey set di intention of di student to learn one topic, while second quiz after class dey make sure say dem still remember well. Dis curriculum e design to be flexible an fun, an you fit do am fully or partly. Di projects start small an dem go get more complex by di end of di 10 week cycle. -> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. We welcome your constructive feedback! +> Find our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines dem. We welcome your constructive feedback! ## Each lesson get: - Optional sketchnote -- Optional extra video +- Optional supplemental video - Pre-lesson warmup quiz - Written lesson -- For project-based lessons, step-by-step guide how to build di project +- For project-based lessons, step-by-step guides on how to build di project - Knowledge checks - Challenge -- Extra reading +- Supplemental reading - Assignment - [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Note about quizzes**: All quizzes dey inside Quiz-App folder, total 40 quizzes wit three questions each. Dem link am from inside lessons, but quiz app fit run local or deploy for Azure; follow di instruction for the `quiz-app` folder. Dem dey localize dem steady steady. +> **Note about quizzes**: All quizzes dey inside Quiz-App folder, total na 40 quizzes with three questions each. Dem dey linked from inside lessons, but you fit run quiz app locally or deploy am for Azure; follow di instruction inside `quiz-app` folder. Dem dey slowly dey localize. ## 🎓 Beginner-Friendly Examples -**New to Data Science?** We don create special [examples directory](examples/README.md) wit simple, well-commented code to help you start well: +**New to Data Science?** We don create special [examples directory](examples/README.md) with simple, well-commented code to help you start: - 🌟 **Hello World** - Your first data science program -- 📂 **Loading Data** - Learn to read and explore datasets -- 📊 **Simple Analysis** - Calculate statistics and find patterns -- 📈 **Basic Visualization** - Create charts and graphs +- 📂 **Loading Data** - Learn how to read and explore datasets +- 📊 **Simple Analysis** - Calculate statistics an find patterns +- 📈 **Basic Visualization** - Create charts an graphs - 🔬 **Real-World Project** - Complete workflow from start to finish Each example get detailed comments wey explain every step, e perfect for absolute beginners! @@ -140,64 +140,64 @@ Each example get detailed comments wey explain every step, e perfect for absolut | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di basic concepts wey dey behind data science and how e relate to artificial intelligence, machine learning, and big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di basic concepts behind data science an how e relate to artificial intelligence, machine learning, an big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Data Ethics Concepts, Challenges & Frameworks. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | How data dey classified and di common sources. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Di mathematical techniques of probability and statistics to understand data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to relational data and di basics of how to explore and analyze relational data wit di Structured Query Language, wey dem sabi as SQL (dem dey talk am “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to non-relational data, wetin different types of dem be and di basics of how to explore and analyze document databases. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Working with Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Basics of how to use Python for data exploration wit libraries like Pandas. You need basic understanding of Python programming first. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topics about ways dey clean and change data well to fit handle challenges like missing, inaccurate, or incomplete data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizing Quantities | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Learn how to use Matplotlib to see bird data 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | How to visualize observations and trends inside interval. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing discrete and grouped percentages. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing connections and correlations between data sets and im variables. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniques and advice to make your visualizations valuable for better problem solving and insights. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduction to the data science lifecycle and di first step wen you acquire and extract data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Dis phase for data science lifecycle dey focus on techniques to analyze data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Dis phase for data science lifecycle dey focus on how to talk di insights from data, so decision makers fit understand better. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Dis series of lessons introduce data science for cloud and di benefits. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | How to train models wit Low Code tools. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | How to deploy models wit Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science in the Wild | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science driven projects for real world. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | How data dey classified an di common sources. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Di mathematical techniques of probability an statistics to understand data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Working with Relational Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to relational data an di basics of exploring an analyzing relational data with di Structured Query Language, wey dem also sabi as SQL (wey dem dey pronounce “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Working with NoSQL Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to non-relational data, di different types an basics of exploring an analyzing document databases. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Working with Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Basics of using Python for data exploration with libraries like Pandas. Foundational understanding of Python programming dey recommended. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Data Preparation | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topics on data techniques for cleaning and transforming data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualizing Quantities | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Learn how to use Matplotlib to visualize bird data 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing observations and trends inside interval. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualizing Proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing discrete an grouped percentages. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualizing Relationships | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing connections and correlations between sets of data an their variables. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Meaningful Visualizations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniques and guidance to make your visualizations valuable for effective problem solving and insights. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduction to di data science lifecycle and di first step of acquiring and extracting data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Dis phase of di data science lifecycle focus on techniques to analyze data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Dis phase of di data science lifecycle focus on presenting di insights from data in way wey go make am easy for decision makers to understand. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Dis series of lessons introduce data science in the cloud and di benefits. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Training models using Low Code tools. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deploying models with Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science in the Wild | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science driven projects for di real world. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Follow dis steps to open dis sample for Codespace: -1. Click di Code drop-down menu and select di Open with Codespaces option. -2. Select + New codespace for bottom for di pane. +Follow dis steps to open dis sample inside Codespace: +1. Click di Code drop-down menu an select Open with Codespaces option. +2. Select + New codespace for di bottom of di pane. For more info, check di [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Follow dis steps to open dis repo inside container using your local machine and VSCode with di VS Code Remote - Containers extension: +Follow dis steps to open dis repo inside container using your local machine an VSCode with di VS Code Remote - Containers extension: -1. If na your first time to dey use development container, make sure your system get all wetin e need first (like Docker installed) for [di getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If e be your first time to use developer container, make sure your system get di pre-reqs (like say Docker dey installed) for [di getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use dis repository, you fit open di repository for isolated Docker volume: +To use dis repository, you fit open di repo inside isolated Docker volume: -**Note**: Under di hood, dis one dey use Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone di source code inside Docker volume instead of local computer. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) na how we best dey keep container data safe. +**Note**: Under di hood, dis go use Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone di source code into Docker volume instead of local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) na preferred way to store container data. -Or open local cloned or downloaded version of di repository: +Or open locally cloned or downloaded version of di repo: -- Clone dis repository to your local computer. -- Press F1 and select **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select di cloned copy of dis folder, wait make container start, try am. +- Clone dis repository to your local filesystem. +- Press F1 an select **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select di cloned copy of dis folder, wait for container to start, an try am. ## Offline access -You fit run dis documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dis repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) for your machine, then for root folder of dis repo, type `docsify serve`. Di website go run for port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +You fit run dis documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dis repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) for your local machine, then inside di root folder of dis repo, type `docsify serve`. Website go run for port 3000 for your localhost: `localhost:3000`. -> Note, notebooks no go render via Docsify, so if you need run notebook, do am separate for VS Code running Python kernel. +> Note, notebooks no go render via Docsify, so if you need run notebook, make you do am separately inside VS Code running Python kernel. ## Other Curricula -Our team dey produce other curricula! Check am: +Our team dey produce other curricula! Check am out: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -235,19 +235,19 @@ Our team dey produce other curricula! Check am: ## Getting Help -**You dey face wahala?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for how to solve common wahala dem. +**You dey get wahala?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for how you fit solve common problems. -If you jam delay or get any question about how to build AI app dem. Join other learners and experienced developers for discussions about MCP. Na supportive community wey questions dey welcome and knowledge dey share freely. +If you jam gbege or get any question about how to build AI apps. Join other people wey dey learn and programmers wey sabi for talks about MCP. E be like one supportive community wey you fit ask question anytime and dem dey share knowledge freely. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -If you get product feedback or errors while you dey build, make you visit: +If you get product feedback or you see error while you dey build, com visit: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Disclaimer**: -Dis document na im we dem don translate wit AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even though we dey try make am correct, abeg make you sabi say automated translations fit get some errors or mistakes. Di original document for im own language na di main correct source. If na serious tori, e better make human translator wey sabi do am translate am. We no go take blame if anybody misunderstand or misinterpret di translation. +**Disclaimer**: +Dis dokument dem don translate am wit AI translation service wey dem dey call [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Even we dey try make everything correct, abeg make you sabi say machine translation fit get some mistake or wahala. Di original dokumentwey talk for e own language na di correct one. For important tins, e beta make person wey sabi do human translation do am. We no go responsible if pesin no understand well or if mistakes happen because of dis translation. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pl/.co-op-translator.json b/translations/pl/.co-op-translator.json index 121c7dc7d..90dc2eac8 100644 --- a/translations/pl/.co-op-translator.json +++ b/translations/pl/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "pl" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:44:46+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:10:30+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pl" }, diff --git a/translations/pl/README.md b/translations/pl/README.md index 1bc063cd5..9d8b4d648 100644 --- a/translations/pl/README.md +++ b/translations/pl/README.md @@ -1,130 +1,130 @@ -# Data Science dla Początkujących - Program Nauczania +# Data Science dla początkujących - Program nauczania -[![Otwórz w GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![Licencja GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Współtwórcy GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Zgłoszenia GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Pull requesty GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Mile widziane](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Obserwujący GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Forki GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Gwiazdki GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferują 10-tygodniowy, 20-lekcyjny program nauczania poświęcony Data Science. Każda lekcja zawiera quiz przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasza oparta na projektach pedagogika pozwala uczyć się podczas tworzenia, co jest sprawdzonym sposobem, aby nowe umiejętności „pozostały”. +Zespół Azure Cloud Advocates w Microsoft ma przyjemność zaoferować 10-tygodniowy kurs składający się z 20 lekcji, poświęcony całkowicie Data Science. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje realizacji lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasza projektowo-oparta metodologia pozwala uczyć się podczas tworzenia, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswajanie nowych umiejętności. **Serdeczne podziękowania dla naszych autorów:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Szczególne podziękowania 🙏 dla naszych autorów, recenzentów i współtwórców treści z [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** w szczególności Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Szczególne podziękowania 🙏 dla naszych autorów, recenzentów i współtwórców treści z programu [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** w szczególności Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science dla Początkujących - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science dla początkujących - _Rysunek notatek autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Wielojęzyczne wsparcie +### 🌐 Wsparcie wielojęzyczne -#### Wsparcie poprzez GitHub Action (zautomatyzowane i zawsze aktualne) +#### Wspierane przez GitHub Action (Automatyczne i Zawsze Aktualne) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) | [Chiński (uproszczony)](../zh-CN/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Tajwan)](../zh-TW/README.md) | [Chorwacki](../hr/README.md) | [Czeski](../cs/README.md) | [Duński](../da/README.md) | [Holenderski](../nl/README.md) | [Estoński](../et/README.md) | [Fiński](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Niemiecki](../de/README.md) | [Grecki](../el/README.md) | [Hebrajski](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Węgierski](../hu/README.md) | [Indonezyjski](../id/README.md) | [Włoski](../it/README.md) | [Japoński](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreański](../ko/README.md) | [Litewski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Malajalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Nigeryjski Pidgin](../pcm/README.md) | [Norweski](../no/README.md) | [Perski (Farsi)](../fa/README.md) | [Polski](./README.md) | [Portugalski (Brazylia)](../pt-BR/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../pt-PT/README.md) | [Pendżabski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumuński](../ro/README.md) | [Rosyjski](../ru/README.md) | [Serbski (cyrylica)](../sr/README.md) | [Słowacki](../sk/README.md) | [Słoweński](../sl/README.md) | [Hiszpański](../es/README.md) | [Suahili](../sw/README.md) | [Szwedzki](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipiński)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tajski](../th/README.md) | [Turecki](../tr/README.md) | [Ukraiński](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Wietnamski](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](./README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Wolisz sklonować lokalnie?** -> To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj sparse checkout: +> To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacząco zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> To da Ci wszystko, czego potrzebujesz, aby ukończyć kurs z dużo szybszym pobraniem. +> Otrzymasz wszystko, czego potrzebujesz do ukończenia kursu, przy znacznie szybszym pobieraniu. -**Jeśli chcesz, aby dodatkowe języki tłumaczeń były wspierane, są one wymienione [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jeśli chcesz, by dodatkowe języki tłumaczeń zostały wspierane, są one wymienione [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Dołącz do naszej społeczności +#### Dołącz do naszej społeczności [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Mamy trwającą serię Discord Learn with AI, dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) w dniach 18 - 30 września 2025. Otrzymasz wskazówki i triki dotyczące używania GitHub Copilot w Data Science. +Prowadzimy serię nauki na Discordzie z AI, dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) w dniach 18 - 30 września 2025. Otrzymasz porady i triki dotyczące używania GitHub Copilot w Data Science. -![Seria Learn with AI](../../translated_images/pl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/pl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Jesteś studentem? -Zacznij od następujących zasobów: +Rozpocznij z następującymi zasobami: -- [Strona Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej stronie znajdziesz zasoby dla początkujących, pakiety studenckie i nawet sposoby na zdobycie darmowego vouchera na certyfikat. To jedna strona, którą warto dodać do ulubionych i regularnie sprawdzać, ponieważ zawartość jest zmieniana co najmniej raz w miesiącu. +- [Strona Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej stronie znajdziesz materiały dla początkujących, pakiety dla studentów, a nawet sposoby na zdobycie darmowego vouchera na certyfikat. To strona, którą warto dodać do zakładek i regularnie odwiedzać, gdyż co najmniej raz w miesiącu zmieniamy zawartość. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Dołącz do globalnej społeczności ambasadorów studenckich, może to być Twoja droga do Microsoft. -# Zacznijmy +# Jak zacząć ## 📚 Dokumentacja - **[Przewodnik instalacji](INSTALLATION.md)** - Instrukcje krok po kroku dla początkujących -- **[Przewodnik użytkowania](USAGE.md)** - Przykłady i popularne przepływy pracy -- **[Rozwiązywanie problemów](TROUBLESHOOTING.md)** - Rozwiązania typowych problemów -- **[Przewodnik współtworzenia](CONTRIBUTING.md)** - Jak współtworzyć ten projekt -- **[Dla nauczycieli](for-teachers.md)** - Wskazówki dydaktyczne i materiały do klasy +- **[Przewodnik użytkowania](USAGE.md)** - Przykłady i typowe workflow +- **[Rozwiązywanie problemów](TROUBLESHOOTING.md)** - Rozwiązania powszechnych problemów +- **[Przewodnik współtworzenia](CONTRIBUTING.md)** - Jak przyczynić się do projektu +- **[Dla nauczycieli](for-teachers.md)** - Wskazówki i zasoby do nauczania ## 👨‍🎓 Dla studentów -> **Całkowicie początkujący**: Nowy w data science? Zacznij od naszych [przykładów dla początkujących](examples/README.md)! Te proste, bogato komentowane przykłady pomogą Ci zrozumieć podstawy zanim przejdziesz do pełnego programu. -> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: aby korzystać z programu samodzielnie, utwórz fork całego repozytorium i wykonuj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed wykładem. Następnie przeczytaj wykład i wykonaj pozostałe zadania. Staraj się tworzyć projekty rozumiejąc lekcje, a nie tylko kopiując kod rozwiązań; jednak ten kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji skupionej na projekcie. Innym pomysłem jest utworzenie grupy nauki z przyjaciółmi i wspólne przerabianie materiału. Do dalszej nauki rekomendujemy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Całkowici początkujący**: Nowi w data science? Zacznij od naszych [przyjaznych dla początkujących przykładów](examples/README.md)! Te proste, dobrze skomentowane przykłady pomogą Ci zrozumieć podstawy, zanim przejdziesz do pełnego programu. +> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: aby korzystać z tego programu samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i wykonuj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przedwykładowego. Następnie przeczytaj wykład i wykonaj resztę aktywności. Staraj się tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod z rozwiązania; jednak ten kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji zorientowanej na projekt. Innym pomysłem jest utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przerabianie materiału. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Szybki start:** 1. Sprawdź [Przewodnik instalacji](INSTALLATION.md), aby skonfigurować środowisko -2. Przejrzyj [Przewodnik użytkowania](USAGE.md), aby nauczyć się pracy z programem -3. Zacznij od Lekcji 1 i pracuj po kolei -4. Dołącz do naszej [społeczności Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) po wsparcie +2. Przejrzyj [Przewodnik użytkowania](USAGE.md), aby nauczyć się korzystać z programu +3. Zacznij od Lekcji 1 i kontynuuj kolejno +4. Dołącz do naszej społeczności na [Discordzie](https://aka.ms/ds4beginners/discord) po wsparcie ## 👩‍🏫 Dla nauczycieli -> **Nauczyciele**: zamieściliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu. Chętnie przyjmiemy Wasze opinie [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Nauczyciele**: przygotowaliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu. Chętnie poznamy Wasze opinie [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Poznaj Zespół [![Film promocyjny](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Film promocyjny") **Gif autorstwa** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknij powyższy obraz, aby zobaczyć film o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli! +> 🎥 Kliknij powyższy obrazek, aby obejrzeć film o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli! ## Pedagogika -Wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne podczas tworzenia tego programu nauczania: zapewnienie, że jest oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii uczniowie poznają podstawowe zasady nauki o danych, w tym zagadnienia etyczne, przygotowanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, rzeczywiste przypadki użycia nauki o danych i więcej. +Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii studenci poznają podstawowe zasady data science, w tym koncepcje etyczne, przygotowanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, zastosowania data science w rzeczywistych przypadkach oraz więcej. -Dodatkowo, mało stresujący quiz przed lekcją nastawia ucznia na naukę danego tematu, podczas gdy drugi quiz po lekcji zapewnia lepsze zapamiętanie materiału. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 10-tygodniowego cyklu. +Dodatkowo, quiz o niskiej stawce przed zajęciami ustawia intencję studenta na naukę danego tematu, natomiast drugi quiz po zajęciach zapewnia lepsze utrwalenie wiedzy. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub w części. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej skomplikowane pod koniec 10-tygodniowego cyklu. -> Znajdź nasze [Zasady zachowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Zasady współtworzenia](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Twoją konstruktywną opinię! +> Znajdź nasze [Zasady postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wkład w projekt](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Twoją konstruktywną opinię! ## Każda lekcja zawiera: -- Opcjonalną notatkę wizualną (sketchnote) -- Opcjonalny film uzupełniający -- Quiz rozgrzewający przed lekcją +- Opcjonalną sketchnotkę +- Opcjonalne dodatkowe wideo +- Quiz rozgrzewkowy przed lekcją - Lekcję pisaną -- W przypadku lekcji opartych na projektach, instrukcje krok po kroku jak zbudować projekt -- Sprawdziany wiedzy +- Dla lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku jak zbudować projekt +- Sprawdzenia wiedzy - Wyzwanie -- Materiały uzupełniające do czytania +- Dodatkową lekturę - Zadanie domowe - [Quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uwaga na temat quizów**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, łącznie 40 quizów po trzy pytania każdy. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Są stopniowo lokalizowane. +> **Uwaga o quizach**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, jest ich łącznie 40, każdy z trzema pytaniami. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację do quizów można uruchomić lokalnie lub wdrożyć do Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Są one stopniowo lokalizowane. ## 🎓 Przykłady przyjazne dla początkujących -**Nowy w nauce o danych?** Stworzyliśmy specjalny [katalog przykładów](examples/README.md) z prostym, dobrze skomentowanym kodem, aby pomóc Ci zacząć: +**Nowy w Data Science?** Stworzyliśmy specjalny [folder z przykładami](examples/README.md) z prostym, dobrze skomentowanym kodem, który pomoże Ci zacząć: -- 🌟 **Hello World** – Twój pierwszy program nauki o danych -- 📂 **Ładowanie danych** – Naucz się czytać i eksplorować zbiory danych -- 📊 **Prosta analiza** – Oblicz statystyki i znajdź wzorce -- 📈 **Podstawowa wizualizacja** – Twórz wykresy i diagramy -- 🔬 **Projekt z prawdziwego świata** – Kompletny przepływ pracy od początku do końca +- 🌟 **Hello World** - Twój pierwszy program data science +- 📂 **Ładowanie danych** - Naucz się czytać i eksplorować zbiory danych +- 📊 **Prosta analiza** - Oblicz statystyki i znajdź wzorce +- 📈 **Podstawowa wizualizacja** - Twórz wykresy i diagramy +- 🔬 **Projekt w świecie rzeczywistym** - Kompletny przepływ pracy od początku do końca Każdy przykład zawiera szczegółowe komentarze wyjaśniające każdy krok, co czyni go idealnym dla absolutnych początkujących! @@ -133,61 +133,61 @@ Każdy przykład zawiera szczegółowe komentarze wyjaśniające każdy krok, co ## Lekcje -|![ Notatka wizualna autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Sketchnotka autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Data Science dla początkujących: mapa drogowa - _Notatka wizualna autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science dla początkujących: Plan działania - _Sketchnotka autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele nauczania | Powiązana lekcja | Autor | +| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele naukowe | Powiązana lekcja | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definicja nauki o danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe koncepcje nauki o danych oraz jak wiąże się ona ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [film](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etyka w nauce o danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Koncepcje etyki danych, wyzwania i ramy postępowania. | [lekcja](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definicja danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikowane są dane i ich typowe źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Wprowadzenie do statystyki i rachunku prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Matematyczne techniki prawdopodobieństwa i statystyki do zrozumienia danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [film](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstawy eksploracji i analizy danych relacyjnych przy użyciu języka Structured Query Language, znanego jako SQL (czyt. „si-kju-el”). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 01 | Definicja Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe koncepcje związane z data science oraz jej powiązania ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [wideo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etyka w Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Koncepcje etyki danych, wyzwania i ramy postępowania. | [lekcja](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definicja danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikowane są dane i jakie są ich typowe źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Wprowadzenie do statystyki i rachunku prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Techniki matematyczne rachunku prawdopodobieństwa i statystyki do analizy danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [wideo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstaw eksploracji i analizy danych z użyciem strukturalnego języka zapytań SQL (czytane „sekwel”). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Praca z danymi NoSQL | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych nierelacyjnych, ich różnych typów oraz podstaw eksploracji i analizy baz dokumentów. | [lekcja](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Praca z Pythonem | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z użyciem bibliotek takich jak Pandas. Zalecane podstawy programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [film](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy dotyczące technik czyszczenia i przekształcania danych, aby radzić sobie z problemami brakujących, nieprawidłowych lub niekompletnych danych. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Wizualizacja ilości | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Naucz się używać Matplotlib do wizualizacji danych o ptakach 🦆 | [lekcja](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 07 | Praca z Pythonem | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z bibliotekami takimi jak Pandas. Zaleca się podstawową znajomość programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [wideo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy dotyczące technik czyszczenia i przekształcania danych w celu radzenia sobie z brakującymi, niedokładnymi lub niekompletnymi danymi. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Wizualizacja ilości | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Naucz się używać Matplotlib do wizualizacji danych ptaków 🦆 | [lekcja](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Wizualizacja rozkładów danych | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja obserwacji i trendów w obrębie przedziału. | [lekcja](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Wizualizacja proporcji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja dyskretnych i grupowanych procentów. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Wizualizacja proporcji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja dyskretnych i zgrupowanych procentów. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Wizualizacja zależności | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja powiązań i korelacji między zestawami danych i ich zmiennymi. | [lekcja](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Znaczące wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki, jak tworzyć wizualizacje wartościowe dla skutecznego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wglądów. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia nauki o danych | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia nauki o danych i jego pierwszego kroku, pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiza | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia nauki o danych koncentruje się na technikach analizy danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacja | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia nauki o danych skupia się na prezentowaniu wniosków z danych w sposób ułatwiający zrozumienie decydentom. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Nauka o danych w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta seria lekcji wprowadza naukę o danych w chmurze i jej korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Nauka o danych w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trenowanie modeli przy użyciu narzędzi Low Code. |[lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Nauka o danych w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli przy pomocy Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Nauka o danych w praktyce | [W praktyce](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty nauki o danych w świecie rzeczywistym. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 13 | Znaczące wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki, jak tworzyć wartościowe wizualizacje dla skutecznego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wglądu. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia data science | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia data science i jego pierwszego etapu pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia data science koncentruje się na technikach analizy danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacja | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia data science koncentruje się na prezentacji wniosków z danych w sposób ułatwiający zrozumienie przez decydentów. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta seria lekcji wprowadza data science w chmurze i jej korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trenowanie modeli za pomocą narzędzi Low Code. |[lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli przy użyciu Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science w praktyce | [Na żywo](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty data science realizowane w świecie rzeczywistym. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Wykonaj te kroki, aby otworzyć ten przykład w Codespace: -1. Kliknij menu rozwijane Code i wybierz opcję Open with Codespaces. -2. Wybierz + New codespace na dole panelu. +Wykonaj poniższe kroki, aby otworzyć ten przykład w Codespace: +1. Kliknij menu rozwijane Kod i wybierz opcję Otwórz w Codespaces. +2. Wybierz + Nowy codespace u dołu panelu. Więcej informacji znajdziesz w [dokumentacji GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Wykonaj te kroki, aby otworzyć to repozytorium w kontenerze używając swojej lokalnej maszyny i VSCode oraz rozszerzenia VS Code Remote - Containers: +Wykonaj poniższe kroki, aby otworzyć to repozytorium w kontenerze, używając lokalnego komputera i VSCode oraz rozszerzenia VS Code Remote - Containers: -1. Jeśli używasz kontenera deweloperskiego po raz pierwszy, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. ma zainstalowany Docker) opisane w [dokumentacji rozpoczęcia pracy](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jeśli to Twój pierwszy raz używania kontenera deweloperskiego, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. ma zainstalowany Docker) w [dokumentacji wprowadzającej](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć repozytorium w izolowanym wolumenie Dockera: +Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć repozytorium w izolowanym wolumenie Docker: -**Uwaga**: Pod spodem będzie używane polecenie Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, które klonuje kod źródłowy do wolumenu Dockera zamiast do lokalnego systemu plików. [Wolumeny](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera. +**Uwaga**: W praktyce użyje to polecenia Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, aby sklonować kod źródłowy do wolumenu Dockera zamiast systemu plików lokalnych. [Wolumeny](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera. Lub otwórz lokalnie sklonowaną lub pobraną wersję repozytorium: -- Sklonuj to repozytorium na swój lokalny system plików. +- Sklonuj to repozytorium do lokalnego systemu plików. - Naciśnij F1 i wybierz polecenie **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Wybierz sklonowaną kopię tego folderu, poczekaj, aż kontener się uruchomi, i rozpocznij pracę. +- Wybierz sklonowaną kopię tego folderu, poczekaj na uruchomienie kontenera i wypróbuj. ## Dostęp offline -Możesz uruchomić tę dokumentację offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swojej lokalnej maszynie, następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona będzie dostępna pod adresem localhost:3000. +Możesz uruchomić tę dokumentację offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Rozgałęź to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim komputerze, a następnie w głównym folderze repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona będzie serwowana na porcie 3000 na Twoim localhost: `localhost:3000`. -> Uwaga, notatniki (notebooks) nie będą renderowane przez Docsify, więc jeśli potrzebujesz uruchomić notatnik, zrób to oddzielnie w VS Code z uruchomionym kernellem Pythona. +> Uwaga, notatniki nie będą renderowane przez Docsify, więc gdy musisz uruchomić notatnik, zrób to osobno w VS Code z uruchomionym jądrem Pythona. ## Inne programy nauczania @@ -197,7 +197,7 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź: ### LangChain [![LangChain4j dla początkujących](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js dla początkujących](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain dla początkujących](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenci @@ -207,7 +207,7 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź: [![AI Agenci dla początkujących](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Seria Generatywnej AI [![Generatywna AI dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatywna AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -215,9 +215,9 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź: [![Generatywna AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Core Learning -[![Uczenie maszynowe dla początkujących](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Podstawowe nauki +[![ML dla początkujących](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI dla początkujących](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cyberbezpieczeństwo dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) @@ -226,22 +226,22 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź: [![XR Development dla początkujących](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Seria Copilot -[![Copilot do programowania współpracującego z AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot dla AI wspólnego programowania](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot dla C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Przygoda Copilota](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Uzyskanie pomocy +## Uzyskiwanie pomocy -**Napotykałeś problemy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) z rozwiązaniami najczęstszych problemów. +**Masz problemy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) w poszukiwaniu rozwiązań najczęstszych problemów. -Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów, aby dyskutować o MCP. To wspierająca się społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona. +Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do innych uczących się oraz doświadczonych programistów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub zauważysz błędy podczas tworzenia, odwiedź: +Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub zauważysz błędy podczas tworzenia, **Zastrzeżenie**: -Dokument ten został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy starań, aby tłumaczenie było jak najbardziej precyzyjne, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym należy traktować jako źródło nadrzędne. 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Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt-BR/.co-op-translator.json b/translations/pt-BR/.co-op-translator.json index 42fbb1215..055010c9b 100644 --- a/translations/pt-BR/.co-op-translator.json +++ b/translations/pt-BR/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "pt-BR" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:39:53+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:04:45+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pt-BR" }, diff --git a/translations/pt-BR/README.md b/translations/pt-BR/README.md index 02a1abe6c..74d0fd2f0 100644 --- a/translations/pt-BR/README.md +++ b/translations/pt-BR/README.md @@ -2,56 +2,56 @@ [![Abrir no GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![Licença do GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Colaboradores do GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Issues do GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Pull requests do GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licença GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Contribuintes GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Issues GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![Pull-requests GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Observadores do GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Forks do GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Estrelas do GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![Observadores GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![Forks GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![Estrelas GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Fórum de Desenvolvedores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas, com 20 aulas, inteiramente sobre Ciência de Dados. Cada aula inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a aula, uma solução e uma tarefa. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada para novas habilidades "ficarem". +Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas, 20 lições, tudo sobre Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários pré e pós-lição, instruções escritas para completar a lição, uma solução e uma tarefa. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fazer novas habilidades 'ficarem'. -**Agradecimentos especiais aos nossos autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Agradecimentos calorosos aos nossos autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteúdo do [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** notavelmente Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteúdo do [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** notadamente Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-BR/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Esboço por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-BR/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Ciência de Dados para Iniciantes - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Ciência de Dados Para Iniciantes - _Esboço por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Suporte Multilíngue #### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) -[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](./README.md) | [Português (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) +[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marata](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](./README.md) | [Português (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) -> **Prefere Clonar Localmente?** +> **Prefere clonar localmente?** -> Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use checkout esparso: +> Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Isso fornece tudo o que você precisa para concluir o curso com um download muito mais rápido. +> Isso lhe dá tudo que você precisa para completar o curso com um download muito mais rápido. -**Se desejar suportar idiomas adicionais, as línguas suportadas estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se você deseja que idiomas adicionais sejam suportados, veja a lista [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Junte-se à Nossa Comunidade [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Estamos com uma série no Discord de aprender com IA, saiba mais e junte-se a nós em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques de como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. +Temos uma série Discord aprender com AI em andamento, saiba mais e junte-se a nós em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. ![Série Learn with AI](../../translated_images/pt-BR/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,27 +59,27 @@ Estamos com uma série no Discord de aprender com IA, saiba mais e junte-se a n Comece com os seguintes recursos: -- [Página do Hub do Estudante](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, você encontrará recursos para iniciantes, pacotes estudantis e até maneiras de conseguir um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que você vai querer adicionar aos favoritos e verificar de vez em quando, pois trocamos o conteúdo pelo menos mensalmente. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, essa pode ser sua porta de entrada para a Microsoft. +- [Página Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, você encontrará recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até maneiras de obter um voucher gratuito para certificação. Esta é uma página que você vai querer favoritar e checar de tempos em tempos, pois alteramos o conteúdo pelo menos mensalmente. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, este pode ser seu caminho para a Microsoft. # Começando ## 📚 Documentação - **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo para iniciantes -- **[Guia de Uso](USAGE.md)** - Exemplos e fluxos de trabalho comuns -- **[Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluções para problemas comuns +- **[Guia de Uso](USAGE.md)** - Exemplos e fluxos comuns de trabalho +- **[Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluções para problemas comuns - **[Guia de Contribuição](CONTRIBUTING.md)** - Como contribuir para este projeto -- **[Para Professores](for-teachers.md)** - Orientações de ensino e recursos para salas de aula +- **[Para Professores](for-teachers.md)** - Orientações para ensino e recursos em sala de aula ## 👨‍🎓 Para Estudantes -> **Iniciantes completos**: Novo em ciência de dados? Comece com nossos [exemplos amigáveis para iniciantes](examples/README.md)! Estes exemplos simples e bem comentados ajudarão você a entender o básico antes de mergulhar no currículo completo. -> **[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar esse currículo por conta própria, faça um fork de todo o repositório e complete os exercícios sozinho, começando com um questionário antes da aula. Depois, leia a aula e complete o restante das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de copiar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada aula orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudos com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos o [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Complete Iniciantes**: Novo em ciência de dados? Comece com nossos [exemplos amigáveis para iniciantes](examples/README.md)! Esses exemplos simples e bem comentados ajudarão você a entender o básico antes de mergulhar no currículo completo. +> **[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este currículo de forma independente, faça um fork do repositório inteiro e complete os exercícios sozinho, começando com um quiz pré-aula. Depois, leia a aula e complete o restante das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de copiar o código das soluções; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada lição focada em projetos. Outra ideia é formar um grupo de estudo com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Início rápido:** +**Início Rápido:** 1. Verifique o [Guia de Instalação](INSTALLATION.md) para configurar seu ambiente 2. Revise o [Guia de Uso](USAGE.md) para aprender como trabalhar com o currículo -3. Comece pela Aula 1 e siga sequencialmente +3. Comece pela Lição 1 e avance sequencialmente 4. Junte-se à nossa [comunidade no Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para suporte ## 👩‍🏫 Para Professores @@ -95,99 +95,99 @@ Comece com os seguintes recursos: ## Pedagogia -Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja baseado em projetos e que inclua quizzes frequentes. Ao final desta série, os alunos terão aprendido princípios básicos de ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes formas de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos de uso reais de ciência de dados e mais. +Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja baseado em projetos e que inclua quizzes frequentes. Ao final desta série, os alunos terão aprendido princípios básicos de ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes formas de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos reais de uso da ciência de dados e muito mais. -Além disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula garante uma maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser feito integralmente ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam progressivamente mais complexos ao final do ciclo de 10 semanas. +Além disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula garante uma maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido, podendo ser realizado na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam cada vez mais complexos ao longo do ciclo de 10 semanas. -> Encontre nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuição](CONTRIBUTING.md), diretrizes de [Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos seu feedback construtivo! +> Encontre nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuição](CONTRIBUTING.md), [Diretrizes de Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos seu feedback construtivo! -## Cada lição inclui: +## Cada aula inclui: -- Esboço opcional (sketchnote) +- Sketchnote opcional - Vídeo suplementar opcional - Quiz de aquecimento pré-aula -- Lição escrita -- Para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto +- Aula escrita +- Para aulas baseadas em projeto, guias passo a passo para construir o projeto - Verificações de conhecimento - Um desafio - Leitura suplementar - Tarefa - [Quiz pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uma nota sobre os quizzes**: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz-App, totalizando 40 quizzes de três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das lições, mas o aplicativo de quizzes pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Eles estão sendo gradualmente localizados. +> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz-App, totalizando 40 quizzes com três perguntas cada. Eles são vinculados a partir das aulas, mas o aplicativo de quiz pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Eles estão sendo gradualmente localizados. ## 🎓 Exemplos para Iniciantes -**Novo em Ciência de Dados?** Criamos um diretório especial de [exemplos](examples/README.md) com código simples e bem comentado para ajudar você a começar: +**Novo em Ciência de Dados?** Criamos um [diretório de exemplos](examples/README.md) especial com código simples e bem comentado para ajudar você a começar: -- 🌟 **Hello World** - Seu primeiro programa de ciência de dados +- 🌟 **Olá Mundo** - Seu primeiro programa de ciência de dados - 📂 **Carregando Dados** - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados - 📊 **Análise Simples** - Calcule estatísticas e encontre padrões - 📈 **Visualização Básica** - Crie gráficos e diagramas -- 🔬 **Projeto do Mundo Real** - Fluxo de trabalho completo do início ao fim +- 🔬 **Projeto Real** - Fluxo completo do início ao fim Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-o perfeito para iniciantes absolutos! 👉 **[Comece pelos exemplos](examples/README.md)** 👈 -## Lições +## Aulas -|![ Esboço por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-BR/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-BR/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - _Esboço por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Ciência de Dados para Iniciantes: Roadmap - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Número da Lição | Tópico | Grupo da Lição | Objetivos de Aprendizagem | Lição Vinculada | Autor | +| Número da Aula | Tópico | Grupo da Aula | Objetivos de Aprendizagem | Aula Vinculada | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definindo Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como ela está relacionada à inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vídeo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ética em Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conceitos, desafios e estruturas da ética em dados. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definindo Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Como os dados são classificados e suas fontes comuns. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introdução a Estatística & Probabilidade | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para entender dados. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Trabalhando com Dados Relacionais | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados relacionais e o básico sobre explorar e analisar dados relacionais com a Linguagem de Consulta Estruturada, também conhecida como SQL (pronuncia-se "see-quell"). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Trabalhando com Dados NoSQL | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados não relacionais, seus diversos tipos e o básico sobre explorar e analisar bancos de dados de documentos. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | Trabalhando com Python | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Noções básicas do uso de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. É recomendada uma compreensão fundamental da programação em Python. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vídeo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Preparação de Dados | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Tópicos sobre técnicas de dados para limpar e transformar dados para lidar com desafios de dados ausentes, imprecisos ou incompletos. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizando Quantidades | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de pássaros 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizando Distribuições de Dados | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando observações e tendências dentro de um intervalo. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizando Proporções | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando porcentagens discretas e agrupadas. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizando Relações | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando conexões e correlações entre conjuntos de dados e suas variáveis. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualizações Significativas | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas e orientações para tornar suas visualizações valiosas para solução eficaz de problemas e insights. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introdução ao ciclo de vida da Ciência de Dados | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados e sua primeira etapa: adquirir e extrair dados. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Análise | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em técnicas para analisar dados. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicação | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em apresentar os insights dos dados de forma que seja mais fácil para os tomadores de decisão entenderem. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta série de lições introduz ciência de dados na nuvem e seus benefícios. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treinamento de modelos usando ferramentas Low Code. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implantação de modelos com Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Ciência de Dados na Prática | [Na Prática](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projetos impulsionados por ciência de dados no mundo real. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definindo Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como ela está relacionada à inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data. | [aula](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vídeo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Ética em Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conceitos, desafios e frameworks da ética em dados. | [aula](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definindo Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Como os dados são classificados e suas fontes comuns. | [aula](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introdução à Estatística & Probabilidade | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para entender dados. | [aula](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Trabalhando com Dados Relacionais | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados relacionais e o básico de exploração e análise de dados relacionais com a Linguagem de Consulta Estruturada, também conhecida como SQL (pronuncia-se “éssi-cuérel”). | [aula](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Trabalhando com Dados NoSQL | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados não relacionais, seus vários tipos e o básico de exploração e análise de bancos de dados de documentos. | [aula](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Trabalhando com Python | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Noções básicas do uso do Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. É recomendável ter uma compreensão fundamental de programação em Python. | [aula](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vídeo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Preparação de Dados | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Temas sobre técnicas de dados para limpeza e transformação de dados para lidar com desafios de dados ausentes, imprecisos ou incompletos. | [aula](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualizando Quantidades | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de pássaros 🦆 | [aula](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualizando Distribuições de Dados | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando observações e tendências dentro de um intervalo. | [aula](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualizando Proporções | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando porcentagens discretas e agrupadas. | [aula](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualizando Relações | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizando conexões e correlações entre conjuntos de dados e suas variáveis. | [aula](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualizações Significativas | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas e orientações para tornar suas visualizações valiosas para a resolução eficaz de problemas e insights. | [aula](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introdução ao ciclo de vida da Ciência de Dados | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados e sua primeira etapa de aquisição e extração de dados. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Análise | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em técnicas para analisar dados. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Comunicação | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em apresentar os insights dos dados de forma que facilite a compreensão dos tomadores de decisão. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta série de aulas introduz ciência de dados na nuvem e seus benefícios. | [aula](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treinamento de modelos usando ferramentas Low Code. |[aula](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implantando modelos com Azure Machine Learning Studio. | [aula](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Ciência de Dados na Prática | [Na Prática](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projetos impulsionados por ciência de dados no mundo real. | [aula](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Siga estes passos para abrir este exemplo em um Codespace: -1. Clique no menu suspenso Code e selecione a opção Abrir com Codespaces. -2. Selecione + Novo codespace na parte inferior do painel. -Para mais informações, confira a [documentação do GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. Clique no menu suspenso Código e selecione a opção Abrir com Codespaces. +2. Selecione + Novo codespace no rodapé do painel. +Para mais informações, veja a [documentação do GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Siga estes passos para abrir este repositório em um contêiner usando sua máquina local e VSCode usando a extensão VS Code Remote - Containers: +Siga estes passos para abrir este repositório em um container usando sua máquina local e o VSCode com a extensão VS Code Remote - Containers: -1. Se esta for sua primeira vez usando um contêiner de desenvolvimento, certifique-se de que seu sistema atende aos pré-requisitos (ou seja, ter o Docker instalado) na [documentação de introdução](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Se esta é sua primeira vez usando um container de desenvolvimento, certifique-se que seu sistema atende os pré-requisitos (ou seja, ter o Docker instalado) na [documentação de início rápido](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Para usar este repositório, você pode abrir o repositório em um volume Docker isolado: -**Nota**: Nos bastidores, isso usará o comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** para clonar o código-fonte em um volume Docker em vez do sistema de arquivos local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) são o mecanismo preferido para persistência de dados em contêineres. +**Nota**: Internamente, isso usará o comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** para clonar o código-fonte em um volume Docker em vez do sistema de arquivos local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) são o mecanismo preferido para persistir dados de containers. Ou abra uma versão clonada ou baixada localmente do repositório: -- Clone este repositório para seu sistema de arquivos local. +- Clone este repositório para seu sistema local. - Pressione F1 e selecione o comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde o contêiner iniciar e experimente. +- Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde o container iniciar e experimente. -## Acesso Offline +## Acesso offline -Você pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua máquina local, então no diretório raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 em seu localhost: `localhost:3000`. +Você pode rodar esta documentação offline usando o [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local, então na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. -> Nota, notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisar rodar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python. +> Nota, notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisar rodar um notebook, faça isso separadamente no VS Code usando um kernel Python. ## Outros Currículos @@ -197,7 +197,7 @@ Nossa equipe produz outros currículos! Confira: ### LangChain [![LangChain4j para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentes @@ -228,26 +228,26 @@ Nossa equipe produz outros currículos! Confira: --- ### Série Copilot -[![Copilot para Programação Assistida por IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot para Programação Emparelhada com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obtendo Ajuda -**Encontrando problemas?** Consulte nosso [Guia de Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções de problemas comuns. +**Encontrando problemas?** Consulte nosso [Guia de Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções para problemas comuns. -Se você ficar travado ou tiver alguma dúvida sobre como criar aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente. +Se você ficar preso ou tiver dúvidas sobre como construir aplicativos de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade solidária onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se você tiver feedback sobre o produto ou erros durante a construção, visite: +Se você tem feedback sobre produtos ou encontrou erros durante o desenvolvimento, visite: -[![Fórum de Desenvolvedores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido usando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original, em seu idioma nativo, deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. +**Aviso Legal**: +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt-PT/.co-op-translator.json b/translations/pt-PT/.co-op-translator.json index 38fbe9c05..cdf1485a5 100644 --- a/translations/pt-PT/.co-op-translator.json +++ b/translations/pt-PT/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "pt-PT" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:38:26+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:02:47+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "pt-PT" }, diff --git a/translations/pt-PT/README.md b/translations/pt-PT/README.md index 1f5303213..8c07ac3cd 100644 --- a/translations/pt-PT/README.md +++ b/translations/pt-PT/README.md @@ -1,57 +1,57 @@ -# Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo +# Data Science para Iniciantes - Um Currículo -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Abrir no GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Licença GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Contribuidores GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Issues GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![Pull requests GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![Observadores GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![Forks GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![Estrelas GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 lições totalmente dedicado à Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários pré e pós-lição, instruções escritas para completar a lição, uma solução e um trabalho prático. A nossa pedagogia baseada em projetos permite que aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada para que as novas competências 'fiquem'. +Os Advocates do Azure Cloud da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas, com 20 lições, totalmente dedicado a Data Science. Cada lição inclui questionários pré e pós-lição, instruções escritas para completar a lição, uma solução, e uma tarefa. A nossa pedagogia baseada em projetos permite que aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada para novas competências 'ficarem'. -**Um enorme agradecimento aos nossos autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Um enorme obrigado aos nossos autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). **🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteúdo do [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** nomeadamente Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-PT/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Notas gráficas por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-PT/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Ciência de Dados para Iniciantes - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science para Iniciantes - _Notas gráficas por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Suporte Multilíngue -#### Suportado via GitHub Action (Automático e Sempre Atualizado) +#### Suportado via GitHub Action (Automatizado & Sempre Atualizado) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estónio](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) > **Prefere Clonar Localmente?** -> Este repositório inclui traduções para mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, use sparse checkout: +> Este repositório inclui traduções em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, use o sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Isto dá-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido. +> Isto dá-lhe tudo o que precisa para concluir o curso com um download muito mais rápido. -**Se desejar suportar línguas adicionais, estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se desejar que sejam suportadas línguas adicionais de tradução, estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Junte-se à Nossa Comunidade +#### Junte-se à Nossa Comunidade [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Temos uma série de aprender com IA a decorrer no Discord, saiba mais e junte-se a nós em [Série Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Receberá dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. +Temos uma série Discord aprender com IA em curso, saiba mais e junte-se a nós em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de Setembro, 2025. Vai receber dicas e truques para usar o GitHub Copilot para Data Science. ![Série Learn with AI](../../translated_images/pt-PT/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,32 +59,32 @@ Temos uma série de aprender com IA a decorrer no Discord, saiba mais e junte-se Comece com os seguintes recursos: -- [Página Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, encontrará recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher de certificação grátis. Esta é uma página que deve guardar nos favoritos e consultar de vez em quando, pois alteramos o conteúdo pelo menos mensalmente. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, esta pode ser a sua porta de entrada para a Microsoft. +- [Página Hub do Estudante](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, encontrará recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que vai querer adicionar aos favoritos e consultar de tempos a tempos, pois atualizamos o conteúdo pelo menos mensalmente. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, esta pode ser a sua entrada para a Microsoft. # Começar ## 📚 Documentação -- **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo para iniciantes +- **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo para configuração para iniciantes - **[Guia de Uso](USAGE.md)** - Exemplos e fluxos de trabalho comuns - **[Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluções para problemas comuns - **[Guia de Contribuição](CONTRIBUTING.md)** - Como contribuir para este projeto - **[Para Professores](for-teachers.md)** - Orientações para ensino e recursos para sala de aula ## 👨‍🎓 Para Estudantes -> **Iniciantes Completos**: Novo na ciência dos dados? Comece com os nossos [exemplos amigáveis para iniciantes](examples/README.md)! Estes exemplos simples e bem comentados ajudarão a entender o básico antes de se aprofundar no currículo completo. -> **[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este currículo por conta própria, faça um fork do repositório completo e execute os exercícios sozinho, começando por um questionário pré-aula. Depois leia a aula e complete o resto das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de copiar o código solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada lição orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Totalmente Iniciantes**: Novo em data science? Comece com os nossos [exemplos para iniciantes](examples/README.md)! Estes exemplos simples, bem comentados, vão ajudá-lo a compreender o básico antes de avançar para o currículo completo. +> **[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este currículo por sua conta, faça um fork do repositório inteiro e complete os exercícios sozinho, começando com um questionário pré-lecture. Depois leia a aula e complete o resto das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de copiar o código da solução; contudo, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada lição orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com amigos e percorrem o conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Início Rápido:** 1. Consulte o [Guia de Instalação](INSTALLATION.md) para configurar o seu ambiente 2. Revise o [Guia de Uso](USAGE.md) para aprender a trabalhar com o currículo -3. Comece pela Lição 1 e siga sequencialmente -4. Junte-se à nossa [comunidade Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para apoio +3. Comece pela Lição 1 e prossiga sequencialmente +4. Junte-se à nossa [comunidade Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para suporte ## 👩‍🏫 Para Professores -> **Professores**: incluímos [algumas sugestões](for-teachers.md) sobre como usar este currículo. Gostaríamos muito de receber o seu feedback [no nosso fórum de discussão](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Professores**: incluímos [algumas sugestões](for-teachers.md) sobre como usar este currículo. Adoraríamos o seu feedback [no nosso fórum de discussão](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Conheça a Equipa [![Vídeo promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Vídeo promocional") @@ -95,68 +95,68 @@ Comece com os seguintes recursos: ## Pedagogia -Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que é baseado em projetos e que inclui quizzes frequentes. Ao final desta série, os alunos terão aprendido princípios básicos de ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes maneiras de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos reais de uso da ciência de dados e muito mais. +Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que é baseado em projetos e que inclui questionários frequentes. No final desta série, os estudantes terão aprendido princípios básicos de ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes formas de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos de uso reais da ciência de dados e mais. -Além disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido, podendo ser feito na totalidade ou apenas em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos ao longo do ciclo de 10 semanas. +Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do estudante para aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula assegura uma maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado na sua totalidade ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até ao final do ciclo de 10 semanas. -> Encontre as nossas [Regras de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), diretivas de [Contribuição](CONTRIBUTING.md), e de [Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! +> Consulte as nossas diretrizes de [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuição](CONTRIBUTING.md), [Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! ## Cada aula inclui: - Sketchnote opcional - Vídeo suplementar opcional -- Quiz de aquecimento pré-aula +- Questionário de aquecimento pré-aula - Aula escrita -- Para as aulas baseadas em projetos, guias passo a passo para construção do projeto +- Para aulas baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto - Verificações de conhecimento - Um desafio - Leitura suplementar -- Trabalho para casa -- [Quiz pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Trabalho de casa +- [Questionário pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uma nota sobre os quizzes**: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz-App, num total de 40 quizzes com três perguntas cada. Eles estão ligados dentro das aulas, mas a aplicação de quizzes pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão gradualmente a ser localizados. +> **Uma nota sobre os questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, totalizando 40 questionários com três perguntas cada. Estão ligados dentro das aulas, mas a aplicação do questionário pode ser executada localmente ou implementada no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão a ser gradualmente localizados. ## 🎓 Exemplos Amigáveis para Iniciantes -**É novo em Ciência de Dados?** Criámos um diretório especial de [exemplos](examples/README.md) com código simples e bem comentado para ajudar você a começar: +**Novo na Ciência de Dados?** Criámos um [diretório de exemplos](examples/README.md) especial com código simples e bem comentado para o ajudar a começar: - 🌟 **Olá Mundo** - O seu primeiro programa de ciência de dados -- 📂 **Carregando Dados** - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados -- 📊 **Análise Simples** - Calcule estatísticas e encontre padrões -- 📈 **Visualização Básica** - Crie gráficos e diagramas +- 📂 **Carregar Dados** - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados +- 📊 **Análise Simples** - Calcular estatísticas e encontrar padrões +- 📈 **Visualização Básica** - Criar gráficos e diagramas - 🔬 **Projeto do Mundo Real** - Fluxo completo do início ao fim -Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-o perfeito para iniciantes absolutos! +Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-o perfeito para principiantes absolutos! -👉 **[Comece pelos exemplos](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Comece com os exemplos](examples/README.md)** 👈 ## Aulas |![ Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pt-PT/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Ciência de Dados Para Iniciantes: Roteiro - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Número da Aula | Tópico | Agrupamento da Aula | Objetivos de Aprendizagem | Aula Ligada | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definição de Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por detrás da ciência de dados e como esta se relaciona com a inteligência artificial, aprendizagem automática e big data. | [aula](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vídeo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ética em Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conceitos, desafios e estruturas da ética em dados. | [aula](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definição de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Como os dados são classificados e suas fontes comuns. | [aula](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introdução a Estatísticas & Probabilidades | [Introdução](1-Introduction/README.md) | As técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender dados. | [aula](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Trabalho com Dados Relacionais | [Trabalho com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados relacionais e conhecimentos básicos sobre exploração e análise de dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronúncia “see-quell”). | [aula](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Trabalho com Dados NoSQL | [Trabalho com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados não relacionais, seus vários tipos e o básico da exploração e análise de bases de dados de documentos. | [aula](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Trabalho com Python | [Trabalho com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Noções básicas do uso de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Compreensão fundamental da programação em Python é recomendada. | [aula](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vídeo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Preparação de Dados | [Trabalho com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Tópicos sobre técnicas de dados para limpeza e transformação de dados para lidar com desafios de dados em falta, incorretos ou incompletos. | [aula](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualização de Quantidades | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda como usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆 | [aula](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualização de Distribuições de Dados | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualização de observações e tendências dentro de um intervalo. | [aula](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 01 | Definição de Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprender os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como esta está relacionada com inteligência artificial, machine learning e big data. | [aula](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vídeo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Ética na Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conceitos, desafios e estruturas de ética dos dados. | [aula](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definição de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Como os dados são classificados e as suas fontes comuns. | [aula](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introdução à Estatística e Probabilidade | [Introdução](1-Introduction/README.md) | As técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender os dados. | [aula](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Trabalhar com Dados Relacionais | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados relacionais e ao básico da exploração e análise de dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciado “see-quell”). | [aula](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Trabalhar com Dados NoSQL | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados não relacionais, os seus vários tipos e o básico da exploração e análise de bases de dados de documentos. | [aula](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Trabalhar com Python | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Noções básicas de utilização de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se uma compreensão básica de programação em Python. | [aula](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vídeo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Preparação de Dados | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Tópicos sobre técnicas de dados para limpeza e transformação dos dados para lidar com desafios de dados em falta, incorretos ou incompletos. | [aula](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualização de Quantidades | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Aprender a usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆 | [aula](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualização das Distribuições de Dados | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualização de observações e tendências dentro de um intervalo. | [aula](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Visualização de Proporções | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualização de percentagens discretas e agrupadas. | [aula](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualização de Relações | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualização de conexões e correlações entre conjuntos de dados e suas variáveis. | [aula](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualização de Relações | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualização de conexões e correlações entre conjuntos de dados e as suas variáveis. | [aula](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Visualizações Significativas | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas e orientações para tornar as suas visualizações valiosas para a resolução eficaz de problemas e obtenção de insights. | [aula](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Introdução ao ciclo de vida da Ciência de Dados | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados e o seu primeiro passo de aquisição e extração de dados. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Análise | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca-se em técnicas para analisar dados. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicação | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca-se em apresentar os insights dos dados de forma que facilite o entendimento por parte dos decisores. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Ciência de Dados na Cloud | [Dados na Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta série de aulas apresenta a ciência de dados na cloud e os seus benefícios. | [aula](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 15 | Análise | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados centra-se em técnicas para analisar dados. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Comunicação | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca-se na apresentação dos insights dos dados de uma forma que facilite a compreensão por parte dos decisores. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Ciência de Dados na Cloud | [Dados na Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta série de aulas introduz a ciência de dados na cloud e os seus benefícios. | [aula](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Ciência de Dados na Cloud | [Dados na Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treino de modelos usando ferramentas Low Code. |[aula](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Ciência de Dados na Cloud | [Dados na Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implantação de modelos com Azure Machine Learning Studio. | [aula](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Ciência de Dados na Prática | [Na Prática](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projetos de ciência de dados no mundo real. | [aula](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | @@ -169,25 +169,25 @@ Siga estes passos para abrir este exemplo num Codespace: Para mais informações, consulte a [documentação do GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Siga estes passos para abrir este repositório num container usando a sua máquina local e o VSCode através da extensão VS Code Remote - Containers: +Siga estes passos para abrir este repositório num contentor usando a sua máquina local e o VSCode através da extensão VS Code Remote - Containers: -1. Se esta for a primeira vez que usa um container de desenvolvimento, certifique-se de que o seu sistema cumpre os pré-requisitos (por exemplo, ter o Docker instalado) em [a documentação para começar](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Se esta é a sua primeira vez a usar um contentor de desenvolvimento, por favor assegure-se de que o seu sistema cumpre os pré-requisitos (ex. ter o Docker instalado) na [documentação para começar](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Para usar este repositório, pode abrir diretamente o repositório num volume Docker isolado: +Para usar este repositório, pode abrir o repositório num volume Docker isolado: -**Nota**: Por baixo do capô, isto usará o comando Remote-Containers: **Clonar repositório num volume de container...** para clonar o código-fonte num volume Docker em vez do sistema de ficheiros local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) são o mecanismo preferido para persistir dados dos containers. +**Nota**: Em segundo plano, isto irá utilizar o comando Remote-Containers: **Clonar Repositório num Volume de Contentor...** para clonar o código fonte num volume Docker em vez do sistema de ficheiros local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) são o mecanismo preferido para persistência de dados do contentor. -Ou abra uma cópia clonada ou descarregada do repositório localmente: +Ou abrir uma cópia clonada ou descarregada localmente do repositório: -- Clone este repositório no seu sistema de ficheiros local. -- Pressione F1 e selecione o comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde o início do container e experimente. +- Clone este repositório no seu sistema local. +- Pressione F1 e selecione o comando **Remote-Containers: Abrir Pasta no Contentor...**. +- Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde o contentor iniciar e experimente. ## Acesso Offline -Pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local e, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. +Pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local, depois na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O website será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. -> Nota, notebooks não serão apresentados via Docsify, assim, quando precisar de executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code a correr um kernel Python. +> Nota, os notebooks não serão renderizados via Docsify, por isso quando precisar de executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python. ## Outros Currículos @@ -197,7 +197,7 @@ A nossa equipa produz outros currículos! Veja: ### LangChain [![LangChain4j para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentes @@ -216,7 +216,7 @@ A nossa equipa produz outros currículos! Veja: --- -### Aprendizagem Core +### Aprendizagem Fundamental [![ML para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Ciência de Dados para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -228,26 +228,26 @@ A nossa equipa produz outros currículos! Veja: --- ### Série Copilot -[![Copilot para Programação em Par com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot para Programação Emparelhada com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obter Ajuda -**Está a ter problemas?** Consulte o nosso [Guia de Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções aos problemas comuns. +**Está a ter problemas?** Consulte o nosso [Guia de Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções aos problemas mais comuns. -Se ficar preso ou tiver dúvidas sobre como construir aplicações de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade solidária onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente. +Se ficar preso ou tiver dúvidas sobre como construir aplicações de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes nas discussões sobre o MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se tiver feedback sobre o produto ou encontrar erros enquanto desenvolve, visite: +Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante a construção, visite: -[![Forum de Desenvolvedores Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Aviso Legal**: -Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, por favor tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original, no seu idioma nativo, deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas resultantes do uso desta tradução. +**Aviso Legal**: +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor tenha em conta que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações erradas decorrentes da utilização desta tradução. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ro/.co-op-translator.json b/translations/ro/.co-op-translator.json index fbb9a0bf7..2108074b9 100644 --- a/translations/ro/.co-op-translator.json +++ b/translations/ro/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ro" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:23:25+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:56:46+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ro" }, diff --git a/translations/ro/README.md b/translations/ro/README.md index b25a7263d..52815b8cb 100644 --- a/translations/ro/README.md +++ b/translations/ro/README.md @@ -17,41 +17,41 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, despre Data Science. Fiecare lecție include teste înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și un exercițiu. Pedagogia noastră bazată pe proiect vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită ca noile abilități să se „fixeze”. +Avocații Azure Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, dedicat Științei Datelor. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă demonstrată pentru a face noile abilități să "rămână". **Mulțumiri călduroase autorilor noștri:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Mulțumiri speciale 🙏 autorilor, recenzorilor și colaboratorilor de conținut [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** în special Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Mulțumiri speciale 🙏 autorilor, recenzorilor și contribuitorilor de conținut [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** în special Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ro/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science Pentru Începători - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Suport Multilingv -#### Suportat prin GitHub Action (Automat și Întotdeauna Actualizat) +#### Suportat prin GitHub Action (Automatizat și Mereu Actualizat) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](./README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Preferi să clonezi local?** -> Acest depozit include peste 50 de traduceri în limbi care cresc semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout: +> Acest depozit include peste 50 de traduceri în limbi diferite, ceea ce crește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Acest lucru îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă. +> Aceasta îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă. **Dacă dorești să fie suportate limbi suplimentare de traducere, acestea sunt listate [aici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Alătură-te Comunității Noastre +#### Alătură-te Comunității Noastre [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Avem în desfășurare o serie Discord "Learn with AI", află mai multe și alătură-te la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri pentru folosirea GitHub Copilot în Data Science. +Avem o serie Discord “Învață cu AI” în desfășurare, află mai multe și alătură-te la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi trucuri și sfaturi pentru folosirea GitHub Copilot pentru Știința Datelor. ![Learn with AI series](../../translated_images/ro/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,74 +59,74 @@ Avem în desfășurare o serie Discord "Learn with AI", află mai multe și ală Începe cu următoarele resurse: -- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pe această pagină găsești resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Aceasta este o pagină pe care vrei să o marchezi și să o verifici din când în când deoarece înlocuim conținutul cel puțin lunar. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, acest lucru ar putea fi calea ta spre Microsoft. +- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pe această pagină vei găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher de certificare gratuit. Aceasta este o pagină pe care vrei să o adaugi la favorite și să o verifici din când în când, deoarece conținutul se schimbă cel puțin lunar. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta poate fi calea ta spre Microsoft. -# Începe +# Începutul ## 📚 Documentație -- **[Ghid de instalare](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurația începătorilor -- **[Ghid de utilizare](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri de lucru comune +- **[Ghid de Instalare](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurarea mediului pentru începători +- **[Ghid de Utilizare](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri de lucru comune - **[Depanare](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluții pentru probleme frecvente -- **[Ghid pentru contribuții](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect -- **[Pentru profesori](for-teachers.md)** - Ghidare pentru predare și resurse pentru clasă +- **[Ghid Contribuire](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect +- **[Pentru Profesori](for-teachers.md)** - Ghid pentru predare și resurse pentru clasă ## 👨‍🎓 Pentru Studenți -> **Începători Compleți**: Ești nou în data science? Începe cu [exemplele noastre prietenoase pentru începători](examples/README.md)! Aceste exemple simple, bine comentate, te vor ajuta să înțelegi bazele înainte de a începe curriculum-ul complet. -> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă fork la tot repo-ul și realizează singur exercițiile, începând cu un quiz pre-lectură. Apoi citește lecția și realizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, nu copiază codul soluției; totuși, codul este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, recomandăm [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Începători Compleți**: Nou în știința datelor? Începe cu [exemplele noastre prietenoase pentru începători](examples/README.md)! Aceste exemple simple și bine comentate te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a te adânci în curriculumul complet. +> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă un fork la întregul repo și completează exercițiile singur, începând cu un chestionar pre-lectură. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât să copiezi codul soluției; cu toate acestea, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată spre proiect. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți împreună conținutul. Pentru studiu suplimentar, recomandăm [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Pornire rapidă:** -1. Consultă [Ghidul de instalare](INSTALLATION.md) pentru configurarea mediului -2. Revizuiește [Ghidul de utilizare](USAGE.md) pentru a învăța cum să folosești curriculum-ul -3. Începe cu Lecția 1 și lucrează în ordine -4. Alătură-te comunității noastre [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pentru suport +**Pornire Rapidă:** +1. Verifică [Ghidul de Instalare](INSTALLATION.md) pentru a seta mediul +2. Revizuiește [Ghidul de Utilizare](USAGE.md) pentru a învăța cum să folosești curriculumul +3. Începe cu Lecția 1 și parcurge-le în ordine +4. Alătură-te comunității noastre pe [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pentru suport ## 👩‍🏫 Pentru Profesori -> **Profesori**: am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Profesori**: am inclus [unele sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Am aprecia feedback-ul dumneavoastră [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Cunoaște Echipa [![Video promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promo") **Gif de** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Apasă pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect și oamenii care l-au creat! +> 🎥 Dă clic pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect și oamenii care l-au creat! ## Pedagogie -Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este bazat pe proiecte și că include frecvent chestionare. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principiile de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu date, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare în lumea reală a științei datelor și altele. +Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: să fie bazat pe proiecte și să includă teste frecvente. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu date, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de folosire reale ale științei datelor și altele. -În plus, un chestionar cu miză redusă înaintea unei clase setează intenția studentului către învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea chestionar după clasă asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi urmat integral sau parțial. Proiectele încep mic și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni. +În plus, un test cu miză redusă înaintea unei clase setează intenția studentului față de învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea test după clasă asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi urmat în totalitate sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni. -> Găsește [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Ghidul de contribuție](CONTRIBUTING.md), [Ghidul de traduceri](TRANSLATIONS.md). Așteptăm cu drag feedback-ul tău constructiv! +> Găsește [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), ghidurile de [Traduceri](TRANSLATIONS.md). Apreciem feedback-ul tău constructiv! ## Fiecare lecție include: - Sketchnote opțional - Video suplimentar opțional -- Chestionar de încălzire înainte de lecție +- Test de încălzire înaintea lecției - Lecție scrisă -- Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghid pas cu pas pentru realizarea proiectului -- Verificări de cunoștințe +- Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului +- Verificări ale cunoștințelor - O provocare -- Lecturi suplimentare +- Lectură suplimentară - Temă -- [Chestionar post-lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Test post-lectie](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele sunt conținute în folderul Quiz-App, pentru un total de 40 de chestionare a câte trei întrebări fiecare. Ele sunt linkate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmează instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Acestea sunt localizate treptat. +> **Un comentariu despre teste**: Toate testele se găsesc în folderul Quiz-App, cu 40 de teste în total a câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din lecții, dar aplicația de test poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmează instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Se traduc progresiv. -## 🎓 Exemple Prietenoase pentru Începători +## 🎓 Exemple Prietenoase Pentru Începători -**Ești nou în Știința Datelor?** Am creat un director special [exemple](examples/README.md) cu cod simplu și bine comentat pentru a te ajuta să începi: +**Ești nou în știința datelor?** Am creat un [director de exemple](examples/README.md) special cu cod simplu și bine comentat pentru a te ajuta să începi: -- 🌟 **Hello World** - Primul tău program de știință a datelor -- 📂 **Încărcarea Datelor** - Învață să citești și să explorezi seturi de date -- 📊 **Analiză Simplă** - Calculează statistici și găsește tipare -- 📈 **Vizualizare de Bază** - Creează grafice și diagrame -- 🔬 **Proiect din Lumea Reală** - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit +- 🌟 **Hello World** - Primul tău program de știința datelor +- 📂 **Încărcarea datelor** - Învață să citești și să explorezi seturi de date +- 📊 **Analiză simplă** - Calculează statistici și găsește tipare +- 📈 **Vizualizare de bază** - Creează grafice și diagrame +- 🔬 **Proiect real** - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit -Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începătorii absoluți! +Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începători absoluți! 👉 **[Începe cu exemplele](examples/README.md)** 👈 @@ -135,69 +135,69 @@ Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind pe |![ Sketchnote de @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ro/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Știința Datelor pentru Începători: Plan - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - - -| Număr Lecție | Subiect | Grupare Lecție | Obiective de Învățare | Lecție Linkuită | Autor | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definirea Științei Datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață conceptele de bază din spatele științei datelor și cum este legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data. | [lecție](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etica în Știința Datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Concepte, provocări și cadre etice în știința datelor. | [lecție](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definirea Datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Cum sunt clasificate datele și sursele comune ale acestora. | [lecție](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introducere în Statistică & Probabilitate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Tehnici matematice de probabilitate și statistică pentru a înțelege datele. | [lecție](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Lucrul cu Date Relaționale | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date relaționale și elemente de bază pentru explorarea și analiza datelor relaționale cu limbajul Structured Query Language, cunoscut și ca SQL (pronunțat "see-quell"). | [lecție](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Lucrul cu Date NoSQL | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în datele non-relaționale, tipurile acestora și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date de tip document. | [lecție](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Lucrul cu Python | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Elemente de bază pentru utilizarea Python în explorarea datelor folosind biblioteci precum Pandas. Se recomandă înțelegerea de bază a programării în Python. | [lecție](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Pregătirea Datelor | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Subiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor legate de date lipsă, inexacte sau incomplete. | [lecție](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Vizualizarea Cantităților | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Învață să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆 | [lecție](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Vizualizarea Distribuțiilor Datelor | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval. | [lecție](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Vizualizarea Proporțiilor | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea procentajelor discrete și grupate. | [lecție](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Vizualizarea Relațiilor | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele acestora. | [lecție](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Vizualizări Semnificative | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnici și recomandări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de perspective. | [lecție](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclu de Viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiză | [Ciclu de Viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicare | [Ciclu de Viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea insight-urilor din date într-un mod care facilitează înțelegerea de către factorii de decizie. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Știința Datelor în Cloud | [Date în Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile sale. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Știința Datelor în Cloud | [Date în Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Antrenarea modelelor folosind instrumente Low Code. |[lecție](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Știința Datelor în Cloud | [Date în Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Știința Datelor în Lumea Reală | [În Lumea Reală](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proiecte conduse de știința datelor în lumea reală. | [lecție](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| Știința datelor pentru începători: Plan - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + + +| Număr lecție | Subiect | Grupare lecție | Obiective de învățare | Lecție legată | Autor | +| :----------: | :---------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Definirea științei datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață conceptele de bază din spatele științei datelor și modul în care se leagă de inteligența artificială, învățarea automatizată și big data. | [lecție](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etica în știința datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Concepte, provocări și cadre ale eticii datelor. | [lecție](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definirea datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune. | [lecție](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introducere în Statistică & Probabilitate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru înțelegerea datelor. | [lecție](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Lucrul cu date relaționale | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date relaționale și elemente de explorare și analiză a datelor relaționale folosind Structured Query Language, cunoscut și ca SQL (pronunțat „see-quell”). | [lecție](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | +| 06 | Lucrul cu date NoSQL | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date non-relaționale, tipurile lor și elementele de explorare și analiză a bazelor de date de tip document. | [lecție](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Lucrul cu Python | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Bazele utilizării Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Este recomandată o înțelegere fundamentala a programării Python. | [lecție](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Pregătirea datelor | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Obiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a gestiona provocările datelor lipsă, inexacte sau incomplete. | [lecție](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Vizualizarea cantităților | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Învață să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆 | [lecție](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Vizualizarea distribuțiilor datelor | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval. | [lecție](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizarea proporțiilor | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea procentajelor discrete și grupate. | [lecție](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Vizualizarea relațiilor | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele lor. | [lecție](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Vizualizări semnificative | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de perspective. | [lecție](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclu de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Ciclu de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 16 | Comunicare | [Ciclu de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea perspectivelor din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea decidenților. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 17 | Știința datelor în cloud | [Date în cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile sale. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Știința datelor în cloud | [Date în cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Antrenarea modelelor folosind unelte Low Code. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Știința datelor în cloud | [Date în cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Știința datelor în teren | [În teren](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proiecte bazate pe știința datelor în lumea reală. | [lecție](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Urmează acești pași pentru a deschide acest exemplu într-un Codespace: -1. Apasă meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces. +1. Dă clic pe meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces. 2. Selectează + New codespace în partea de jos a panoului. -Pentru mai multe informații, vezi [documentația GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Pentru mai multe informații, consultă [documentația GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Containers +## VSCode Remote - Containere Urmează acești pași pentru a deschide acest depozit într-un container folosind mașina ta locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers: -1. Dacă folosești pentru prima dată un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele prealabile (adică ai instalat Docker) în [documentația de introducere](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Dacă este prima dată când folosești un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele prealabile (adică ai instalat Docker) din [documentația de început](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Pentru a folosi acest depozit, poți deschide fie depozitul într-un volum Docker izolat: -**Notă**: În spate, acest lucru va folosi comanda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în loc de sistemul local de fișiere. [Volumele](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sunt mecanismul preferat pentru persistarea datelor containerului. +**Notă**: În fundal, se va folosi comanda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în loc de sistemul local de fișiere. [Volumele](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sunt mecanismul recomandat pentru persistența datelor containerului. -Sau deschide o versiune clonată sau descărcată local a depozitului: +Sau deschide o copie clonată local sau descărcată a depozitului: - Clonează acest depozit pe sistemul tău local. - Apasă F1 și selectează comanda **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Selectează copie clonată a acestui folder, așteaptă să pornească containerul și încearcă. +- Selectează copia clonată a acestui folder, așteaptă să pornească containerul și încearcă. ## Acces offline -Poți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork-uiește acest repo, [instalează Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 la localhost-ul tău: `localhost:3000`. +Poți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fă fork la acest repo, [instalează Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul tău: `localhost:3000`. -> Atenție, notebook-urile nu vor fi randate prin Docsify, așa că când trebuie să rulezi un notebook, fă-o separat în VS Code folosind un kernel Python. +> Notă, caietele Jupyter nu vor fi afișate prin Docsify, așa că atunci când trebuie să rulezi un caiet, fă-o separat în VS Code cu un kernel Python. -## Alte Curriculumuri +## Alte Curricula -Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi: +Echipa noastră produce și alte curricula! Vezi: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pentru Începători](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain pentru Începători](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenți @@ -208,18 +208,18 @@ Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi: --- -### Seria Inteligenței Generative -[![Inteligență Generativă pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Inteligență Generativă (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Inteligență Generativă (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Inteligență Generativă (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Seria Inteligență Artificială Generativă +[![Inteligență Artificială Generativă pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Inteligență Artificială Generativă (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Inteligență Artificială Generativă (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Inteligență Artificială Generativă (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Învățare de Bază -[![ML pentru Începători](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Știința Datelor pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI pentru Începători](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Învățare de bază +[![Învățare Automată pentru Începători](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Știința datelor pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Inteligență Artificială pentru Începători](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Securitate Cibernetică pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Dezvoltare Web pentru Începători](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT pentru Începători](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -228,26 +228,26 @@ Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi: --- ### Seria Copilot -[![Copilot pentru Programare Asistată AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pentru Programare Asistată de AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot pentru C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Aventură Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obținerea Ajutorului -**Întâmpini probleme?** Consultă [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme frecvente. +**Întâmpinați probleme?** Verificați [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune. -Dacă te blochezi sau ai întrebări legate de crearea aplicațiilor AI. Alătură-te altor învățăcei și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. +Dacă vă blocați sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de suport unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Dacă ai feedback despre produs sau erori în timpul dezvoltării vizitează: +Dacă aveți feedback despre produs sau întâmpinați erori în timpul dezvoltării, vizitați: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Declinare a responsabilității**: -Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere automată AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea în urma utilizării acestei traduceri. +**Declinare de responsabilitate**: +Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesionistă realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm nicio responsabilitate pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ru/.co-op-translator.json b/translations/ru/.co-op-translator.json index edd8619a1..ff3cbb18e 100644 --- a/translations/ru/.co-op-translator.json +++ b/translations/ru/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ru" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:06:40+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:24:27+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ru" }, diff --git a/translations/ru/README.md b/translations/ru/README.md index 70a0e325c..cde02d378 100644 --- a/translations/ru/README.md +++ b/translations/ru/README.md @@ -3,245 +3,244 @@ [![Открыть в GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![Лицензия GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Контрибьюторы GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Участники GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Проблемы GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Запросы на слияние GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Pull-запросы GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs приветствуются](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![Наблюдатели GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) [![Форки GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Звезды GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![Звёзды GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Форум разработчиков Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недельную программу из 20 уроков по Data Science. Каждый урок включает опросы до и после урока, письменные инструкции для выполнения урока, решение и задание. Наша проектно-ориентированная педагогика позволяет учиться на практике — проверенный способ закрепления новых навыков. +Адвокаты Azure Cloud в Microsoft рады предложить 10-недельную учебную программу из 20 уроков, посвящённую Data Science. Каждый урок включает в себя викторины до и после урока, письменные инструкции по выполнению, решение и задание. Наша проектно-ориентированная методика позволяет учиться, создавая проекты, что доказало свою эффективность в закреплении новых навыков. -**Большая благодарность нашим авторам:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Большое спасибо нашим авторам:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим авторам, рецензентам и участникам контента из числа [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** в частности Аариану Арора, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим авторам, рецензентам и контент-создателям из [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** в частности Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Скетчноут от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ru/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science Для начинающих — _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science для начинающих — _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Многоязычная поддержка +### 🌐 Поддержка нескольких языков -#### Поддерживается через GitHub Action (автоматизировано и всегда актуально) +#### Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально) -[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощённый)](../zh-CN/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../zh-HK/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../zh-MO/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../zh-TW/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Нидерландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | 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Чтобы клонировать без переводов, используйте sparse checkout: +> Этот репозиторий содержит более 50 переводов, что значительно увеличивает размер загрузки. Чтобы клонировать без переводов, используйте sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Это даст вам всё необходимое для прохождения курса с гораздо более быстрой загрузкой. +> Это даст вам всё необходимое для прохождения курса при гораздо более быстрой загрузке. -**Если вы хотите, чтобы были добавлены дополнительные языки переводов, их список доступен [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Если вы хотите добавить поддержку других языков, см. список [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Присоединяйтесь к нашему сообществу [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -У нас идет серия обучения с AI в Discord, узнайте больше и присоединяйтесь к нам на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) с 18 по 30 сентября 2025 года. Вы получите советы и хитрости по использованию GitHub Copilot для Data Science. +У нас проходит серия по обучению с AI в Discord, узнайте больше и присоединяйтесь на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) с 18 по 30 сентября 2025 года. Вы получите советы и рекомендации по использованию GitHub Copilot для Data Science. -![Learn with AI series](../../translated_images/ru/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Серия Learn with AI](../../translated_images/ru/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Вы студент? Начните с следующих ресурсов: -- [Страница Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На этой странице вы найдете ресурсы для начинающих, наборы для студентов и даже способы получить бесплатный ваучер на сертификацию. Это страница, которую стоит добавить в закладки и периодически проверять, так как мы обновляем контент как минимум раз в месяц. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присоединяйтесь к глобальному сообществу студенческих послов, это может быть вашим входом в Microsoft. +- [Страница Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На этой странице вы найдёте материалы для начинающих, студенческие наборы и даже способы получить бесплатный ваучер на сертификацию. Это страница, которую стоит добавить в закладки и периодически проверять, так как контент обновляется как минимум раз в месяц. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присоединяйтесь к глобальному сообществу студенческих амбассадоров — это может стать вашим путём в Microsoft. # Начало работы ## 📚 Документация -- **[Руководство по установке](INSTALLATION.md)** — Пошаговые инструкции для начинающих -- **[Руководство пользователя](USAGE.md)** — Примеры и распространённые сценарии работы -- **[Устранение неполадок](TROUBLESHOOTING.md)** — Решения распространённых проблем -- **[Руководство для контрибьюторов](CONTRIBUTING.md)** — Как внести вклад в этот проект -- **[Для преподавателей](for-teachers.md)** — Рекомендации по преподаванию и материалы для класса +- **[Руководство по установке](INSTALLATION.md)** — Поэтапные инструкции по настройке для начинающих +- **[Руководство по использованию](USAGE.md)** — Примеры и распространённые сценарии работы +- **[Руководство по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md)** — Решения типичных проблем +- **[Руководство по участию](CONTRIBUTING.md)** — Как внести вклад в этот проект +- **[Для преподавателей](for-teachers.md)** — Методические рекомендации и материалы для занятий ## 👨‍🎓 Для студентов -> **Абсолютные новички**: новичок в data science? Начните с наших [примеров для начинающих](examples/README.md)! Эти простые, хорошо прокомментированные примеры помогут вам понять основы перед изучением всей программы. -> **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**: чтобы использовать эту учебную программу самостоятельно, сделайте форк всего репозитория и выполните упражнения самостоятельно, начиная с викторины перед лекцией. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Старайтесь создавать проекты, понимая уроки, а не просто копируя код решений; однако этот код доступен в папках /solutions для каждого урока, ориентированного на проекты. Ещё одна идея — объединиться в учебную группу с друзьями и проходить материал вместе. Для дальнейшего изучения мы рекомендуем [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Совершенно новые пользователи**: новичок в data science? Начните с наших [простых примеров для начинающих](examples/README.md)! Эти простые и хорошо прокомментированные примеры помогут понять основы, прежде чем перейти к полной программе. +> **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**: чтобы использовать эту программу самостоятельно, создайте форк всего репозитория и выполняйте упражнения самостоятельно, начиная с викторины перед лекцией. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Старайтесь создавать проекты, осмысленно усваивая уроки, а не просто копируя код решений; однако код решений доступен в папках /solutions каждого проектно-ориентированного урока. Другой вариант — собрать учебную группу с друзьями и изучать материал вместе. Для дальнейшего обучения рекомендуем [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Быстрый старт:** -1. Ознакомьтесь с [Руководством по установке](INSTALLATION.md), чтобы настроить среду -2. Изучите [Руководство пользователя](USAGE.md), чтобы узнать, как работать с программой -3. Начните с урока 1 и проходите уроки последовательно -4. Присоединяйтесь к нашему [сообществу Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) для поддержки +1. Ознакомьтесь с [Руководством по установке](INSTALLATION.md) для настройки среды +2. Изучите [Руководство по использованию](USAGE.md), чтобы узнать, как работать с программой +3. Начинайте с урока 1 и проходите последовательно +4. Присоединяйтесь к нашему [Discord-сообществу](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за поддержкой ## 👩‍🏫 Для преподавателей -> **Преподавателям**: мы подготовили [некоторые рекомендации](for-teachers.md) по использованию этой учебной программы. Нам будет приятно получить ваш отзыв [в нашем форуме обсуждений](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Встречайте Команду +> **Преподаватели**: мы [включили некоторые рекомендации](for-teachers.md) по использованию этой программы. Будем рады вашим отзывам [в нашем форуме обсуждений](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Встречайте команду -[![Промо видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо видео") +[![Промо-видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо-видео") -**GIF от** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Гифка от** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о проекте и людях, которые его создали! ## Педагогика -Мы выбрали два педагогических принципа при создании этой учебной программы: обеспечить её проектно-ориентированным подходом и включить частые викторины. К концу этого курса студенты освоят базовые принципы науки о данных, включая этические концепции, подготовку данных, различные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, реальные примеры применения науки о данных и многое другое. +Мы выбрали два педагогических принципа при создании этой учебной программы: обеспечение проектной направленности и включение частых викторин. К концу этой серии студенты узнают основные принципы науки о данных, включая этические концепции, подготовку данных, различные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, реальные случаи использования науки о данных и многое другое. -Кроме того, викторина с низкой ставкой перед занятием настраивает студента на изучение темы, а вторая викторина после занятия обеспечивает лучшее усвоение материала. Эта учебная программа была разработана таким образом, чтобы быть гибкой и увлекательной, её можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с небольших и постепенно усложняются к концу 10-недельного цикла. +Кроме того, викторина с низкой ставкой перед занятием задаёт намерение студента на изучение темы, а вторая викторина после занятия обеспечивает лучшее закрепление материала. Эта учебная программа была разработана так, чтобы быть гибкой и интересной, и её можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся всё более сложными к концу 10-недельного цикла. -> Ознакомьтесь с нашими [Правилами поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [Руководством по участию](CONTRIBUTING.md), [Руководством по переводу](TRANSLATIONS.md). Мы приветствуем ваши конструктивные отзывы! +> Ознакомьтесь с нашим [Кодексом поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [правилами участия](CONTRIBUTING.md), [переводческими](TRANSLATIONS.md) рекомендациями. Мы приветствуем ваши конструктивные отзывы! ## Каждое занятие включает: -- Необязательная зарисовка -- Необязательное видео с дополнительным материалом -- Викторину для разогрева перед занятием +- Опциональную скетчноут +- Опциональное дополнительное видео +- Разминку-викторину перед занятием - Письменный урок -- Для занятий с проектами – пошаговые руководства по созданию проекта +- Для проектных уроков — пошаговые руководства по созданию проекта - Проверки знаний -- Задание на вызов +- Задание - Дополнительное чтение -- Домашнее задание - [Викторину после урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Заметка о викторинах**: Все викторины находятся в папке Quiz-App, всего 40 викторин по три вопроса каждая. Ссылки на них размещены в уроках, но приложение викторин можно запустить локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`. Они постепенно локализуются. +> **Примечание о викторинах**: Все викторины находятся в папке Quiz-App, всего 40 викторин по три вопроса каждая. Они связаны из уроков, но приложение викторин можно запускать локально или размещать в Azure; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`. Они постепенно локализуются. ## 🎓 Примеры для начинающих -**Новичок в науке о данных?** Мы создали специальную [директорию с примерами](examples/README.md) с простым, хорошо комментированным кодом, чтобы помочь вам начать: +**Новички в науке о данных?** Мы создали специальный [каталог примеров](examples/README.md) с простым, хорошо прокомментированным кодом, чтобы помочь вам начать: -- 🌟 **Hello World** - Ваша первая программа по науке о данных -- 📂 **Загрузка данных** - Научитесь читать и изучать наборы данных -- 📊 **Простой анализ** - Вычисление статистики и поиск закономерностей -- 📈 **Базовая визуализация** - Создание диаграмм и графиков -- 🔬 **Реальный проект** - Полный рабочий процесс от начала до конца +- 🌟 **Hello World** — ваша первая программа по науке о данных +- 📂 **Загрузка данных** — научитесь читать и исследовать наборы данных +- 📊 **Простой анализ** — вычисляйте статистику и находите закономерности +- 📈 **Базовая визуализация** — создавайте диаграммы и графики +- 🔬 **Реальный проект** — полный рабочий процесс от начала до конца -Каждый пример содержит подробные комментарии, объясняющие каждый шаг, что делает их идеальными для абсолютных новичков! +Каждый пример включает подробные комментарии, объясняющие каждый шаг, что идеально подходит для абсолютных новичков! 👉 **[Начните с примеров](examples/README.md)** 👈 ## Уроки -|![Скетчноут от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ru/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Скетчноут от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ru/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Наука о данных для начинающих: дорожная карта - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука о данных для начинающих: Дорожная карта - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Номер урока | Тема | Группа уроков | Цели обучения | Связанный урок | Автор | -| :---------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Определение науки о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Изучите основные понятия науки о данных и её связь с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими данными. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 02 | Этика в науке о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Концепции этики данных, вызовы и рамки. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нития](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Определение данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Как классифицируются данные и их основные источники. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Определение науки о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Изучить основные концепции науки о данных и её связи с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими данными. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | +| 02 | Этика в науке о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Концепции этики данных, вызовы и рамочные подходы. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нития](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Определение данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Как классифицируются данные и их распространённые источники. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Введение в статистику и вероятность | [Введение](1-Introduction/README.md) | Математические методы вероятности и статистики для понимания данных. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с Данных](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные и основы их исследования и анализа с помощью структурированного языка запросов, также известного как SQL (произносится «си-квел»). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с Данных](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в нереляционные данные, их различные типы и основы исследования и анализа документных баз данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Работа с Python | [Работа с Данных](2-Working-With-Data/README.md) | Основы использования Python для изучения данных с библиотеками, такими как Pandas. Рекомендуется базовое понимание программирования на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 08 | Подготовка данных | [Работа с Данных](2-Working-With-Data/README.md) | Темы, касающиеся техник очистки и трансформации данных для решения проблем отсутствующих, неточных или неполных данных. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Визуализация количественных данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Научитесь использовать Matplotlib для визуализации данных о птицах 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Визуализация распределения данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и трендов в интервале. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные и основы изучения и анализа реляционных данных с помощью языка структурированных запросов SQL (произносится «си-квел»). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в нереляционные данные, их типы и основы изучения и анализа документных баз данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Работа с Python | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Основы использования Python для исследования данных с библиотеками, такими как Pandas. Рекомендуются базовые знания Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | +| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Темы по очистке и преобразованию данных для решения проблем с отсутствующими, неточными или неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Визуализация количеств | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Изучите использование Matplotlib для визуализации данных о птицах 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Визуализация распределения данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и тенденций в интервале. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Визуализация пропорций | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация дискретных и сгруппированных процентов. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Визуализация взаимосвязей | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация связей и корреляций между наборами данных и их переменными. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Значимые визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и рекомендации для создания ценных визуализаций для эффективного решения задач и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Введение в жизненный цикл науки о данных | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Введение в жизненный цикл науки о данных и первый шаг — получение и извлечение данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Эта фаза жизненного цикла науки о данных сосредоточена на техниках анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Эта фаза жизненного цикла науки о данных сосредоточена на представлении инсайтов из данных таким образом, чтобы упростить понимание для принимающих решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джейлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 12 | Визуализация связей | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация связей и корреляций между наборами данных и их переменными. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Значимые визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Приёмы и рекомендации для создания ценных визуализаций для эффективного решения задач и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Введение в жизненный цикл науки о данных | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Введение в жизненный цикл науки о данных и его первый этап — получение и извлечение данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных фокусируется на техниках анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных фокусируется на представлении инсайтов из данных так, чтобы решениям было легче их понять. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джейлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Эта серия уроков знакомит с наукой о данных в облаке и её преимуществами. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение моделей с использованием Low Code инструментов. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развертывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Наука о данных в реальной жизни | [В реальной жизни](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты, основанные на науке о данных в реальном мире. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нития](https://twitter.com/nitya) | +| 19 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развёртывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Наука о данных в реальной жизни | [В реальной жизни](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты по науке о данных в реальном мире. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нития](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Выполните следующие шаги, чтобы открыть этот пример в Codespace: 1. Нажмите на меню Code и выберите опцию Open with Codespaces. 2. Внизу панели выберите + New codespace. -Для дополнительной информации ознакомьтесь с [документацией GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с [документацией GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Контейнеры -Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере с использованием вашей локальной машины и VSCode с расширением VS Code Remote - Containers: +## VSCode Remote - Containers +Выполните следующие шаги, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере на вашем локальном компьютере с помощью VSCode и расширения VS Code Remote - Containers: -1. Если вы впервые используете контейнер для разработки, убедитесь, что ваша система соответствует требованиям (например, установлен Docker) в [документации для начала работы](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Если вы впервые используете контейнер для разработки, убедитесь, что ваша система соответствует требованиям (например, установлен Docker) в [руководстве по началу работы](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Чтобы использовать этот репозиторий, вы можете либо открыть репозиторий в изолированном Docker томе: +Для использования этого репозитория вы можете либо открыть репозиторий в изолированном Docker volume: -**Примечание**: В основе будет использована команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, чтобы клонировать исходный код в Docker том вместо локальной файловой системы. [Томы](https://docs.docker.com/storage/volumes/) — предпочтительный механизм для сохранения данных контейнера. +**Примечание**: Под капотом будет использоваться команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** для клонирования исходного кода в Docker volume вместо локальной файловой системы. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) — предпочтительный механизм для сохранения данных контейнера. -Или открыть локально клонированную или загруженную версию репозитория: +Или открыть локально клонированную или скачанную версию репозитория: -- Клонируйте этот репозиторий на ваш локальный диск. +- Клонируйте этот репозиторий на локальный диск. - Нажмите F1 и выберите команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Выберите склонированную копию этой папки, дождитесь запуска контейнера и пробуйте. +- Выберите клонированную копию этой папки, дождитесь запуска контейнера и приступайте к работе. ## Офлайн-доступ -Вы можете запускать эту документацию офлайн с помощью [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкните этот репозиторий, [установите Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашу локальную машину, затем в корневой папке этого репозитория введите `docsify serve`. Веб-сайт будет доступен по адресу порта 3000 на вашем локальном хосте: `localhost:3000`. +Вы можете просматривать эту документацию офлайн с помощью [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкайте этот репозиторий, [установите Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локальной машине, затем в корневой папке репозитория введите `docsify serve`. Сайт будет доступен на порту 3000 на вашем localhost: `localhost:3000`. -> Обратите внимание, блокноты не будут отображаться через Docsify, поэтому для запуска блокнота делайте это отдельно в VS Code с запущенным Python-ядром. +> Обратите внимание, что ноутбуки не будут отображаться через Docsify, поэтому для работы с ноутбуками запускайте их отдельно в VS Code с поддержкой Python ядра. -## Другие учебные курсы +## Другие учебные программы -Наша команда создаёт и другие учебные программы! Ознакомьтесь: +Наша команда создаёт и другие учебные программы! Ознакомьтесь с: ### LangChain [![LangChain4j для начинающих](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js для начинающих](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Агенты -[![AZD для начинающих](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI для начинающих](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP для начинающих](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI агенты для начинающих](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Серия по генеративному ИИ -[![Генеративный ИИ для начинающих](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративный ИИ (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративный ИИ (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративный ИИ (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Основное обучение -[![Машинное обучение для начинающих](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Наука о данных для начинающих](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![ИИ для начинающих](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Кибербезопасность для начинающих](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Веб-разработка для начинающих](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Интернет вещей для начинающих](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Разработка XR для начинающих](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Серия Copilot -[![Copilot для совместного программирования с ИИ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot для C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Приключения Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Получение помощи -**Возникли проблемы?** Ознакомьтесь с нашим [руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для поиска решений распространённых проблем. +**Возникли проблемы?** Ознакомьтесь с нашим [руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для решения распространённых проблем. -Если вы застряли или у вас есть вопросы по созданию приложений с ИИ, присоединяйтесь к другим обучающимся и опытным разработчикам для обсуждений по MCP. Это поддерживающее сообщество, где приветствуются вопросы и свободно делятся знаниями. +Если вы застряли или у вас есть вопросы по созданию AI-приложений, присоединяйтесь к другим учащимся и опытным разработчикам для обсуждения MCP. Это поддерживающее сообщество, где вопросы приветствуются, а знания свободно делятся. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Если у вас есть отзывы о продукте или обнаружены ошибки при разработке, посетите: +Если у вас есть отзывы о продукте или вы столкнулись с ошибками при создании, посетите: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +248,5 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель **Отказ от ответственности**: -Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, просим учитывать, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать достоверным и официальным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется обращаться к профессиональному переводу, выполненному человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода. +Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, просим учитывать, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на исходном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется обращаться к профессиональному переводчику. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sk/.co-op-translator.json b/translations/sk/.co-op-translator.json index 5186e0e5f..cd6152030 100644 --- a/translations/sk/.co-op-translator.json +++ b/translations/sk/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "sk" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:21:38+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:54:35+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "sk" }, diff --git a/translations/sk/README.md b/translations/sk/README.md index abda13606..f49ebe91b 100644 --- a/translations/sk/README.md +++ b/translations/sk/README.md @@ -1,57 +1,57 @@ -# Data Science pre začiatočníkov - Učebný plán +# Data Science pre začiatočníkov - osnovy -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Otvoriť v GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub licencia](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub prispievatelia](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub sledovatelia](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub hviezdy](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates v Microsoft s potešením ponúkajú 10-týždňový, 20-lekčný kurz venovaný Data Science. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné inštrukcie na dokončenie lekcie, riešenie a zadanie. Naša projektovo orientovaná pedagogika vám umožní učiť sa pri tvorbe, čo je overený spôsob, ako si nové zručnosti udržať. +Advokáti Azure Cloud v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekčný kurz venovaný Data Science. Každá lekcia obsahuje pred-lekčné a po-lekčné kvízy, písané pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a úlohu. Naša projektovo orientovaná pedagogika umožňuje učiť sa pri budovaní, čo je osvedčený spôsob, ako sa nové zručnosti dobre uchytia. -**Srdečná vďaka našim autorom:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Veľká vďaka našim autorom:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Špeciálna vďaka 🙏 našim autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu z [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** najmä Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Špeciálne poďakovanie 🙏 našim autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu z [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** najmä Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sk/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sk/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Data Science pre začiatočníkov - 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Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout: +> Tento repozitár obsahuje viac ako 50 jazykových prekladov, čo výrazne zvyšuje veľkosť sťahovania. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Toto vám poskytne všetko potrebné na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším sťahovaním. +> Toto vám dá všetko, čo potrebujete na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším sťahovaním. -**Ak si prajete podporu ďalších jazykov, sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ak si prajete podporu ďalších jazykov prekladov, sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Pridajte sa k našej komunite [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Máme prebiehajúcu Discord sériu Learn with AI, dozviete sa viac a pridajte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dostanete tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre Data Science. +Máme prebiehajúcu sériu Learn with AI na Discorde, dozviete sa viac a pridajte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky, ako využívať GitHub Copilot pre Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/sk/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,145 +59,145 @@ Máme prebiehajúcu Discord sériu Learn with AI, dozviete sa viac a pridajte sa Začnite s nasledujúcimi zdrojmi: -- [Stránka študenta](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca možnosti na získanie certifikátového voucheru zadarmo. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť do záložiek a občas skontrolovať, pretože obsah pravidelne meníme aspoň raz do mesiaca. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridajte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu. +- [Stránka Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný certifikačný poukaz. Túto stránku si chcete uložiť medzi záložky a občas skontrolovať, pretože obsah meníme aspoň raz za mesiac. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridajte sa ku globálnej komunite študentských veľvyslancov, toto by mohla byť vaša cesta do Microsoftu. # Začíname ## 📚 Dokumentácia -- **[Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md)** - Krok za krokom nastavenie pre začiatočníkov -- **[Používateľský sprievodca](USAGE.md)** - Ukážky a bežné pracovné postupy -- **[Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md)** - Riešenia bežných problémov -- **[Sprievodca prispievaním](CONTRIBUTING.md)** - Ako prispieť do tohto projektu -- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - Pokyny pre výučbu a zdroje pre triedu +- **[Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md)** - krok za krokom inštrukcie pre začiatočníkov +- **[Používateľský sprievodca](USAGE.md)** - príklady a bežné pracovné postupy +- **[Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md)** - riešenia bežných problémov +- **[Sprievodca prispievaním](CONTRIBUTING.md)** - ako prispieť do tohto projektu +- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - usmernenia pre výučbu a zdroje pre triedu ## 👨‍🎓 Pre študentov -> **Úplní začiatočníci**: Nový v oblasti data science? Začnite s našimi [príkladmi pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre komentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celého učebného plánu. -> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: pre samostatné používanie tohto učebného plánu, forkujte celý repozitár a dokončite cvičenia samostatne, začínajúc kvízom pred prednáškou. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšok aktivít. Snažte sa vytvárať projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; kód však nájdete v priečinkoch /solutions v každej lekcii orientovanej na projekt. Ďalšou možnosťou je vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Na ďalšie štúdium odporúčame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Úplní začiatočníci**: Ste nováčik vo vede o dátach? Začnite s našimi [príkladmi vhodnými pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre komentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celej osnovy. +> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: ak chcete používať tento kurz sami, vytvorte si forka celého repozitára a dokončujte cvičenia samostatne, začnite pred-lekčným kvízom. Potom si prečítajte lekciu a dokončite ostatné aktivity. Snažte sa projekty vytvárať pochopením lekcií namiesto kopírovania riešenia; kód s riešením je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii orientovanej na projekt. Ďalšou možnosťou je vytvoriť si študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Pre ďalšie štúdium odporúčame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Rýchly štart:** -1. Skontrolujte [Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md), ako nastaviť svoje prostredie -2. Prezrite si [Používateľský sprievodca](USAGE.md), aby ste sa naučili pracovať s učebným plánom -3. Začnite Lekciou 1 a pracujte postupne -4. Pridajte sa do našej [Discord komunity](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pre podporu +1. Prezrite si [Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md) a nastavte svoje prostredie +2. Prezrite si [Používateľský sprievodca](USAGE.md), aby ste sa naučili pracovať s osnovou +3. Začnite s Lekciou 1 a pokračujte postupne +4. Pridajte sa k našej [Discord komunite](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pre podporu ## 👩‍🏫 Pre učiteľov -> **Učitelia**: zahrnuli sme [niektoré návrhy](for-teachers.md), ako používať tento učebný plán. Radi by sme mali vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Spoznajte Tím +> **Učitelia**: pridali sme [niekoľko návrhov](for-teachers.md), ako používať túto osnovu. Radi privítame vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Stretnite tím [![Propagačné video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Propagačné video") **Gif od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili! +> 🎥 Kliknite na vyššie uvedený obrázok pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili! -## Pedagogika +## Pedagógia -Pri tvorbe tohoto kurikula sme si zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečenie projektovo orientovaného prístupu a zahrnutie častých kvízov. Na konci tejto série študenti osvojia základné princípy dátovej vedy, vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia dátovej vedy a ďalšie. +Pri tvorbe tohto kurikula sme si vybrali dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby bolo založené na projektoch a aby obsahovalo časté kvízy. Na konci tejto série sa študenti naučia základné princípy dátovej vedy vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia dátovej vedy a ďalšie. -Okrem toho, nízkorizikový kvíz pred prednáškou nastavuje zámer študenta učiť sa danú tému, zatiaľ čo druhý kvíz po prednáške zabezpečuje lepšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné, a môže byť absolvované celé alebo iba čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími v priebehu 10-týždňového cyklu. +Okrem toho kvíz s nízkou záťažou pred hodinou nastavuje študentovi zámer učiť sa danú tému, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie uchovanie informácií. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné a môže byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a ku koncu desaťtýždňového cyklu sa stávajú čoraz komplexnejšími. -> Nájdite náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pokyny pre prispievateľov](CONTRIBUTING.md), [Pokyny na preklady](TRANSLATIONS.md). Radi uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu! +> Nájdete u nás [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Pokyny na preklady](TRANSLATIONS.md). Privítame vaše konštruktívne pripomienky! -## Každá lekcia obsahuje: +## Každá lekcia zahŕňa: -- Voliteľnú náčrtnú poznámku (sketchnote) -- Voliteľné doplnkové video -- Kvíz na zahriatie pred lekciou +- Nepovinnú sketchnotu +- Nepovinné doplnkové video +- Rozohrevný kvíz pred lekciou - Písanú lekciu -- Pre projektovo zamerané lekcie, krok za krokom návody ako vytvoriť projekt -- Overovanie znalostí +- Pre projektové lekcie krok za krokom návody na vytvorenie projektu +- Kontroly vedomostí - Výzvu -- Dodatočné čítanie -- Zadanie úlohy +- Doplnkovú literatúru +- Zadanie - [Kvíz po lekcii](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov so 3 otázkami každý. Sú prepojené v rámci lekcií, no aplikáciu kvízov možno spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú. +> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú v priečinku Quiz-App, dohromady 40 kvízov po tri otázky. Sú prepojené v lekciách, ale kvízová aplikácia sa dá spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; postupujte podľa inštrukcií v priečinku `quiz-app`. Postupne prebieha lokalizácia. ## 🎓 Príklady priateľské pre začiatočníkov -**Nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať: +**Ste nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať: -- 🌟 **Hello World** - Váš prvý dátovo-viedny program -- 📂 **Nahrávanie dát** - Naučte sa čítať a skúmať dátové sady +- 🌟 **Hello World** - Váš prvý program v dátovej vede +- 📂 **Nahrávanie dát** - Naučte sa čítať a skúmať dátové súbory - 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory -- 📈 **Základná vizualizácia** - Vytvorte grafy a diagramy -- 🔬 **Reálny projekt** - Kompletný pracovný postup od začiatku do konca +- 📈 **Základná vizualizácia** - Vytvárajte grafy a diagramy +- 🔬 **Reálny projekt** - Kompletný pracovný tok od začiatku do konca -Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, takže je ideálny pre úplných začiatočníkov! +Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, čo je ideálne pre absolútnych začiatočníkov! 👉 **[Začnite s príkladmi](examples/README.md)** 👈 ## Lekcie -|![ Náčrtná poznámka od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sk/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Sketchnota od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sk/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán cesty - _Náčrtná poznámka od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán - _Sketchnota od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcií | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor | +| Číslo lekcie | Téma | Zoskupenie lekcie | Učebné ciele | Prepojená lekcia | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definovanie dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelej inteligencie, strojovým učením a veľkými dátami. | [lekcia](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika v dátovej vede | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dát. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definovanie dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a jej súvislosť s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami. | [lekcia](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dát. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definovanie dát | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Ako sa dáta klasifikujú a ich bežné zdroje. | [lekcia](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky pre pochopenie dát. | [lekcia](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Práca s relačnými dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou štruktúrovaného dotazovacieho jazyka (SQL, vyslovuje sa "sí-kveil"). | [lekcia](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Práca s NoSQL dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nereľačných dát, ich typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz. | [lekcia](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Práca s Pythonom | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Základy používania Pythonu na prieskum dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné porozumenie programovaniu v Pythone. | [lekcia](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Príprava dát | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Témy týkajúce sa techník čistenia a transformácie dát na riešenie problémov chýbajúcich, nepresných alebo neúplných dát. | [lekcia](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Vizualizácia kvantít | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆 | [lekcia](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Vizualizácia distribúcií dát | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia pozorovaní a trendov v intervale. | [lekcia](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Vizualizácia pomerov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia diskrétnych a zoskupených percentuálnych podielov. | [lekcia](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Vizualizácia vzťahov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia spojení a korelácií medzi množinami dát a ich premennými. | [lekcia](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Významné vizualizácie | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a rady, ako spraviť vaše vizualizácie hodnotnými pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 04 | Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na pochopenie dát. | [lekcia](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Práca s relačnými dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „see-quell“). | [lekcia](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Práca s NoSQL dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačných dát, ich rôznych typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz. | [lekcia](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Práca s Python | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Základy používania Pythonu na skúmanie dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné porozumenie programovaniu v Pythone. | [lekcia](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Príprava dát | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Témy techník úpravy a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nesprávnymi alebo neúplnými dátami. | [lekcia](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Vizualizácia množstiev | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆 | [lekcia](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Vizualizácia rozdelení dát | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia pozorovaní a trendov v intervale. | [lekcia](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizácia podielov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia diskrétnych a zoskupených percent. | [lekcia](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Vizualizácia vzťahov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia spojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými. | [lekcia](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Významné vizualizácie | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a odporúčania na tvorbu vizualizácií hodnotných pre efektívne riešenie problémov a získavanie informácií. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analýza | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikácia | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje rozhodovacím činiteľom porozumenie. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tréning modelov pomocou Low Code nástrojov. |[lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Dátová veda v praxi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty založené na dátovej vede v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 16 | Komunikácia | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovacích pracovníkov. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tréning modelov pomocou nástrojov Low Code. |[lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Dátová veda v praxi | [V teréne](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty riadené dátovou vedou v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili túto ukážku v Codespace: -1. Kliknite na rozbaľovaciu ponuku Kód (Code) a vyberte možnosť Open with Codespaces. +Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tejto ukážky v Codespace: +1. Kliknite na rozbaľovacie menu Code a vyberte možnosť Open with Codespaces. 2. Vyberte + New codespace v spodnej časti panela. -Viac informácií nájdete v [GitHub dokumentácii](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Pre viac informácií si pozrite [dokumentáciu GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili tento repozitár v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers: +Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri na vašom lokálnom zariadení pomocou VSCode a rozšírenia VS Code Remote - Containers: -1. Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa požiadavky (napr. že máte nainštalovaný Docker) podľa [dokumentácie na začiatok](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa požiadavky (napr. máte nainštalovaný Docker) v [dokumentácii "Začíname"](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Ak chcete použiť tento repozitár, môžete ho buď otvoriť v izolovanom Docker zväzku: +Na používanie tohto repozitára ho môžete buď otvoriť v izolovanom Docker volume: -**Poznámka**: Pod kapotou sa použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na naklonovanie zdrojového kódu do Docker zväzku namiesto lokálneho súborového systému. [Zväzky](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaným mechanizmom na trvalé ukladanie dát kontajnera. +**Poznámka**: Pod kapotou použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na naklonovanie zdrojového kódu do Docker volume namiesto lokálneho súborového systému. [Volume](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaný mechanizmus pre trvalé ukladanie dát kontajnera. Alebo otvorte lokálne naklonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára: -- Naklonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému. +- Naklonujte tento repozitár na váš lokálny súborový systém. - Stlačte F1 a vyberte príkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vyberte naklonovanú kópiu tejto zložky, počkajte, kým kontajner spustí, a vyskúšajte to. +- Vyberte naklonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte, kým kontajner spustí, a začnite skúmať. -## Offline prístup +## Prístup offline -Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvorte fork tohto repozitára, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašom lokálnom počítači, potom v koreňovom adresári tohto repozitára spustite príkaz `docsify serve`. Webová stránka bude servírovaná na porte 3000 na vašom localhoste: `localhost:3000`. +Túto dokumentáciu môžete používať offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvorte si fork tohto repozitára, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašom lokálnom zariadení, potom v koreňovom priečinku repozitára zadajte príkaz `docsify serve`. Webstránka vám bude servírovaná na porte 3000 na localhoste: `localhost:3000`. -> Poznámka, poznámkové bloky (notebooks) nebudú rendrované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, spravte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python jadrom. +> Poznámka: Notebooky nebudú renderované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, robte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom. ## Iné kurikuly -Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite si: +Náš tím tvorí aj ďalšie kurikuly! Pozrite si: ### LangChain [![LangChain4j pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenti @@ -208,7 +208,7 @@ Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite si: --- -### Séria Generatívnej AI +### Séria generatívnej AI [![Generatívna AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatívna AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generatívna AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -218,26 +218,26 @@ Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite si: ### Základné učenie [![ML pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Dáta vedy pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Dátová veda pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Kybernetická bezpečnosť pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webový vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Kyberbezpečnosť pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Vývoj pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Vývoj XR pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Séria Copilot -[![Copilot pre AI Spárované programovanie](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pre AI párované programovanie](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot pre C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Dobrodružstvo](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot dobrodružstvo](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Získanie pomoci +## Získavanie pomoci **Máte problémy?** Pozrite si náš [Sprievodca riešením problémov](TROUBLESHOOTING.md) pre riešenia bežných problémov. -Ak ste zaseknutí alebo máte otázky o vytváraní AI aplikácií, pridajte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a znalosti sa voľne zdieľajú. +Ak budete mať zádrhel alebo otázky o vývoji AI aplikácií, pridajte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa zdieľajú bezplatne. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -248,6 +248,6 @@ Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby počas vývoja, navštívte: --- -**Vylúčenie zodpovednosti**: -Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, majte prosím na pamäti, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre dôležité informácie sa odporúča odborný ľudský preklad. Nezodpovedáme za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne výklady vyplývajúce z použitia tohto prekladu. +**Zrieknutie sa zodpovednosti**: +Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, uvedomte si, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre dôležité informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nepreberáme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sl/.co-op-translator.json b/translations/sl/.co-op-translator.json index 2f320ea2b..11c6262d4 100644 --- a/translations/sl/.co-op-translator.json +++ b/translations/sl/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "sl" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:32:20+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:08:00+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "sl" }, diff --git a/translations/sl/README.md b/translations/sl/README.md index 2acd3eb4a..5c21a97d8 100644 --- a/translations/sl/README.md +++ b/translations/sl/README.md @@ -3,201 +3,201 @@ [![Odpri v GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub sodelavci](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub sodelujoči](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub težave](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-predlogi](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![GitHub pull zahtevki](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub opazovalci](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub razvejitev](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub zvezdice](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub veje](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub zvezde](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Microsoft Foundry Forum razvijalcev](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud zagovorniki pri Microsoftu z veseljem ponujajo 10-tedenski učni načrt s 20 lekcijami, vse o podatkovni znanosti. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev in nalogo. Naše pedagoško načelo temelji na projektih, ki vam omogoča učenje med gradnjo; dokazano je, da nove veščine tako bolje 'pridejo do izraza'. +Zastopniki za Azure Cloud pri Microsoftu z veseljem ponujajo 10-tedenski, 20-urno učni načrt, popolnoma posvečen podatkovni znanosti. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev in nalogo. Naša pedagoška metoda temelji na projektih, ki vam omogočajo učenje med ustvarjanjem - dokazan način, da se nove veščine "prilepijo". -**Iskrena zahvala našim avtorjem:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Iskrena hvala našim avtorjem:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) avtorjem, recenzentom in sodelavcem pri vsebinah,** še posebej Aaryanu Arori, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) avtorjem, pregledovalcem in prispevkarjem vsebine,** med njimi Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Skicirani zapiski avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science za začetnike - _Sketchnote avtor [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Podatkovna znanost za začetnike - _Skicirani zapiski avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Podpora več jezikom +### 🌐 Podpora za več jezikov -#### Podprto prek GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno) +#### Podprto preko GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](./README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[arabščina](../ar/README.md) | [bengalski](../bn/README.md) | [bolgarščina](../bg/README.md) | [burmanski (mjanmarščina)](../my/README.md) | [kitajščina (poenostavljena)](../zh-CN/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Macau)](../zh-MO/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Tajvan)](../zh-TW/README.md) | [hrvaščina](../hr/README.md) | [češčina](../cs/README.md) | [danščina](../da/README.md) | [nizozemščina](../nl/README.md) | [estonščina](../et/README.md) | [finščina](../fi/README.md) | [francoščina](../fr/README.md) | [nemščina](../de/README.md) | [grščina](../el/README.md) | [hebrejščina](../he/README.md) | [hindujščina](../hi/README.md) | [madžarščina](../hu/README.md) | [indonezijščina](../id/README.md) | [italijanščina](../it/README.md) | [japonščina](../ja/README.md) | [kanada](../kn/README.md) | [korejščina](../ko/README.md) | [litovščina](../lt/README.md) | [malajščina](../ms/README.md) | [malajalščina](../ml/README.md) | [maratščina](../mr/README.md) | [nepalščina](../ne/README.md) | [nigerijski pidgin](../pcm/README.md) | [norveščina](../no/README.md) | [perzijščina (farzi)](../fa/README.md) | [poljščina](../pl/README.md) | [portugalščina (Brazilija)](../pt-BR/README.md) | [portugalščina (Portugalska)](../pt-PT/README.md) | [punjabi (gurmuki)](../pa/README.md) | [romunščina](../ro/README.md) | [ruščina](../ru/README.md) | [srbščina (cirilica)](../sr/README.md) | [slovaščina](../sk/README.md) | [slovenščina](./README.md) | [španščina](../es/README.md) | [svahilščina](../sw/README.md) | [švedščina](../sv/README.md) | [tagalog (filipinščina)](../tl/README.md) | [tamilščina](../ta/README.md) | [telugščina](../te/README.md) | [tajščina](../th/README.md) | [turščina](../tr/README.md) | [ukrajinščina](../uk/README.md) | [urdu](../ur/README.md) | [vietnamščina](../vi/README.md) -> **Raje želite klonirati lokalno?** +> **Raje klonirate lokalno?** -> To repozitorij vsebuje več kot 50 prevodov jezikov, kar znatno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite sparse checkout: +> Ta repozitorij vsebuje več kot 50 jezikovnih prevodov, kar občutno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Tako dobite vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom. +> To vam nudi vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom. -**Če želite dodatno podporo za prevode jezikov, so podprti jeziki navedeni [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Če želite, da so na voljo dodatni prevodni jeziki, so ti našteti [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Pridružite se naši skupnosti +#### Pridružite se naši skupnosti [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Imamo tekočo Discord serijo učenja z AI, izvedite več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dobite nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot pri podatkovni znanosti. +Imamo tekočo serijo učenja z Discord in AI, izvedite več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dobili boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost. -![Learn with AI serija](../../translated_images/sl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/sl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Ste študent? Začnite z naslednjimi viri: -- [Stran za študente](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej strani boste našli začetniške vire, pakete za študente in celo načine, kako priti do brezplačnega certifikata. To stran si želite označiti in jo redno obiskovati, saj vsak mesec posodabljamo vsebine. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalni skupnosti študentskih ambasadorjev, to bi lahko bil vaš prehod v Microsoft. +- [Stran Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej strani boste našli vire za začetnike, pakete za študente in celo načine za pridobitev brezplačnega certifikata. To je ena stran, ki si jo želite dodati med zaznamke in občasno preveriti, saj mesečno osvežujemo vsebine. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalni skupnosti študentskih ambasadorjev, to bi lahko bila vaša pot v Microsoft. # Začetek ## 📚 Dokumentacija -- **[Navodila za namestitev](INSTALLATION.md)** - Korak za korakom navodila za začetnike -- **[Navodila za uporabo](USAGE.md)** - Primeri in pogosti delovni procesi -- **[Reševanje težav](TROUBLESHOOTING.md)** - Rešitve pogostih težav -- **[Navodila za prispevanje](CONTRIBUTING.md)** - Kako prispevati k temu projektu -- **[Za učitelje](for-teachers.md)** - Navodila za poučevanje in viri za učilnice +- **[Namestitveni vodič](INSTALLATION.md)** – Korak za korakom navodila za namestitev za začetnike +- **[Vodnik za uporabo](USAGE.md)** – Primeri in pogosti delovni postopki +- **[Reševanje težav](TROUBLESHOOTING.md)** – Rešitve za pogoste težave +- **[Vodič za prispevanje](CONTRIBUTING.md)** – Kako prispevati k temu projektu +- **[Za učitelje](for-teachers.md)** – Navodila za poučevanje in viri za razrede ## 👨‍🎓 Za študente -> **Popolni začetniki**: Nova v podatkovni znanosti? Začnite z našimi [primeri za začetnike](examples/README.md)! Ti preprosti, dobro komentirani primeri vam bodo pomagali razumeti osnove, preden se poglobite v celoten učni načrt. -> **[Študentje](https://aka.ms/student-page)**: za samostojno uporabo učnega načrta, ustvarite fork celotnega repozitorija in dokončajte vaje sami, začnite s kvizom pred predavanjem. Potem preberite predavanje in dokončajte ostale dejavnosti. Poskušajte ustvariti projekte z razumevanjem lekcij, namesto da kopirate kodo rešitve; ta koda pa je na voljo v mapah /solutions v vsakem lekcijskem projektu. Druga ideja je, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in se skupaj učite. Za nadaljnje študije priporočamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Popolni začetniki**: Ste novi v podatkovni znanosti? Začnite z našimi [primeri prijaznimi do začetnikov](examples/README.md)! Ti preprosti, dobro komentirani primeri vam bodo pomagali razumeti osnove, preden se podate v celoten učni načrt. +> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: da uporabljate ta učni načrt sami, naredite fork celotnega repozitorija in dokončajte vaje sami, začenši s kvizom pred predavanjem. Nato preberite predavanje in dokončajte ostale aktivnosti. Poskusite ustvariti projekte tako, da razumete lekcije, namesto da kopirate kodo rešitve; ta koda je na voljo v mapah /solutions pri vsaki lekciji, usmerjeni v projekt. Druga možnost je, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in skupaj pregledujete vsebino. Za nadaljnje študije priporočamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Hiter začetek:** -1. Preverite [Navodila za namestitev](INSTALLATION.md), da nastavite okolje -2. Preglejte [Navodila za uporabo](USAGE.md), da se naučite delati z učnim načrtom -3. Začnite z Lekcijo 1 in nadaljujte zaporedno +1. Preglejte [Namestitveni vodič](INSTALLATION.md) za nastavitev okolja +2. Preglejte [Vodnik za uporabo](USAGE.md), da se naučite delati z učnim načrtom +3. Začnite z Lekcijo 1 in delajte zaporedoma 4. Pridružite se naši [Discord skupnosti](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podporo ## 👩‍🏫 Za učitelje -> **Učitelji**: vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md) kako uporabljati ta učni načrt. Veseli bomo vaših povratnih informacij [v našem diskusijskem forumu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Učitelji**: vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md), kako uporabiti ta učni načrt. Z veseljem bomo prejeli vaše povratne informacije [v našem forumu za razprave](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Spoznajte ekipo [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") -**Gif avtor:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif avtor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Kliknite na zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili! ## Pedagogika -Pri oblikovanju tega učnega načrta smo izbrali dve pedagoški načeli: zagotoviti, da je projektno usmerjen in da vključuje pogoste kvize. Do konca te serije bodo študenti spoznali osnovna načela podatkovne znanosti, vključno z etičnimi koncepti, pripravo podatkov, različnimi načini dela s podatki, vizualizacijo podatkov, analizo podatkov, primeri uporabe podatkovne znanosti v resničnem svetu in še več. +Pri oblikovanju tega učnega načrta smo izbrali dva pedagoška načela: zagotoviti, da temelji na projektih in vključuje pogoste kvize. Ob koncu te serije bodo študenti osvojili osnovna načela znanosti o podatkih, vključno z etičnimi koncepti, pripravo podatkov, različnimi načini dela s podatki, vizualizacijo podatkov, analizo podatkov, primeri uporabe podatkovne znanosti v resničnem svetu in še več. -Poleg tega kviz z nizkimi vložki pred poukom usmeri študenta k učenju teme, medtem ko drugi kviz po pouku zagotavlja dodatno zadrževanje znanja. Ta učni načrt je zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče opraviti v celoti ali delno. Projekti se začnejo majhni in se do konca 10-tedenskega cikla postopoma zapletejo. +Poleg tega nizkorizični kviz pred uro usmerja študenta k učenju teme, medtem ko drugi kviz po uri zagotavlja nadaljnje ohranjanje znanja. Ta učni načrt je zasnovan fleksibilno in zabavno ter ga je mogoče opraviti celovito ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj kompleksni do konca 10-tedenskega cikla. -> Najdete naša [Pravila vedenja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevke](CONTRIBUTING.md), [Prevajalska](TRANSLATIONS.md) navodila. Veseli smo vaše konstruktivne povratne informacije! +> Najdite naš [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Navodila za prispevke](CONTRIBUTING.md), [Prevajalska navodila](TRANSLATIONS.md). Veseli bomo vaše konstruktivne povratne informacije! ## Vsaka lekcija vključuje: -- Neobvezno skiciranje -- Neobvezni dodatni video +- Izbirno sketchnote +- Izbirni dodatni video - Kviz za ogrevanje pred lekcijo -- Pisno lekcijo -- Za projektno usmerjene lekcije, vodnike korak za korakom, kako zgraditi projekt +- Pisna lekcija +- Za lekcije, ki temeljijo na projektih, korak-po-korak vodiče za izdelavo projekta - Preverjanje znanja - Izziv - Dodatno branje - Nalogo - [Kviz po lekciji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so shranjeni v mapi Quiz-App, skupaj 40 kvizov s po tremi vprašanji. Povezani so znotraj lekcij, vendar lahko kviz aplikacijo zaganjate lokalno ali namestite na Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma jih lokaliziramo. +> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so shranjeni v mapi Quiz-App, skupaj 40 kvizov s po tremi vprašanji. V povezavi so v lekcijah, a aplikacijo za kvize je mogoče zagnati lokalno ali namestiti v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma jih lokaliziramo. ## 🎓 Primeri prijazni do začetnikov -**Ste novi v podatkovni znanosti?** Ustvarili smo poseben [primeri direktorij](examples/README.md) z enostavno in dobro komentirano kodo, ki vam bo pomagala začeti: +**Ste novi v znanosti o podatkih?** Ustvarili smo poseben [imenik primerov](examples/README.md) s preprosto, dobro komentirano kodo, ki vam pomaga začeti: -- 🌟 **Pozdravljen svet** - vaš prvi program za podatkovno znanost -- 📂 **Nalaganje podatkov** - naučite se brati in raziskovati podatkovne nize -- 📊 **Preprosta analiza** - izračunajte statistiko in poiščite vzorce -- 📈 **Osnovna vizualizacija** - ustvarite diagrame in grafe -- 🔬 **Projekt iz resničnega sveta** - celoten potek od začetka do konca +- 🌟 **Hello World** - vaš prvi program za znanost o podatkih +- 📂 **Nalaganje podatkov** - Naučite se brati in raziskovati nabor podatkov +- 📊 **Preprosta analiza** - Izračun statistike in iskanje vzorcev +- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Ustvarjanje grafikonov in diagramov +- 🔬 **Projekt iz resničnega sveta** - Celoten potek dela od začetka do konca -Vsak primer vključuje podrobne komentarje, ki razlagajo vsak korak, zato je popoln za popolne začetnike! +Vsak primer vsebuje podrobne komentarje, ki razlagajo vsak korak, zato je popoln za popolne začetnike! 👉 **[Začnite s primeri](examples/README.md)** 👈 ## Lekcije -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Sketchnote avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Podatkovna znanost za začetnike: Načrt poti - _Sketchnote avtor: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Znanost o podatkih za začetnike: Načrt poti - _Sketchnote avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Število lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Določanje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojno učenje in velikimi podatki. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti, izzivi in okviri podatkovne etike. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Določanje podatkov | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako so podatki razvrščeni in njihovi pogosti viri. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Določanje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojno učenjem in velikimi podatki. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti etike podatkov, izzivi in okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Določanje podatkov | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako so podatki razvrščeni in njihovi običajni viri. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Uvod v statistiko in verjetnost | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Matematične tehnike verjetnosti in statistike za razumevanje podatkov. | [lekcija](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Delo z relacijskimi podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v relacijske podatke in osnove raziskovanja ter analize relacijskih podatkov z jezikom Structured Query Language, znanim tudi kot SQL (izgovori se “si-kvel”). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Delo z NoSQL podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v norelacijske podatke, njihove različne tipe in osnove raziskovanja ter analize podatkovnih baz dokumentov. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Delo s Pythonom | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove uporabe Pythona za raziskovanje podatkov z uporabo knjižnic, kot je Pandas. Priporočeno je osnovno razumevanje programiranja v Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Priprava podatkov | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikah čiščenja in pretvorbe podatkov za obvladovanje izzivov manjkajočih, nepravilnih ali nepopolnih podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 05 | Delo z relacijskimi podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v relacijske podatke in osnove raziskovanja ter analize relacijskih podatkov s strukturiranim poizvedbenim jezikom, znanim kot SQL (izgovarja se "si-kvel"). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Delo z NoSQL podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v nerelacijske podatke, njihove različne vrste in osnove raziskovanja ter analize dokumentnih zbirk podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Delo s Pythonom | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove uporabe Pythona za raziskovanje podatkov z knjižnicami, kot je Pandas. Priporočeno osnovno razumevanje programiranja v Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Priprava podatkov | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Teme na področju tehnik čiščenja in transformacije podatkov za reševanje izzivov manjkajočih, netočnih ali nepopolnih podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Vizualizacija količin | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite se uporabljati Matplotlib za vizualizacijo podatkov o pticah 🦆 | [lekcija](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Vizualizacija porazdelitev podatkov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanj in trendov znotraj intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Vizualizacija porazdelitev podatkov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opazovanj in trendov znotraj intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Vizualizacija deležev | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih in združenih odstotkov. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Vizualizacija povezav | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezav in korelacij med nizi podatkov in njihovimi spremenljivkami. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Pomenljive vizualizacije | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in smernice za ustvarjanje vizualizacij, ki so koristne za učinkovito reševanje problemov in vpoglede. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti in prvi korak – pridobivanje in zajemanje podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiza | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na tehnike analize podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacija | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na predstavitev ugotovitev iz podatkov na način, ki olajša razumevanje odločevalcem. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta serija lekcij uvaja podatkovno znanost v oblaku in njene koristi. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 12 | Vizualizacija odnosov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezav in korelacij med sklopi podatkov in njihovimi spremenljivkami. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Pomenljive vizualizacije | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in smernice za ustvarjanje vizualizacij, ki so vredne za učinkovito reševanje problemov in vpoglede. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti in njegov prvi korak pridobivanja in ekstrakcije podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na tehnike za analizo podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacija | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na predstavitev vpogledov iz podatkov na način, ki olajša razumevanje odločevalcem. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta serija lekcij uvaja podatkovno znanost v oblaku in njene prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Učenje modelov z uporabo orodij Low Code. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Zaganjanje modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Podatkovna znanost v divjini | [V divjini](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti na osnovi podatkovne znanosti v resničnem svetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Uvajanje modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Podatkovna znanost v praksi | [V praksi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti podatkovne znanosti v resničnem svetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Sledite tem korakom za odpiranje tega vzorca v Codespace: +Sledite tem korakom, da odprete ta primer v Codespace-u: 1. Kliknite na spustni meni Code in izberite možnost Open with Codespaces. -2. Na dnu plošče izberite + New codespace. -Za več informacij si oglejte [GitHub dokumentacijo](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. Na dnu okna izberite + New codespace. +Za več informacij poglejte [dokumentacijo GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Sledite tem korakom za odpiranje tega repozitorija v vsebniku z uporabo vašega lokalnega računalnika in VSCode z razširitvijo VS Code Remote - Containers: +Sledite tem korakom, da odprete ta repozitorij v vsebniku na lokalnem računalniku z VSCode in razširitvijo VS Code Remote - Containers: -1. Če je to vaš prvič za uporabo razvojnega vsebnika, poskrbite, da vaš sistem izpolnjuje predpogoje (npr. da imate nameščen Docker) v [dokumentaciji za začetek](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Če je to vaš prvič za uporabo razvojnega vsebnika (development container), preverite, ali vaš sistem izpolnjuje predpogoje (npr. nameščen Docker) v [dokumentaciji za začetek](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Za uporabo tega repozitorija ga lahko odprete bodisi v izoliranem Docker volumnu: +Za uporabo tega repozitorija lahko odprete repozitorij v izoliranem Docker volumnu: -**Opomba**: Pod pokrovom bo ta uporabil ukaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, ki izvorno kodo klonira v Docker volume namesto v lokalni datotečni sistem. [Volumni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) so priporočeni mehanizem za trajno shranjevanje podatkov vsebnikov. +**Opomba**: Pod pokrovom bo to uporabilo ukaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** za kloniranje izvorne kode v Docker volumen namesto na lokalni datotečni sistem. [Volumni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) so priporočeni mehanizem za ohranjanje podatkov vsebnika. Ali odprite lokalno klonirano ali preneseno različico repozitorija: -- Klonirajte ta repozitorij na vaš lokalni datotečni sistem. +- Klonirajte repozitorij na lokalni datotečni sistem. - Pritisnite F1 in izberite ukaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se vsebnik zažene, in preizkusite. +- Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se vsebnik zažene, in preizkusite stvari. ## Dostop brez povezave -To dokumentacijo lahko uporabljate brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vaš lokalni računalnik, nato v korenski mapi repozitorija zaženite `docsify serve`. Spletno mesto bo dostopno na vratih 3000 na vašem lokalnem strežniku: `localhost:3000`. +To dokumentacijo lahko poganjate brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Kopirajte ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na lokalni računalnik, nato v korenski mapi repozitorija zaženite ukaz `docsify serve`. Spletna stran bo dostopna na vratih 3000 na vašem lokalnem gostitelju: `localhost:3000`. -> Opomba, beležnice se ne bodo prikazovale preko Docsify, zato kadar potrebujete zagnati beležnico, to storite ločeno v VS Code z zagonom Python jedra. +> Opomba, prenosniki (notebooks) ne bodo prikazani prek Docsify, zato jih po potrebi zaženite posebej v VS Code z zagonom Python jedra. ## Drugi učni načrti -Naša ekipa izdaja tudi druge učne načrte! Oglejte si: +Naša ekipa ustvarja tudi druge učne načrte! Oglejte si: ### LangChain -[![LangChain4j za začetnike](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js za začetnike](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain za začetnike](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentje @@ -230,24 +230,24 @@ Naša ekipa izdaja tudi druge učne načrte! Oglejte si: ### Serija Copilot [![Copilot za AI parno programiranje](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot za C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot pustolovščina](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Pridobivanje pomoči -**Se srečujete s težavami?** Oglejte si naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih problemov. +**Se pojavljajo težave?** Preverite naš [vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih problemov. -Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede razvoja AI aplikacij. Pridružite se drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli. +Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede izdelave AI aplikacij. Pridružite se sošolcem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in je znanje prosto deljeno. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med razvojem, obiščite: +Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med izdelavo obiščite: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Izjava o omejitvi odgovornosti**: -Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvorno jeziku je treba šteti za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Nismo odgovorni za kakršna koli nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. +**Omejitev odgovornosti**: +Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za avtomatski prevod AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, upoštevajte, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali nepravilnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za pomembne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za kakršnekoli nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne prevzemamo odgovornosti. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sr/.co-op-translator.json b/translations/sr/.co-op-translator.json index c1993aca6..5ffe68399 100644 --- a/translations/sr/.co-op-translator.json +++ b/translations/sr/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "sr" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:28:46+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:03:39+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "sr" }, diff --git a/translations/sr/README.md b/translations/sr/README.md index 6f20dc99e..605fd96b8 100644 --- a/translations/sr/README.md +++ b/translations/sr/README.md @@ -1,23 +1,23 @@ -# Data Science za Početnike - Nastavni Plan +# Data Science za početnike - Nastavni plan -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Otvori u GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub saradnici](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub problemi](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull zahtevi](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub posmatrači](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forkovi](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub zvezdice](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekciona nastavni plan u potpunosti o Data Science-u. Svaka lekcija uključuje kvizove pre i posle lekcije, pisane instrukcije za izvođenje lekcije, rešenje i zadatak. Naša pedagoška metoda zasnovana na projektima omogućava vam učenje kroz pravljenje, što je dokazani način da nove veštine 'ostanu'. +Zagovornici Azure Cloud-a u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekturni nastavni plan o Data Science-u. Svaka lekcija uključuje kvizove pre i posle lekcije, pisane instrukcije za završetak lekcije, rešenje i zadatak. Naša pedagoška metoda zasnovana na projektima omogućava vam da učite kroz pravljenje, što je dokazani način da nove veštine "upamte". **Veliko hvala našim autorima:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -26,170 +26,171 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekcion |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science Za Početnike - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science za početnike - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Višejezička Podrška +### 🌐 Višejezična podrška -#### Podržano putem GitHub Akcije (Automatski & Uvek Ažurirano) +#### Podržano putem GitHub akcije (automatski i uvek ažurno) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](./README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Више волите да клонирате локално?** +> **Želite li da klonirate lokalno?** -> Ово складиште укључује преводе на преко 50 језика, што знатно повећава величину преузимања. Да бисте клонирали без превода, користите sparse checkout: +> Ovaj repozitorijum uključuje preko 50 prevoda što značajno povećava veličinu preuzimanja. Da biste klonirali bez prevoda, koristite sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Ово вам даје све што је потребно да завршите курс са знатно бржим преузимањем. +> Ovo vam daje sve što vam treba za završetak kursa sa mnogo bržim preuzimanjem. -**Ако желите додатне језике превода, они су наведени [овде](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ako želite da budu podržani dodatni jezici za prevod, dostupni su na [ovom mestu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Придружите се нашој заједници +#### Pridružite se našoj zajednici [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Имамо текућу серију Learn with AI на Discord-у, сазнајте више и придружите нам се на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) од 18. до 30. септембра, 2025. Ту ћете добијати савете и трикове о коришћењу GitHub Copilot за Data Science. +Imamo trajnu seriju na Discord-u "Learn with AI", saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18 - 30 septembra 2025. godine. Dobićete savete i trikove za korišćenje GitHub Copilot-a za Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/sr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Јесте ли студент? +# Da li ste student? -Почните са следећим ресурсима: +Počnite sa sledećim resursima: -- [Student Hub страница](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На овој страници ћете пронаћи ресурсе за почетнике, студентске пакете и чак могућности да добијете бесплатан сертификат ваучер. Ово је страница коју требате додати у фаворите и повремено проверавати јер садржај мењамо барем месечно. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Придружите се глобалној заједници студентских амбасадора, то може бити ваш пут у Microsoft. +- [Student Hub stranica](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj strani ćete pronaći resurse za početnike, studentske pakete pa čak i načine da dobijete besplatan sertifikacioni vaučer. Ovo je stranica koju želite da sačuvate u obeleživačima i da je povremeno proveravate jer menjamo sadržaj bar jednom mesečno. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, to može biti vaš put u Microsoft. -# Почетак +# Početak -## 📚 Документација +## 📚 Dokumentacija -- **[Водич за инсталацију](INSTALLATION.md)** - Корак по корак упутства за подешавање за почетнике -- **[Водич за коришћење](USAGE.md)** - Примери и уобичајени радни токови -- **[Приклад вођење](TROUBLESHOOTING.md)** - Решавање уобичајених проблема -- **[Упутство за допринос](CONTRIBUTING.md)** - Како допринети овом пројекту -- **[За наставнике](for-teachers.md)** - Водич за предавање и ресурси за учионицу +- **[Uputstvo za instalaciju](INSTALLATION.md)** - Korak-po-korak uputstva za početnike +- **[Uputstvo za upotrebu](USAGE.md)** - Primeri i uobičajeni radni tokovi +- **[Otklanjanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - Rešenja za česte probleme +- **[Uputstvo za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - Kako doprineti ovom projektu +- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - Vodič za nastavu i resursi za učionicu -## 👨‍🎓 За студенте -> **Потпуни почетници**: Нови сте у Data Science? Почните са нашим [примерама прилагођеним почетницима](examples/README.md)! Ови једноставни, добро коментарисани примери ће вам помоћи да разумете основе пре него што кренете у цео наставни план. -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: да користите овај наставни план самостално, форкујте цео репо и радите вежбе сами, почевши са квизом пре предавања. Затим прочитајте предавање и завршите остале активности. Покушајте да креирате пројекте разумејући лекције, а не копирајући код решења; ипак, ти кодови су доступни у фолдерима /solutions за сваку лекцију оријентисану на пројекте. Друга идеја је да формирате студијску групу са пријатељима и прођете кроз садржај заједно. За даље учење препоручујемо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Za studente +> **Potpuni početnici**: Novi ste u data science-u? Počnite sa našim [prijateljskim primerima za početnike](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentarisani primeri pomoći će vam da razumete osnove pre nego što započnete ceo nastavnim planom. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da koristite ovaj nastavni plan sami, napravite fork celog repozitorijuma i samostalno rešavajte vežbe, počevši kvizom pre predavanja. Zatim pročitajte predavanje i završite ostale aktivnosti. Pokušajte da kreirate projekte razumevanjem lekcija, a ne kopiranjem koda rešenja; međutim, taj kod je dostupan u fasciklama /solutions u svakoj lekciji orijentisanoj na projekat. Druga ideja je da formirate studijsku grupu sa prijateljima i zajedno prolazite kroz sadržaj. Za dodatno učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Брзи почетак:** -1. Проверите [Водич за инсталацију](INSTALLATION.md) да подесите ваше окружење -2. Прегледајте [Водич за коришћење](USAGE.md) да научите како да користите наставни план -3. Почните са Лецијом 1 и радите редом -4. Придружите се нашој [Discord заједници](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за подршку +**Brzi početak:** +1. Pogledajte [Uputstvo za instalaciju](INSTALLATION.md) za postavljanje okruženja +2. Pregledajte [Uputstvo za upotrebu](USAGE.md) da naučite kako da radite sa nastavnim planom +3. Počnite sa Lekcijom 1 i radite redom +4. Pridružite se našoj [Discord zajednici](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podršku -## 👩‍🏫 За наставнике +## 👩‍🏫 Za nastavnike -> **Наставници**: укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) како да користите овај наставни план. Волели бисмо ваше повратне информације [у нашем форуму за дискусију](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Nastavnici**: uključili smo [neke predloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj nastavni plan. Voleli bismo vaše povratne informacije [u našem diskusionom forumu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Упознајте тим [![Промо видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо видео") -**Гиф од** [Мохит Џаисал](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Гиф од** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Кликните на слику изнад за видео о пројекту и људима који су га креирали! +> 🎥 Кликните на слику изнад за видео о пројекту и људима који су га направили! -## Педагошка метода +## Педагогија -Изабрали смо два педагошка принципа током израде овог курикулума: да буде заснован на пројектима и да укључује честе квизове. На крају ове серије, ученици ће научити основне принципе науке о подацима, укључујући етичке концепте, припрему података, различите начине рада са подацима, визуализацију података, анализа података, примере из стварног света у науци о подацима и још много тога. +Одабрали смо два педагошка принципа приликом креирања овог курса: осигурати да је пројектно оријентисан и да садржи честе квизове. До краја ове серије, студенти ће научити основне принципе науке о подацима, укључујући етичке концепте, припрему података, различите начине рада са подацима, визуализацију података, анализу података, стварне примере примене науке о подацима и још много тога. -Поред тога, квиз са малим утицајем пре часа поставља студенту циљ учења теме, док други квиз након часа осигурава боље задржавање знања. Овај курикулум је креиран да буде флексибилан и забаван и може се узимати у целини или делимично. Пројекти почињу мали, а на крају 10-недељног циклуса постају све сложенији. +Поред тога, квиз са малим утицајем пре часова поставља студенту циљ учења теме, док други квиз после часа обезбеђује боље памћење. Овај програм је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се похађати у целини или делимично. Пројекти почињу од малих и постепено постају све сложенији до краја 10-недељног циклуса. -> Пронађите наше [кодекс понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [упутства за допринос](CONTRIBUTING.md), [превођење](TRANSLATIONS.md) смернице. Добродошли су вам конструктивни коментари! +> Пронађите наше смернице [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md). Добро дошла су ваша конструктивна мишљења! -## Свако поглавље укључује: +## Свака лекција укључује: -- Опциони скицнот -- Опциони додатни видео -- Предчасовни квиз као загревање -- Писана лекција -- За поглавља заснована на пројектима, корак по корак упутства како направити пројекат +- Опционалну скечнот белешку +- Опционални видеозапис као додатак +- Квиз за загревање пре лекције +- Писану лекцију +- За лекције базиране на пројектима, корак по корак водич за израду пројекта - Провере знања - Изазов - Додатно читање - Задатак -- [Квиз након часа](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Квиз после лекције](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фасцикли Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања. Они су повезани унутар лекција, али квиз апликација може да се покреће локално или да се имплементира у Azure; следите упутства у фасцикли `quiz-app`. Квизови се постепено локализују. +> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фолдеру Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања сваки. Линкови су унутар лекција, али квиз апликацију можете покренути локално или објавити на Azure; пратите упутства у фолдеру `quiz-app`. Текуће се постепено преводе. -## 🎓 Примери погодни за почетнике +## 🎓 Примери прилагођени почетницима -**Нови сте у науци о подацима?** Направили смо посебан [директоријум са примерима](examples/README.md) са једноставним, добро коментарисаним кодом да вам помогне да започнете: +**Нови сте у Науци о подацима?** Направили смо посебан [фолдер примера](examples/README.md) са једноставним, добро коментарисаним кодом како бисте лакше почели: -- 🌟 **Hello World** - Ваш први програм из науке о подацима -- 📂 **Учитавање података** - Научите како да читате и истражујете скупове података -- 📊 **Једноставна анализа** - Израчунајте статистике и пронађите обрасце +- 🌟 **Hello World** - Ваш први програм за науку о подацима +- 📂 **Учитавање података** - Научите како читати и истраживати скупове података +- 📊 **Једноставна анализа** - Израчунајте статистику и пронађите обрасце - 📈 **Основна визуализација** - Креирајте графиконе и дијаграме -- 🔬 **Стварни пројекат** - Комплетан радни ток од почетка до краја +- 🔬 **Пројекат из стварног света** - Комплетан ток рада од почетка до краја -Сваки пример укључује детаљне коментаре који објашњавају сваки корак, што га чини савршеним за апсолутне почетнике! +Сваки пример садржи детаљне коментаре који објашњавају сваки корак, што их чини савршеним за апсолутне почетнике! -👉 **[Започните са примерима](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Почните са примерима](examples/README.md)** 👈 ## Лекције -|![ Скицнот од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Скечнот од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Наука о подацима за почетнике: План - _Скицнот од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука о подацима за почетнике: План - _Скечнот од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Број лекције | Тема | Група лекција | Циљеви учења | Повезана лекција | Аутор | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Дефинисање науке о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Научите основне појмове иза науке о подацима и како је повезана са вештачком интелигенцијом, машинским учењем и великим подацима. | [лекција](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) | -| 02 | Етика у науци о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Концепти, изазови и оквири етике података. | [лекција](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитја](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Дефинисање података | [Увод](1-Introduction/README.md) | Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори. | [лекција](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Џасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| Број лекције | Тема | Груписање лекције | Циљеви учења | Линк ка лекцији | Аутор | +| :---------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Дефинисање науке о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Научите основне концепте иза науке о подацима и како је она повезана са вештачком интелигенцијом, машинским учењем и великим подацима. | [лекција](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) | +| 02 | Етика у науци о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Концепти етике података, изазови и оквири. | [лекција](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитија](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Дефинисање података | [Увод](1-Introduction/README.md) | Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори. | [лекција](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Јасмин](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Увод у статистику и вероватноћу | [Увод](1-Introduction/README.md) | Математичке технике вероватноће и статистике за разумевање података. | [лекција](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) | -| 05 | Рад са релационим подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у релационе податке и основе истраживања и анализе релационих података помоћу језика структурисаних упита, познатог као SQL (изговара се „си-квел“). | [лекција](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Рад са NoSQL подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у нерелационе податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе докумената у базама података. | [лекција](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Џасмин](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Рад са Python-ом | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Основе коришћења Python-а за истраживање података уз помоћ библиотека као што је Pandas. Препоручује се основно разумевање програмирања у Python-у. | [лекција](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) | -| 08 | Припрема података | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Теме о техникама чишћења и трансформације података како би се решавали изазови недостајућих, нетачних или непотпуних података. | [лекција](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Џасмин](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Визуализација количина | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Научите како да користите Matplotlib за визуализацију података о птицама 🦆 | [лекција](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Визуализација расподеле података | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација посматрања и трендова унутар интервала. | [лекција](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Визуализација пропорција | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација дискретних и груписаних процената. | [лекција](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Визуализација односа | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација веза и корелација између скупова података и њихових варијабли. | [лекција](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Значајне визуализације | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење вредних визуализација за ефикасно решавање проблема и стицање увида. | [лекција](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Увод у животни циклус науке о подацима | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Увод у животни циклус науке о подацима и његов први корак – прибављање и екстракцију података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Џасмин](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Анализа | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на технике анализе података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Џасмин](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Комуникација | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на представљање увида из података на начин да буде лакше разумљиво доносилацима одлука. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Џејлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Наука о подацима у облаку | [Облак подаци](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ова серија лекција уводи науку о подацима у облаку и њене предности. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Наука о подацима у облаку | [Облак подаци](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тренирање модела користећи Low Code алате. |[лекција](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Наука о подацима у облаку | [Облак подаци](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Деплоирање модела уз помоћ Azure Machine Learning Studio. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Наука о подацима у стварном свету | [У природи](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Пројекти засновани на науци о подацима у стварном свету. | [лекција](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитја](https://twitter.com/nitya) | +| 05 | Рад са релативним подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у релативне податке и основе истраживања и анализе релативних података уз Језик за структуиране упите, познат као SQL (изговара се "си-квел"). | [лекција](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Рад са NoSQL подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у нерелативне податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе докумената базе података. | [лекција](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Јасмин](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Рад са Python-ом | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Основе коришћења Питхона за истраживање података уз библиотеке као што је Pandas. Препоручује се основно разумевање програмирања у Python-у. | [лекција](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) | +| 08 | Припрема података | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Теме о техникама за чишћење и трансформацију података како би се решили изазови недостајућих, нетачних или непотпуних података. | [лекција](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Јасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Визуелизација количина | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Научите како да користите Matplotlib за визуелизацију података о птицама 🦆 | [лекција](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Визуелизација расподела података | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуелизација посматрања и трендова унутар интервала. | [лекција](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Визуелизација пропорција | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуелизација дискретних и груписаних процената. | [лекција](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Визуелизација односа | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуелизација веза и корелација између скупова података и њихових променљивих. | [лекција](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Смислене визуализације | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење визуализација вредних за ефективно решавање проблема и добијање увида. | [лекција](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Увод у животни циклус науке о подацима | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Увод у животни циклус науке о подацима и њен први корак - прибављање и екстракцију података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Јасмин](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Анализа | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на технике анализе података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Јасмин](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Комуникација | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на презентацију увида из података на начин који олакшава разумевање донесеоцима одлука. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Џален](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Наука о подацима у облаку | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ова серија лекција уводи науку о подацима у облаку и њене предности. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука о подацима у облаку | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тренинг модела помоћу Low Code алата. |[лекција](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Наука о подацима у облаку | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Покретање модела уз помоћ Azure Machine Learning Studio. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Наука о подацима у стварном свету | [У природи](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Пројекти засновани на науци о подацима у стварном свету. | [лекција](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитија](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Пратите ове кораке да бисте отворили овај пример у Codespace-у: -1. Кликните на падајући мени Code и изаберите опцију Open with Codespaces. +Пратите ове кораке да бисте отворили пример у Codespace-у: +1. Кликните на мени Code и изаберите опцију Open with Codespaces. 2. Изаберите + New codespace на дну панела. -За више информација погледајте [GitHub документацију](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +За више информација, погледајте [GitHub документацију](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Containers -Пратите ове кораке да бисте отворили овај репозиторијум у контејнеру користећи ваш локални рачунар и VSCode помоћу екстензије VS Code Remote - Containers: +## VSCode Remote - Контейнери -1. Уколико први пут користите развојни контејнер, проверите да ли ваш систем испуњава предуслове (нпр. да ли је Docker инсталиран) у [документацији за почетак рада](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +Пратите ове кораке да бисте отворили овај репо у контејнеру користећи вашу локалну машину и VSCode уз помоћ екстензије VS Code Remote - Containers: -Да бисте користили овај репозиторијум, можете или отворити репозиторијум у изолованом Docker волумену: +1. Ако први пут користите развојни контејнер, уверите се да ваш систем испуњава предуслове (тј. да имате инсталиран Docker) у [документацији за почетак](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -**Напомена**: У позадини, ово ће користити команду Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** да клонира изворни код у Docker волумен уместо у локални фајл систем. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) су препоручени механизам за трајно чување података контејнера. +Да бисте користили овај репозиторијум, можете или отворити репо у изолованом Docker волумену: -Или отворите локално клониран или скинут пример: +**Напомена**: Испод поклопца ће се користити команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** да копира изворни код у Docker волумен уместо у локални фајл систем. [Волумени](https://docs.docker.com/storage/volumes/) су пожељан механизам за трајно чување података из контејнера. -- Клонирајте овај репозиторијум на ваш локални фајл систем. +Или отворити локално клонирану или преузету верзију репоа: + +- Клонирајте овај репозиторијум на свој локални фајл систем. - Притисните F1 и изаберите команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Изаберите клонирану копију ове фасцикле, сачекајте да се контејнер покрене и испробајте. +- Изаберите клонирану копију овог фолдера, сачекајте да се контејнер покрене и испробајте. -## Оффлине приступ +## Приступ без интернета -Можете покретати ову документацију оффлине користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Направите форк овог репозиторијума, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локалном рачунару, а затим у коренској фасцикли овог репозиторијума укуцајте `docsify serve`. Вебсајт ће бити доступан на порту 3000 на вашем локалном серверу: `localhost:3000`. +Можете покренути ову документацију ван мреже користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкујте овај репо, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашој локалној машини, затим у коренском фолдеру овог репа укуцајте `docsify serve`. Веб сајт ће бити доступан на порту 3000 на вашем локалном хосту: `localhost:3000`. -> Напомена, белешке се неће приказивати преко Docsify-а, тако да када треба да користите белешку, покрените је посебно у VS Code користећи Python кернел. +> Напомена, белешке (notebooks) неће бити приказане преко Docsify-а, тако да ако вам треба да покренете белешку, урадите то одвојено у VS Code-у са покренутим Python кернелом. -## Други курикулуми +## Остали курикулуми Наш тим производи и друге курикулуме! Погледајте: @@ -197,7 +198,7 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekcion ### LangChain [![LangChain4j за почетнике](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js за почетнике](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain за почетнике](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Агенти @@ -208,46 +209,46 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekcion --- -### Сериија генеративне AI -[![Генеративни AI за почетнике](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративни AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративни AI (Јава)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Генеративни AI (ЈаваСкрипт)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Серија генеративне вештачке интелигенције +[![Генеративна AI за почетнике](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративна AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративна AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративна AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Основно учење -[![Машинско учење за почетнике](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML за почетнике](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Наука о подацима за почетнике](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI за почетнике](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Кибер безбедност за почетнике](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Кибербезбедност за почетнике](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Веб развој за почетнике](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT за почетнике](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR развој за почетнике](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Сериија Copilot -[![Copilot за AI пар програмерски рад](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Серија Copilot +[![Copilot за AI парни програмирање](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot за C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot авантура](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Како добити помоћ +## Добијање помоћи -**Имате проблем?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења уобичајених проблема. +**Имате проблеме?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења уобичајених проблема. -Ако запнете или имате питања о грађењу AI апликација, придружите се другим ученицима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржана заједница где су питања добродошла, а знање се слободно дели. +Ако запнете или имате било каква питања о изради AI апликација. Придружите се другим ученицима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржавајућа заједница у којој су питања добродошла и где се знање слободно дели. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ако имате повратне информације о производу или наиђете на грешке током израде, посетите: +Ако имате повратне информације о производу или грешке током израде, посетите: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Изјава о ограничењу одговорности**: -Овај документ је преведен коришћењем услуге аутоматског превођења [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Изворни документ на његовом матичном језику треба сматрати званичним и ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране стручног лица. Нисмо одговорни за било какве неспоразуме или погрешна тумачења настала коришћењем овог превода. +**Изјава о одрицању одговорности**: +Овај документ је преведен коришћењем услуге за аутоматски превод помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да буде што прецизније, молимо имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални људски превод. Не сносимо одговорност за било каква неспоразума или погрешна тумачења која произилазе из коришћења овог превода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sv/.co-op-translator.json b/translations/sv/.co-op-translator.json index 365cd974d..fd3fc094c 100644 --- a/translations/sv/.co-op-translator.json +++ b/translations/sv/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "sv" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:52:27+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:20:09+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "sv" }, diff --git a/translations/sv/README.md b/translations/sv/README.md index 2c6347d70..84ccd7e43 100644 --- a/translations/sv/README.md +++ b/translations/sv/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Data Science för nybörjare - En läroplan +# Data Science för nybörjare - Ett läroplan [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,41 +17,41 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda en 10-veckors, 20-lektioners läroplan helt om Data Science. Varje lektion innehåller för- och efter-lektionsquiz, skriftliga instruktioner för att genomföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära dig medan du bygger, ett beprövat sätt för nya färdigheter att "fästa". +Azure Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda en 10-veckors, 20-lektioners läroplan helt om Data Science. Varje lektion inkluderar quiz före och efter lektionen, skriftliga instruktioner för att slutföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik gör att du kan lära dig medan du bygger, ett beprövat sätt för nya färdigheter att "fastna". **Stort tack till våra författare:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Speciellt tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsmedverkande,** särskilt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Speciellt tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsbidragsgivare,** framför allt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sv/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Data Science för nybörjare - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Flerspråkigt stöd +### 🌐 Fler språkstöd -#### Stöds via GitHub Action (Automatiserat & Alltid Uppdaterat) +#### Stöds via GitHub Action (Automatiserat & Alltid aktuellt) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesiska (Förenklad)](../zh-CN/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatiska](../hr/README.md) | [Tjeckiska](../cs/README.md) | [Danska](../da/README.md) | [Holländska](../nl/README.md) | [Estniska](../et/README.md) | [Finska](../fi/README.md) | [Franska](../fr/README.md) | [Tyska](../de/README.md) | [Grekiska](../el/README.md) | [Hebreiska](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungerska](../hu/README.md) | [Indonesiska](../id/README.md) | [Italienska](../it/README.md) | [Japanska](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanska](../ko/README.md) | [Litauiska](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeriansk Pidgin](../pcm/README.md) | [Norska](../no/README.md) | [Persiska (Farsi)](../fa/README.md) | [Polska](../pl/README.md) | [Portugisiska (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugisiska (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänska](../ro/README.md) | [Ryska](../ru/README.md) | [Serbiska (Kyrilliska)](../sr/README.md) | [Slovakiska](../sk/README.md) | [Slovenska](../sl/README.md) | [Spanska](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svenska](./README.md) | [Tagalog (Filippinska)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändska](../th/README.md) | [Turkiska](../tr/README.md) | [Ukrainska](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesiska](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](./README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Föredrar att klona lokalt?** -> Detta repository inkluderar över 50 språköversättningar vilket kraftigt ökar nedladdningsstorleken. För att klona utan översättningar, använd sparse checkout: +> Detta repository innehåller översättningar till över 50 språk vilket avsevärt ökar nedladdningsstorleken. För att klona utan översättningar, använd sparsamt checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Detta ger dig allt du behöver för att genomföra kursen med en mycket snabbare nedladdning. +> Detta ger dig allt du behöver för att slutföra kursen med en mycket snabbare nedladdning. -**Om du önskar att få stöd för ytterligare översättningsspråk finns de listade [här](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Om du önskar stöd för ytterligare översättningsspråk finns de listade [här](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Gå med i vår gemenskap +#### Gå med i vår community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Vi har en pågående Discord-serie "Learn with AI", lär dig mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18 - 30 september 2025. Du får tips och tricks om att använda GitHub Copilot för Data Science. +Vi har en pågående Discord-serie om att lära sig med AI, lär dig mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18 - 30 september 2025. Du får tips och tricks för att använda GitHub Copilot för Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/sv/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,32 +59,32 @@ Vi har en pågående Discord-serie "Learn with AI", lär dig mer och gå med oss Kom igång med följande resurser: -- [Student Hub-sida](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denna sida hittar du nybörjarresurser, studentpaket och till och med sätt att få en gratis certifikatsvoucher. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla in då och då eftersom innehållet byts ut minst varje månad. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Gå med i ett globalt community av studentambassadörer, detta kan vara din väg in till Microsoft. +- [Student Hub-sida](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denna sida hittar du nybörjarresurser, studentpaket och till och med sätt att få ett gratis certifikatvouchert. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla regelbundet eftersom vi byter ut innehållet minst en gång i månaden. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Gå med i en global community av studentambassadörer, detta kan vara din väg in i Microsoft. # Komma igång ## 📚 Dokumentation -- **[Installationsguide](INSTALLATION.md)** - Steg-för-steg instruktioner för nybörjare +- **[Installationsguide](INSTALLATION.md)** - Steg-för-steg installationsinstruktioner för nybörjare - **[Användarguide](USAGE.md)** - Exempel och vanliga arbetsflöden - **[Felsökning](TROUBLESHOOTING.md)** - Lösningar på vanliga problem -- **[Bidragsguide](CONTRIBUTING.md)** - Hur man bidrar till detta projekt +- **[Bidragsguide](CONTRIBUTING.md)** - Hur du bidrar till detta projekt - **[För lärare](for-teachers.md)** - Undervisningsvägledning och klassrumsresurser ## 👨‍🎓 För studenter -> **Totalt nybörjare**: Ny inom data science? Börja med våra [nybörjarvänliga exempel](examples/README.md)! Dessa enkla, välkommenterade exempel hjälper dig att förstå grunderna innan du går vidare till hela läroplanen. -> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: för att använda denna läroplan på egen hand, fork hela repot och gör övningarna själv, med början med ett quiz före lektionen. Läs sedan lektionen och gör resten av aktiviteterna. Försök att skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; dock finns den koden tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektorienterad lektion. Ett annat förslag är att bilda en studiecirkeln med vänner och gå igenom innehållet tillsammans. För vidare studier rekommenderar vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Helt nybörjare**: Ny inom data science? Börja med våra [nybörjarvänliga exempel](examples/README.md)! Dessa enkla, välkommenterade exempel hjälper dig att förstå grunderna innan du dyker in i hela läroplanen. +> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: för att använda denna läroplan på egen hand, forka hela repot och slutför övningarna själv, börja med ett för-lecture quiz. Läs sedan lektionen och slutför resten av aktiviteterna. Försök att skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; dock är den koden tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektsorienterad lektion. En annan idé är att skapa en studiegrupp med vänner och gå igenom innehållet tillsammans. För vidare studier rekommenderar vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Snabbstart:** -1. Kolla [Installationsguiden](INSTALLATION.md) för att sätta upp din miljö -2. Läs [Användarguiden](USAGE.md) för att lära dig arbeta med läroplanen -3. Börja med Lektion 1 och arbeta dig igenom i ordning -4. Gå med i vår [Discord-gemenskap](https://aka.ms/ds4beginners/discord) för stöd +1. Kontrollera [Installationsguiden](INSTALLATION.md) för att ställa in din miljö +2. Granska [Användarguiden](USAGE.md) för att lära dig hur man arbetar med läroplanen +3. Börja med Lektion 1 och arbeta sekventiellt igenom materialet +4. Gå med i vår [Discord-community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) för support ## 👩‍🏫 För lärare -> **Lärare**: vi har [inkluderat några förslag](for-teachers.md) på hur denna läroplan kan användas. Vi tar gärna emot dina synpunkter [i vårt diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Lärare**: vi har [inkluderat några förslag](for-teachers.md) på hur du kan använda denna läroplan. Vi uppskattar gärna din feedback [i vårt diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Möt teamet [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") @@ -95,38 +95,38 @@ Kom igång med följande resurser: ## Pedagogik -Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggde denna kursplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den innehåller frekventa quiz. I slutet av denna serie kommer studenterna ha lärt sig grundläggande principer för datavetenskap, inklusive etiska koncept, dataförberedelse, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall av datavetenskap och mer. +Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggde denna läroplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den inkluderar frekventa quiz. I slutet av denna serie kommer studenter ha lärt sig grundläggande principer för data science, inklusive etiska begrepp, datapreparering, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall för data science och mer. -Dessutom sätter ett lågriskquiz före en lektion studentens intention mot att lära sig ett ämne, medan ett andra quiz efter lektionen säkerställer ytterligare retention. Denna kursplan är utformad för att vara flexibel och rolig och kan tas som helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir alltmer komplexa vid slutet av den 10 veckors cykeln. +Dessutom sätter ett för-quiz innan en lektion studentens intention i att lära sig ett ämne, medan ett andra quiz efter lektionen säkerställer ytterligare retention. Denna läroplan är designad för att vara flexibel och rolig och kan tas i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir successivt mer komplexa under den 10 veckor långa cykeln. -> Hitta vår [uppförandekod](CODE_OF_CONDUCT.md), [bidragsriktlinjer](CONTRIBUTING.md), [översättningsriktlinjer](TRANSLATIONS.md). Vi välkomnar din konstruktiva feedback! +> Hitta våra [uppföranderegler](CODE_OF_CONDUCT.md), [bidragsriktlinjer](CONTRIBUTING.md), [översättningsriktlinjer](TRANSLATIONS.md). Vi välkomnar din konstruktiva feedback! -## Varje lektion inkluderar: +## Varje lektion innehåller: -- Valfritt skissanteckning +- Valfri skissanteckning - Valfri kompletterande video -- Quiz innan lektionen som uppvärmning +- Uppvärmningsquiz före lektion - Skriftlig lektion -- För projektbaserade lektioner, steg-för-steg-guider för hur man bygger projektet +- För projektbaserade lektioner, steg-för-steg guider för att bygga projektet - Kunskapskontroller - En utmaning - Kompletterande läsning - Uppgift -- [Quiz efter lektion](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En notis om quiz**: Alla quiz finns i quiz-app-mappen, totalt 40 quiz med tre frågor vardera. De är länkade från lektionerna, men quiz-appen kan köras lokalt eller distribueras till Azure; följ instruktionerna i `quiz-app`-mappen. De håller på att lokaliseras gradvis. +> **En notis om quiz:** Alla quiz finns i Quiz-App-mappen, totalt 40 quiz med tre frågor vardera. De länkas från lektionerna men quiz-appen kan köras lokalt eller distribueras till Azure; följ instruktionen i `quiz-app`-mappen. De håller på att lokalisera dem successivt. -## 🎓 Nybörjarvänliga exempel +## 🎓 Börjarvänliga exempel -**Ny inom datavetenskap?** Vi har skapat en speciell [exempelkatalog](examples/README.md) med enkel, välkommenterad kod för att hjälpa dig komma igång: +**Ny på Data Science?** Vi har skapat en särskild [exempelmapp](examples/README.md) med enkel, välkommenterad kod för att hjälpa dig att komma igång: -- 🌟 **Hello World** - Ditt första datavetenskapsprogram -- 📂 **Ladda data** - Lär dig läsa och utforska dataset -- 📊 **Enkel analys** - Beräkna statistik och hitta mönster -- 📈 **Grundläggande visualisering** - Skapa diagram och grafer -- 🔬 **Verkligt projekt** - Komplett arbetsflöde från början till slut +- 🌟 **Hello World** - Ditt första data science-program +- 📂 **Ladda Data** - Lär dig läsa och utforska dataset +- 📊 **Enkel Analys** - Beräkna statistik och hitta mönster +- 📈 **Grundläggande Visualisering** - Skapa diagram och grafer +- 🔬 **Verkligt Projekt** - Komplett arbetsflöde från början till slut -Varje exempel innehåller detaljerade kommentarer som förklarar varje steg, vilket gör det perfekt för absoluta nybörjare! +Varje exempel innehåller detaljerade kommentarer som förklarar varje steg, perfekt för absoluta nybörjare! 👉 **[Börja med exemplen](examples/README.md)** 👈 @@ -135,69 +135,69 @@ Varje exempel innehåller detaljerade kommentarer som förklarar varje steg, vil |![ Skissanteckning av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sv/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Datavetenskap för nybörjare: Färdplan – _Skissanteckning av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - - -| Lektionnummer | Ämne | Lektion Grupp | Lärandemål | Länkad lektion | Författare | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiera datavetenskap | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lär dig grundläggande koncept bakom datavetenskap och hur det relaterar till artificiell intelligens, maskininlärning och big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etik inom datavetenskap | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Koncept, utmaningar och ramverk för dataetik. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definiera data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hur data klassificeras och dess vanliga källor. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduktion till statistik & sannolikhet | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | De matematiska teknikerna sannolikhet och statistik för att förstå data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Arbeta med relationsdata | [Arbeta med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till relationsdata och grunderna för att utforska och analysera relationsdata med Structured Query Language, även känt som SQL (uttalas ”se-kväll”). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Arbeta med NoSQL-data | [Arbeta med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till icke-relationsdata, dess olika typer och grunderna för att utforska och analysera dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Arbeta med Python | [Arbeta med data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunder för att använda Python för datautforskning med bibliotek som Pandas. Grundläggande förståelse för Python-programmering rekommenderas. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Dataförberedelse | [Arbeta med data](2-Working-With-Data/README.md) | Ämnen om datatekniker för rengöring och omvandling av data för att hantera utmaningar med saknad, felaktig eller ofullständig data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisera kvantiteter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig använda Matplotlib för att visualisera fågeldatum 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualisera datafördelningar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera observationer och trender inom ett intervall. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualisera proportioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av diskreta och grupperade procentandelar. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisera relationer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera kopplingar och korrelationer mellan datamängder och deras variabler. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meningsfulla visualiseringar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniker och vägledning för att göra dina visualiseringar värdefulla för effektiv problemlösning och insikter. | [lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduktion till datavetenskaps livscykel | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till datavetenskaps livscykel och dess första steg att förvärva och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analysera | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas av datavetenskaps livscykel fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Kommunikation | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas av datavetenskaps livscykel fokuserar på att presentera insikter från data på ett sätt som gör det enklare för beslutsfattare att förstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Datavetenskap i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denna serie lektioner introducerar datavetenskap i molnet och dess fördelar. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datavetenskap i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Träna modeller med Low Code-verktyg. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datavetenskap i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Driftsätt modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datavetenskap i verkligheten | [I det vilda](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavetenskapsstyrda projekt i verkliga världen. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| Data Science För Nybörjare: Vägkarta - _Skissanteckning av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + + +| Lektion Nummer | Ämne | Lektion Grupp | Lärandemål | Länkad Lektion | Författare | +| :------------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Definiera Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lär dig grundläggande koncept bakom data science och hur det relaterar till artificiell intelligens, maskininlärning och big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Data Science Etik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Dataetik-koncept, utmaningar & ramverk. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definiera Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hur data klassificeras och dess vanliga källor. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduktion till Statistik & Sannolikhet | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | De matematiska teknikerna sannolikhet och statistik för att förstå data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Arbeta med Relationsdata | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till relationsdata och grunderna i att utforska och analysera relationsdata med Structured Query Language, även känt som SQL (uttalas ”se-kwel”). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Arbeta med NoSQL Data | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till icke-relationsdata, dess olika typer och grunderna i att utforska och analysera dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Arbeta med Python | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunderna i att använda Python för datautforskning med bibliotek som Pandas. Grundläggande förståelse för Python-programmering rekommenderas. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Datapreparering | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Ämnen om datatekniker för rengöring och omvandling av data för att hantera utmaningar med saknad, felaktig eller ofullständig data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualisera Kvantiteter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig hur man använder Matplotlib för att visualisera fågeldatan 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualisera Datafördelningar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av observationer och trender inom ett intervall. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualisera Proportioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av diskreta och grupperade procentandelar. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisera Relationer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av kopplingar och korrelationer mellan datamängder och deras variabler. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Meningsfulla Visualiseringar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniker och vägledning för att göra dina visualiseringar värdefulla för effektiv problemlösning och insikter. | [lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduktion till Data Science:s livscykel | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till data science-livscykeln och dess första steg att erhålla och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysera | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i data science-livscykeln fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikation | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i data science-livscykeln fokuserar på att presentera insikterna från data på ett sätt som gör det enklare för beslutsfattare att förstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denna serie lektioner introducerar data science i molnet och dess fördelar. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tränar modeller med Low Code-verktyg. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuera modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science i verkligheten | [I det vilda](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drivna projekt i verkliga världen. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Följ dessa steg för att öppna detta exempel i en Codespace: 1. Klicka på rullgardinsmenyn Code och välj alternativet Open with Codespaces. -2. Välj + New codespace längst ner i panelen. +2. Välj + New codespace längst ned i panelen. För mer info, kolla in [GitHub-dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers Följ dessa steg för att öppna detta repo i en container med din lokala maskin och VSCode med hjälp av VS Code Remote - Containers-tillägget: -1. Om detta är första gången du använder en utvecklingscontainer, se till att ditt system uppfyller förutsättningarna (dvs. har Docker installerat) i [kom igång-dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Om detta är första gången du använder en utvecklingscontainer, säkerställ att ditt system uppfyller förutsättningarna (t.ex. ha Docker installerat) enligt [kom igång-dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -För att använda detta repository kan du antingen öppna repositoryt i ett isolerat Docker-volym: +För att använda detta repository kan du antingen öppna repositoryt i en isolerad Docker-volym: -**Notera**: Under huven kommer detta använda kommandot Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** för att klona källkoden i en Docker-volym istället för lokala filsystemet. [Volymer](https://docs.docker.com/storage/volumes/) är den föredragna mekanismen för att bevara container-data. +**Notera**: Under huven används Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**-kommandot för att klona källkoden i en Docker-volym istället för det lokala filsystemet. [Volymer](https://docs.docker.com/storage/volumes/) är den föredragna mekanismen för att bevara container-data. Eller öppna en lokalt klonad eller nedladdad version av repositoryt: -- Klona detta repo till ditt lokala filsystem. +- Klona detta repository till ditt lokala filsystem. - Tryck F1 och välj kommandot **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Välj den klonade kopian av denna mapp, vänta på att containern startar och testa. +- Välj den klonade kopian av denna mapp, vänta på att containern startar och prova. -## Offline-åtkomst +## Offlinetillgång -Du kan köra denna dokumentation offline med hjälp av [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forka detta repo, [installera Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala maskin, sedan i rotmappen av detta repo, skriv `docsify serve`. Webbplatsen kommer att vara tillgänglig på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan köra denna dokumentation offline med hjälp av [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork detta repo, [installera Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala maskin, och skriv sedan i rotmappen till detta repo `docsify serve`. Webbplatsen kommer att finnas på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Observera att notebooks inte kommer att renderas via Docsify, så när du behöver köra en notebook, gör det separat i VS Code som kör en Python-kärna. +> Observera att notebooks inte kommer att visas via Docsify, så när du behöver köra en notebook, gör det separat i VS Code med en Python-kärna. -## Andra kursplaner +## Andra Läroplaner -Vårt team producerar andra kursplaner! Kolla in: +Vårt team producerar andra läroplaner! Kolla in: ### LangChain [![LangChain4j för nybörjare](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js för nybörjare](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain för nybörjare](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenter @@ -207,7 +207,7 @@ Vårt team producerar andra kursplaner! Kolla in: [![AI-agenter för nybörjare](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Generativ AI-serie [![Generativ AI för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativ AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -215,33 +215,33 @@ Vårt team producerar andra kursplaner! Kolla in: [![Generativ AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Kärninlärning [![ML för nybörjare](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI för nybörjare](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersäkerhet för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Webb Utveckling för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Webbutveckling för nybörjare](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT för nybörjare](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR-utveckling för nybörjare](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - + ### Copilot-serie -[![Copilot för AI Parprogrammering](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot för AI-parprogrammering](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot för C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Abenteuer](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Äventyr](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Få hjälp -**Stöter du på problem?** Kolla vår [Felsökningsguide](TROUBLESHOOTING.md) för lösningar på vanliga problem. +**Står du inför problem?** Kolla vår [Felsökningsguide](TROUBLESHOOTING.md) för lösningar på vanliga problem. -Om du fastnar eller har frågor om att bygga AI-appar. Gå med i diskussioner med andra lärande och erfarna utvecklare om MCP. Det är en stödjande gemenskap där frågor är välkomna och kunskap delas fritt. +Om du fastnar eller har frågor om att bygga AI-appar. Gå med bland andra lärande och erfarna utvecklare i diskussioner om MCP. Det är en stödjande gemenskap där frågor är välkomna och kunskap delas öppet. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Om du har produktfeedback eller stöter på fel vid utveckling, besök: +Om du har produktfeedback eller stöter på fel under utveckling, besök: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -249,5 +249,5 @@ Om du har produktfeedback eller stöter på fel vid utveckling, besök: **Ansvarsfriskrivning**: -Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, vänligen var medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål ska betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning. +Detta dokument har översatts med hjälp av den AI-baserade översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet bör du vara medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på originalspråket ska betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sw/.co-op-translator.json b/translations/sw/.co-op-translator.json index fc1cad7d7..44128742a 100644 --- a/translations/sw/.co-op-translator.json +++ b/translations/sw/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "sw" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:15:04+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:46:20+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "sw" }, diff --git a/translations/sw/README.md b/translations/sw/README.md index dd05fa8bc..ce139bf9e 100644 --- a/translations/sw/README.md +++ b/translations/sw/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Sayansi ya Data kwa Waanzilishi - Mtaala +# Sayansi ya Takwimu kwa Waanzilishi - Mtaala [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,74 +17,74 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Wakili wa Wingu la Azure katika Microsoft wanafurahia kutoa mtaala wa wiki 10, masomo 20 yote kuhusu Sayansi ya Data. Kila somo linajumuisha mtihani wa kabla na baada ya somo, maelekezo ya maandishi ya kumaliza somo, suluhisho, na kazi. Mbinu yetu ya kujifunza inayotegemea mradi inakuwezesha kujifunza wakati unajenga, njia iliyothibitishwa ya ujuzi mpya 'kubaki'. +Wahubiri wa Azure Cloud huko Microsoft wanafurahia kutoa mtaala wa wiki 10, masomo 20 yote kuhusu Sayansi ya Takwimu. Kila somo linajumuisha maswali ya kabla ya somo na baada ya somo, maelekezo yaliyoandikwa ya kumaliza somo, suluhisho, na kazi ya nyumbani. Njia yetu ya kujifunza kwa msingi wa miradi inakuwezesha kujifunza wakati unajenga, njia thabiti ya ujuzi mpya "kubaki". **Shukrani nyingi kwa waandishi wetu:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Shukrani maalum 🙏 kwa waandishi, wakaguzi na wataalamu wa maudhui wa [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** hasa Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Shukrani maalum 🙏 kwa waandishi, wakaguzi na wachangiaji wa maudhui wa [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** hasa Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sw/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Sayansi ya Data kwa Waanzilishi - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Sayansi ya Takwimu kwa Waanzilishi - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Msaada wa Lugha Nyingi -#### Imesaidiwa kupitia GitHub Action (Moja kwa Moja & daima Imesasishwa) +#### Imetangazwa kupitia GitHub Action (Moja kwa moja & Daima Imeboreshwa) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](./README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **Unapendelea Kukopa Kwenye Kompyuta Yako?** +> **Unapendelea Kuchomeka Kwenye Kompyuta?** -> Hifadhi hii ina tafsiri zaidi ya 50 za lugha ambazo huongeza ukubwa wa kupakua kwa kiasi kikubwa. Ili kukopa bila tafsiri, tumia sparse checkout: +> Hifadhi hii ina tafsiri za lugha zaidi ya 50 ambazo huongeza kiasi kikubwa cha kupakua. Ili kuchomeka bila tafsiri, tumia sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Hii inakupa kila kitu unachohitaji kukamilisha kozi kwa upakua wa haraka zaidi. +> Hii inakupa kila kitu unachohitaji kukamilisha kozi kwa upakuaji wa haraka zaidi. -**Ikiwa unataka lugha za tafsiri za ziada zinazozungumzwa zinapatikana [hapa](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ikiwa unataka lugha za ziada za tafsiri zinazoungwa mkono, zimetajwa [hapa](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Jiunge na Jamii Yetu [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Tunayo mfululizo wa kujifunza kwenye Discord na AI unaoendelea, jifunze zaidi na jiunge nasi kwenye [Mfululizo wa Kujifunza na AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) kuanzia 18 - 30 Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Data. +Tuna mfululizo wa kujifunza kwenye Discord kuhusu AI unaoendelea, jifunze zaidi na jiunge nasi kwenye [Mfululizo wa Kujifunza na AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) kuanzia 18 - 30 Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Takwimu. -![Mfululizo wa Kujifunza na AI](../../translated_images/sw/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/sw/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Je, wewe ni mwanafunzi? Anza na rasilimali zifuatazo: -- [Ukubwa wa Mwanafunzi](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Katika ukurasa huu, utapata rasilimali kwa waanzilishi, vifurushi vya Wanafunzi na hata njia za kupata vocha ya cheti bure. Huu ni ukurasa unayetaka kuihifadhi na kuangalia mara kwa mara tunapobadilisha maudhui angalau kila mwezi. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Jiunge na jamii ya kimataifa ya balozi wa wanafunzi, hii inaweza kuwa njia yako ya kuingia Microsoft. +- [Ukumbi wa Wanafunzi](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Ukurasa huu, utapata rasilimali za waanzilishi, vifurushi vya wanafunzi na hata njia za kupata vocha ya cheti bure. Huu ni ukurasa mmoja unaotaka kuhifadhi na kuangalia mara kwa mara kwa kuwa hubadilisha maudhui kila mwezi. +- [Mabalozi wa Wanafunzi wa Microsoft Learn](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Jiunge na jamii ya mabalozi wanafunzi duniani kote, hii inaweza kuwa njia yako ya kuingia Microsoft. # Kuanzia ## 📚 Nyaraka -- **[Mwongozo wa Usakinishaji](INSTALLATION.md)** - Maelekezo ya hatua kwa hatua kwa waanzilishi -- **[Mwongozo wa Matumizi](USAGE.md)** - Mifano na mtiririko ya kawaida wa kazi -- **[Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md)** - Suluhisho za matatizo ya kawaida +- **[Mwongozo wa Usanidi](INSTALLATION.md)** - Maelekezo ya hatua kwa hatua kwa waanzilishi +- **[Mwongozo wa Matumizi](USAGE.md)** - Mifano na taratibu za kawaida za kazi +- **[Ushughulikiaji wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md)** - Suluhisho za matatizo ya kawaida - **[Mwongozo wa Kuchangia](CONTRIBUTING.md)** - Jinsi ya kuchangia mradi huu - **[Kwa Walimu](for-teachers.md)** - Mwongozo wa kufundisha na rasilimali za darasani ## 👨‍🎓 Kwa Wanafunzi -> **Waanzilishi Kamili**: Hujui sayansi ya data? Anza na [mifano rahisi kwa waanzilishi](examples/README.md)! Mifano hii rahisi, yenye maoni vizuri itakusaidia kuelewa misingi kabla ya kuingia mtaala mzima. -> **[Wanafunzi](https://aka.ms/student-page)**: kutumia mtaala huu mwenyewe, tengeneza nakala ya hifadhi yote na kamilisha mazoezi peke yako, kuanzia na mtihani kabla ya mihadhara. Kisha soma mihadhara na kamilisha shughuli zote. Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kunakili msimbo wa suluhisho; hata hivyo, msimbo huo upo kwenye folda za /solutions katika kila somo linalolenga mradi. Wazo jingine ni kuunda kikundi cha masomo na marafiki na kupitia maudhui pamoja. Kwa masomo zaidi, tunapendekeza [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Waanzilishi Kabisa**: Mpya kwa sayansi ya takwimu? Anza na [mifano rahisi kwa waanzilishi](examples/README.md)! Mifano hii rahisi, yenye maelezo yatakusaidia kuelewa misingi kabla ya kuingia kwenye mtaala mzima. +> **[Wanafunzi](https://aka.ms/student-page)**: kutumia mtaala huu kwa wenyewe, tengeneza nakala ya ripo yote na ukamilishe mazoezi mwenyewe, kuanzia kwa jaribio la kabla ya mihadhara. Kisha soma mihadhara na ukamilishe shughuli zote. Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kunakili msimbo wa suluhisho; hata hivyo, msimbo huo upo katika folda za /solutions kwa kila somo linalolenga mradi. Wazo jingine ni kuunda kikundi cha kusoma na marafiki na kupitia maudhui pamoja. Kwa masomo zaidi, tunapendekeza [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Anza Haraka:** -1. Angalia [Mwongozo wa Usakinishaji](INSTALLATION.md) kuweka mazingira yako +1. Angalia [Mwongozo wa Usanidi](INSTALLATION.md) kuanzisha mazingira yako 2. Pitia [Mwongozo wa Matumizi](USAGE.md) kujifunza jinsi ya kufanya kazi na mtaala -3. Anza na Somo la 1 na fanya hatua kwa hatua +3. Anza na Somo 1 na ufanye mfululizo 4. Jiunge na [jamii yetu ya Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) kwa msaada ## 👩‍🏫 Kwa Walimu -> **Walimu**: tumewajumuisha [mapendekezo kadhaa](for-teachers.md) juu ya jinsi ya kutumia mtaala huu. Tunapenda maoni yako [katika jukwaa letu la majadiliano](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Walimu**: tumejumuisha [mapendekezo kadhaa](for-teachers.md) juu ya jinsi ya kutumia mtaala huu. Tunapenda maoni yako [katika jukwaa letu la majadiliano](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Kutana na Timu [![Video ya Promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video ya Promo") @@ -93,161 +93,159 @@ Anza na rasilimali zifuatazo: > 🎥 Bonyeza picha hapo juu kwa video kuhusu mradi na watu waliouunda! -## Pedagojia +## Mafundisho -Tumechagua misingi miwili ya kifundisho tunapojenga mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni msingi wa miradi na kwamba unajumuisha maswali ya mara kwa mara. Mwisho wa mfululizo huu, wanafunzi watakuwa wamejifunza kanuni za msingi za sayansi ya data, ikiwa ni pamoja na dhana za kimaadili, uandaaji wa data, njia tofauti za kufanya kazi na data, uwasilishaji wa data, uchambuzi wa data, matumizi halisi ya sayansi ya data, na zaidi. +Tumechagua kanuni mbili za kufundisha wakati wa kujenga mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni wenye msingi wa miradi na kwamba unajumuisha mtihani wa mara kwa mara. Mwisho wa mfululizo huu, wanafunzi watajifunza kanuni za msingi za sayansi ya data, ikiwa ni pamoja na dhana za maadili, maandalizi ya data, njia mbalimbali za kufanya kazi na data, uonyesho wa data, uchambuzi wa data, matumizi halisi ya sayansi ya data, na zaidi. -Zaidi ya hayo, mtihani mdogo kabla ya darasa huweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati mtihani wa pili baada ya darasa huhakikisha kumbukumbu zaidi. Mtaala huu umetengenezwa kuwa rahisi kubadilika na kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa jumla au kwa sehemu. Miradi huanza ndogo na kuongezeka kuwa changamoto zaidi kufikia mwisho wa mzunguko wa wiki 10. +Zaidi ya hayo, mtihani wa chini kabla ya darasa huweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati mtihani wa pili baada ya darasa huhakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu umeundwa kuwa rahisi na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa jumla au sehemu. Miradi huanza mdogo na kuwa mgumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 10. -> Tafuta [Kanuni Zetu za Maadili](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kushiriki](CONTRIBUTING.md), [Miongozo ya Tafsiri](TRANSLATIONS.md). Tunakaribisha maoni yako yenye ujenzi! +> Pata [Kanuni Zetu za Maadili](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kushiriki](CONTRIBUTING.md), [Miongozo ya Tafsiri](TRANSLATIONS.md). Tunakaribisha mrejesho wako wenye kujenga! ## Kila somo linajumuisha: - Sketchnote hiari - Video ya ziada hiari -- Mtihani wa mazoezi kabla ya somo +- Mtihani wa kujiandaa kabla ya somo - Somo lililoandikwa -- Kwa masomo ya msingi wa miradi, mwongozo hatua kwa hatua juu ya jinsi ya kujenga mradi +- Kwa masomo ya msingi wa mradi, miongozo hatua kwa hatua juu ya jinsi ya kujenga mradi - Ukaguzi wa maarifa - Changamoto -- Kusoma kwa ziada +- Usomaji wa ziada - Kazi ya nyumbani - [Mtihani baada ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Kumbuka kuhusu mitihani**: Mitihani yote ipo katika folda ya Quiz-App, kwa jumla ya mitihani 40 wenye maswali matatu kila mmoja. Inahusishwa kutoka ndani ya masomo, lakini programu ya mtihani inaweza kuendeshwa ndani au kuwekwa Azure; fuata maelekezo katika folda ya `quiz-app`. Zinatafsiriwa polepole. +> **Kumbuka kuhusu mitihani:** Mitihani yote iko katika folda ya Quiz-App, kwa jumla ya mitihani 40 yenye maswali matatu kila moja. Imeunganishwa ndani ya masomo, lakini programu ya mtihani inaweza kuendeshwa kwa karibu au kuwasilishwa Azure; fuata maelekezo katika folda ya `quiz-app`. Yanaendelea kutafsiriwa kwa taratibu. -## 🎓 Mifano Rafiki kwa Maanzo +## 🎓 Mifano Rafiki kwa Waanzilishi **Mpya kwa Sayansi ya Data?** Tumetengeneza [folda ya mifano](examples/README.md) maalum yenye msimbo rahisi na maelezo mazuri kusaidia kuanza: - 🌟 **Hello World** - Programu yako ya kwanza ya sayansi ya data - 📂 **Kupakia Data** - Jifunze kusoma na kuchunguza seti za data -- 📊 **Uchambuzi Rahisi** - Hesabu takwimu na pata mifumo -- 📈 **Uwasilishaji wa Msingi** - Tengeneza chati na grafu -- 🔬 **Mradi Halisi** - Mchakato kamili kutoka mwanzo hadi mwisho +- 📊 **Uchambuzi Rahisi** - Hesabu takwimu na tafuta mifumo +- 📈 **Uonyesho Msingi** - Tengeneza chati na grafu +- 🔬 **Mradi wa Dunia Halisi** - Mchakato kamili kutoka mwanzo hadi mwisho -Kila mfano unajumuisha maelezo ya kina yanayoelezea kila hatua, hivyo ni kamili kwa wanaoanza kabisa! +Kila mfano una maelezo ya kina yanayofafanua kila hatua, hivyo ni mzuri kwa wanaoanza kabisa! 👉 **[Anza na mifano](examples/README.md)** 👈 ## Masomo - |![ Sketchnote na @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sw/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Sayansi ya Data Kwa Waanzilishi: Ramani ya Njia - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - +| Sayansi ya Data kwa Waanzilishi: Ramani - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Nambari ya Somo | Mada | Kundi la Somo | Malengo ya Kujifunza | Somo Lililohusishwa | Mwandishi | +| Nambari ya Somo | Mada | Ugawaji wa Somo | Malengo ya Kujifunza | Somo Lililoambatanishwa | Mwandishi | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Kufafanua Sayansi ya Data | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Jifunze dhana za msingi nyuma ya sayansi ya data na jinsi inavyohusiana na akili bandia, kujifunza kwa mashine, na data kubwa. | [somo](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Maadili ya Sayansi ya Data | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Dhana za Maadili ya Data, Changamoto na Misingi. | [somo](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Kufafanua Data | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Jinsi data inavyopangwa na vyanzo vyake vya kawaida. | [somo](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Utangulizi wa Takwimu na Uwezekano | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Mbinu za kihesabu za uwezekano na takwimu kuelewa data. | [somo](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Kufanya kazi na Data ya Uhusiano | [Kufanya kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data ya uhusiano na misingi ya kuchunguza na kuchambua data ya uhusiano kwa kutumia Structured Query Language, inayojulikana kama SQL (inavyosomwa “see-quell”). | [somo](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Kufanya kazi na Data ya NoSQL | [Kufanya kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data isiyo ya uhusiano, aina zake mbalimbali na misingi ya kuchunguza na kuchambua hifadhidata za nyaraka. | [somo](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Kufanya kazi na Python | [Kufanya kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Misingi ya kutumia Python kuchunguza data kwa maktaba kama Pandas. Uelewa wa msingi wa programu ya Python unashauriwa. | [somo](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Kuandaa Data | [Kufanya kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mada juu ya mbinu za kusafisha na kubadilisha data kushughulikia changamoto za data kupatikana kwa kiasi kidogo, isiyo sahihi, au isiyo kamilifu. | [somo](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Kuonyesha Idadi | [Uwasilishaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Jifunze jinsi ya kutumia Matplotlib kuonyesha data ya ndege 🦆 | [somo](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Kuonyesha Mzabibu wa Data | [Uwasilishaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha uchunguzi na mwelekeo ndani ya kipindi. | [somo](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Kuonyesha Sehemu | [Uwasilishaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha asilimia zilizogawanyika na zilizokusanyika. | [somo](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Kuonyesha Mahusiano | [Uwasilishaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha uhusiano na mwelekeo kati ya seti za data na vigezo vyake. | [somo](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Uwasilishaji wenye Maana | [Uwasilishaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Mbinu na miongozo ya kufanya uwasilishaji wako kuwa wa thamani kwa suluhisho bora la matatizo na ufahamu. | [somo](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 01 | Kueleza Sayansi ya Data | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Jifunze dhana za msingi za sayansi ya data na jinsi inavyohusiana na akili bandia, ujifunzaji wa mashine, na data kubwa. | [somo](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Maadili ya Sayansi ya Data | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Dhana za Maadili ya Data, Changamoto & Miundombinu. | [somo](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Kueleza Data | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Jinsi data inavyoainishwa na vyanzo vyake vya kawaida. | [somo](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Utangulizi wa Takwimu & Uwezekano | [Utangulizi](1-Introduction/README.md) | Mbinu za hisabati za uwezekano na takwimu kuelewa data. | [somo](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Kufanya kazi na Data ya Mahusiano | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data ya mahusiano na misingi ya kuchunguza na kuchambua data ya mahusiano kwa kutumia Structured Query Language, inayojulikana kama SQL (inasomwa “see-quell”). | [somo](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Kufanya kazi na Data isiyo ya SQL | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data isiyo ya mahusiano, aina zake mbalimbali na misingi ya kuchunguza na kuchambua hifadhidata za hati. | [somo](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Kufanya kazi na Python | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Misingi ya kutumia Python kwa uchunguzi wa data kwa maktaba kama Pandas. Uelewa wa msingi wa programu ya Python unashauriwa. | [somo](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Maandalizi ya Data | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mada juu ya mbinu za kusafisha na kubadilisha data kushughulikia changamoto za data kutokuwepo, yenye makosa, au ambayo haijakamilika. | [somo](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Uonyesho wa Kiasi | [Uonyesho wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Jifunze jinsi ya kutumia Matplotlib kuonyesha data ya ndege 🦆 | [somo](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Uonyesho wa Mgawanyo wa Data | [Uonyesho wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Onyesha mashahidi na mwenendo ndani ya kipindi. | [somo](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Uonyesho wa Sehemu | [Uonyesho wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Onyesha asilimia zilizojitenga na zilizopangwa. | [somo](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Uonyesho wa Uhusiano | [Uonyesho wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Onyesha uhusiano na uambatano kati ya seti za data na vigezo vyake. | [somo](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Uonyesho Zenye Maana | [Uonyesho wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Mbinu na mwongozo wa kufanya uonyesho wako kuwa na thamani kwa ajili ya kutatua matatizo kwa ufanisi na kupata maarifa. | [somo](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Utangulizi wa mzunguko wa maisha wa Sayansi ya Data | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Utangulizi wa mzunguko wa maisha wa sayansi ya data na hatua yake ya kwanza ya kupata na kutoa data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Kuchambua | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha wa sayansi ya data inalenga mbinu za kuchambua data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Mawasiliano | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha wa sayansi ya data inalenga kuwasilisha ufahamu kutoka kwa data kwa njia inayorahisisha wanafanya maamuzi kuelewa. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Sayansi ya Data katika Wingu | [Data ya Wingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mfululizo huu wa masomo unatambulisha sayansi ya data katika wingu na faida zake. | [somo](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Sayansi ya Data katika Wingu | [Data ya Wingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mafunzo ya mifano kwa kutumia Zana za Low Code. |[somo](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Sayansi ya Data katika Wingu | [Data ya Wingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kuweka mifano katika Azure Machine Learning Studio. | [somo](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Sayansi ya Data katika Mazingira Halisi | [Katika Mazingira Halisi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Miradi inayotegemea sayansi ya data katika ulimwengu halisi. | [somo](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 15 | Kuchambua | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha ya sayansi ya data inalenga mbinu za kuchambua data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Mawasiliano | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha ya sayansi ya data inalenga kuwasilisha maarifa kutoka kwa data kwa njia inayorahisisha watunga maamuzi kuelewa. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Sayansi ya Data katika Mawingu | [Data ya Mawingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mfululizo huu wa masomo unaanzisha sayansi ya data katika wingu na faida zake. | [somo](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Sayansi ya Data katika Mawingu | [Data ya Mawingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mafunzo ya mifano kwa kutumia zana za Low Code. |[somo](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Sayansi ya Data katika Mawingu | [Data ya Mawingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kuweka mifano kwa kutumia Azure Machine Learning Studio. | [somo](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Sayansi ya Data kwa Maisha Halisi | [Maisha Halisi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Miradi inayotumia sayansi ya data katika dunia halisi. | [somo](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Fuata hatua hizi kufungua mfano huu katika Codespace: -1. Bonyeza menyu ya Kushuka ya Code na chagua chaguo la Open with Codespaces. -2. Chagua + New codespace hapo chini kwenye dirisha. -Kwa maelezo zaidi, angalia [nyaraka za GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Fuata hatua hizi kufungua sampuli hii katika Codespace: +1. Bonyeza menyu ya kushuka ya Code na chagua chaguo la Open with Codespaces. +2. Chagua + New codespace chini kwenye pane. +Kwa habari zaidi, angalia [nyaraka za GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Fuata hatua hizi kufungua repo hii ndani ya kontena kwa kutumia kompyuta yako ya eneo na VSCode kwa kutumia ugani wa VS Code Remote - Containers: +Fuata hatua hizi kufungua repo hii katika kontena kwa kutumia mashine yako ya eneo na VSCode ukitumia ugani wa VS Code Remote - Containers: -1. Ikiwa ni mara ya kwanza kutumia kontena ya maendeleo, tafadhali hakikisha mfumo wako unakidhi mahitaji ya awali (yaani kuwa na Docker imewekwa) katika [nyaraka za kuanza](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ikiwa ni mara yako ya kwanza kutumia kontena la maendeleo, tafadhali hakikisha mfumo wako unakidhi mahitaji (yaani kuwa na Docker imewekwa) katika [nyaraka za kuanza](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Ili kutumia hazina hii, unaweza kufungua hazina kwenye eneo lililotengwa la Docker: +Ili kutumia hazina hii, unaweza kufungua hazina hiyo katika sauti ya Docker iliyotengwa: -**Kumbuka**: Chini ya pazia, hii itatumia amri ya Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kunakili msimbo wa chanzo katika eneo la Docker badala ya mfumo wa faili wa eneo. [Eneo la Kuchukua Nguvu](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ni njia inayopendelea kuhifadhi data ya kontena. +**Kumbuka**: Kwa ndani, itatumia amri ya Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kunakili msimbo wa chanzo katika sauti ya Docker badala ya mfumo wa faili wa eneo. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ni njia inayopendekezwa kuhifadhi data za kontena. -Au fungua nakala iliyopakuliwa au kuokolewa ya hazina: +Au fungua toleo lililonakiliwa au kupakuliwa la hazina hii kwa eneo lako: - Nakili hazina hii kwenye mfumo wako wa faili wa eneo. -- Bonyeza F1 na chagua amri ya **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Chagua nakala iliyokopiwa ya folda hii, ngoja kontena ianze, na jaribu mambo. +- Bonyeza F1 na chagua amri ya **Remote-Containers: Open Folder in Container...** +- Chagua nakala iliyonakiliwa ya folda hii, subiri kontena iaanze, na jaribu vitu. -## Ufikiaji wa Offline +## Ufikiaji bila Mtandao -Unaweza kuendesha nyaraka hizi bila mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Nakili repo hii, [weka Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye kompyuta yako ya eneo, kisha katika folda kuu ya repo hii, waza `docsify serve`. Tovuti itakuwa hai kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. +Unaweza kuendesha nyaraka hizi bila mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Tenganisha repo hii, [sakinisha Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye mashine yako ya eneo, kisha katika folda kuu ya repo hii, andika `docsify serve`. Tovuti itahudumiwa kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. -> Kumbuka, daftari zitaletwa siyo kupitia Docsify, kwa hivyo unapohitaji kuendesha daftari, fanya hivyo tofauti ndani ya VS Code na kernel ya Python. +> Kumbuka, daftari hazitatengenezwa kupitia Docsify, hivyo unapohitaji kuendesha daftari, fanya hivyo kwa tofauti katika VS Code ukitumia kernel ya Python. -## Mtaala Mwingine +## Mitaala Mingine -Timu yetu hutoa mitaala mingine! Angalia: +Timu yetu hutengeneza mitaala mingine! Angalia: ### LangChain -[![LangChain4j kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain.js kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Wakala -[![AZD kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Wakala AI kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Maajenti +[![AZD kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Maajenti wa AI kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Mfululizo wa AI Inayotengeneza -[![AI Inayotengeneza kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Inayotengeneza (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Inayotengeneza (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Inayotengeneza (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Mfululizo wa AI Inazalisha +[![AI Inazalisha kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Inazalisha (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Inazalisha (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Inazalisha (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Kujifunza Msingi -[![ML kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Sayansi ya Data kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Usalama mtandao kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Uendelezaji wa Wavuti kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Uendelezaji wa XR kwa Waanzilishi](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ML kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Sayansi ya Takwimu kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Usalama wa Mtandao kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Maendeleo ya Mtandao kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Maendeleo ya XR kwa Waanzishaji](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Mfululizo wa Copilot -[![Copilot kwa Uandishi wa Programu kwa AI kwa Pairs](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot kwa Programu ya Pamoja ya AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot kwa C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Ujasiri wa Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Adventures ya Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Kupata Msaada -**Unakutana na matatizo?** Angalia [Mwongozo wa Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md) kwa suluhisho za matatizo ya kawaida. +**Unapata matatizo?** Angalia [Mwongozo wa Kutatua Matatizo](TROUBLESHOOTING.md) kwa suluhisho za matatizo ya kawaida. -Ikiwa umekwama au una maswali yoyote kuhusu kujenga programu za AI. Jiunge na wanafunzi wenzako na waendelezaji wenye uzoefu katika mijadala kuhusu MCP. Ni jamii inayounga mkono ambapo maswali yanakaribishwa na maarifa huishirikishwa kwa hiari. +Kama umekwama au una maswali kuhusu ujenzi wa programu za AI. Jiunge na wanafunzi wenzako na waendelezaji wenye uzoefu katika majadiliano kuhusu MCP. Ni jamii yenye msaada ambapo maswali yanakaribishwa na maarifa yanashirikiwa kwa uhuru. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Ikiwa una maoni kuhusu bidhaa au makosa wakati wa ujenzi tembelea: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Jukwaa la Waendelezaji wa Microsoft Foundry GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Tangazo la Kutojibu**: -Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kupata usahihi, tafadhali fahamu kwamba tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kasoro. Hati ya asili katika lugha yake ya asili inapaswa kuchukuliwa kama chanzo chenye mamlaka. Kwa taarifa za muhimu sana, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatuhusiki kwa kutoelewana au tafsiri potofu zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. +**Tangazo la Hukumu**: +Nyaraka hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya utafsiri wa AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Wakati tunajitahidi kupata usahihi, tafadhali fahamu kwamba tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au upungufu wa usahihi. Nyaraka ya asili katika lugha yake ya asili inapaswa kuchukuliwa kama chanzo chenye mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu kutoka kwa wanadamu inashauriwa. Hatutojibu kwa maelezo yoyote potofu au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ta/.co-op-translator.json b/translations/ta/.co-op-translator.json index 338030507..29414530e 100644 --- a/translations/ta/.co-op-translator.json +++ b/translations/ta/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ta" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:44:03+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:23:14+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ta" }, diff --git a/translations/ta/README.md b/translations/ta/README.md index 114b741c1..e9c47361f 100644 --- a/translations/ta/README.md +++ b/translations/ta/README.md @@ -1,206 +1,173 @@ # தொடக்க நிலை தரவு அறிவியல் - பாடத்திட்டம் -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +### 🌐 பன்மொழி ஆதரவு -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +#### GitHub செயல் மூலம் ஆதரிக்கப்படுகிறது (தானியங்கி மற்றும் எப்போதும் புதுப்பிக்கப்பட்டது) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +> **உள்ளூரில் கிளோன் செய்வதற்கு விருப்பமா?** - -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) - -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -மைக்ரோசாஃப்ட்-இல் Azure Cloud Advocates தரவு அறிவியலைப் பற்றி 10 வாரங்கள், 20 பாடங்கள் கொண்ட பாடத்திட்டத்தை வழங்கும்போது மகிழ்ச்சியாக உள்ளனர். ஒவ்வொரு பாடத்திலும் முன்-பாடம் மற்றும் பின்-பாடம் விசைப்பாட்கள், பாடத்தை நிறைவேற்ற எழுத்து விளக்கங்கள், தீர்வு மற்றும் பணியின்கள் ஆகியவை உள்ளடக்கமாக உள்ளன. எங்கள் திட்ட அடிப்படையிலான கற்பித்தல் முறை, புதிய திறன்கள் 'பிடிக்க' சான்றளிக்கப்பட்ட வழி அமைப்பை உருவாக்கிக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது. - -**எங்களது ஆசிரியர்களுக்கு உள் உள்ளார்ந்த நன்றி:** [ஜாஸ்மின் க்ரீனவே](https://www.twitter.com/paladique), [ட்மிட்ரி ஸோஷ்னிக்கோவ்](http://soshnikov.com), [நித்யா நரசிமன்](https://twitter.com/nitya), [ஜேலன் மெகீ](https://twitter.com/JalenMcG), [ஜென் லூப்பர்](https://twitter.com/jenlooper), [மாட் லேவி](https://twitter.com/maudstweets), [டிகேனி சௌட்டர்](https://twitter.com/TiffanySouterre), [கிறிஸ்டோபர் ஹாரிசன்](https://www.twitter.com/geektrainer). - -**🙏 சிறப்பு நன்றி 🙏 எங்களது [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ஆசிரியர்கள், பரிசீலனையாளர்கள் மற்றும் உள்ளடக்கக் கொடுப்பாளர்களுக்கு,** குறிப்பாக ஆர்யான் அரோறா, [ஆதித்ய கார்](https://github.com/AdityaGarg00), [அலோன்ரா சांचெஸ்](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [அங்கீதா சிங்](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [அநுபம் மிஷ்ரா](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [அர்பிதா தாஸ்](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ச்ஹைல் பிஹாரி டுவே, [டிப்ரி ந்ஸோபர்](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [டிஷிதா பாஸின்](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [மாஜ்த் சாஃபி](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [மாக்ஸ் புளம்](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [மிகேல் கொர்ரியா](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [மொஹம்மா இப்தேகர் (இப்டூ) எப்னே ஜலால்](https://twitter.com/iftu119), [நவரின் டபாச்சும்](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [ரெய்மாண்ட் வாங்க்சா புட்ரா](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [ரோஹித்யாதவ்](https://www.linkedin.com/in/rty2423), சம்ரித்தி ஷர்மா, [சன்யா சின்ஹா](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[ஷீனா நருலா](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [தவ்கீர் அக்மத்](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), யோகேந்திரசிங் பவர் , [விடுஷி குப்தா](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [ஜஸ்லீன் சோந்தி](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) - -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ta/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| -|:---:| -| தொடக்க நிலை தரவு அறிவியல் - _ஸ்கெட்ச் நோட் [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - -### 🌐 பல மொழி ஆதரவு - -#### GitHub அகஷன் மூலம் ஆதரிக்கப்படுகிறது (சுயமெய்யாக்கப்பட்ட மற்றும் எப்போதும் புதுப்பிக்கப்படும்) - - -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | 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செய்ய, sparse checkout பயன்படுத்தவும்: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> இது நீங்கள் பாடத்திட்டத்தை முடிக்க தேவையான அனைத்தை விரைவில் பெற உதவும். - +> இது நீங்கள் பாடத்திட்டத்தைக் கையாள மிக விரைந்த பதிவிறக்கம் அளிக்கும். -**மேலும் மொழி ஆதரவு வேண்டும் என்றால் இங்கு பார்வையிடவும் [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**மேலும் மொழிபெயர்ப்புகளை ஆதரிக்க விரும்பின், அவை இங்கே பட்டியலிடப்பட்டுள்ளன [இங்கே](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள் +#### எங்கள் சமூகத்தில் சேரவும் [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -நாம் ஒரு Discord AI கற்பித்தல் தொடரினை நடத்தியிருக்கின்றோம், மேலும் அறிந்து [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) இணையதளத்தில் 2025, செப்டம்பர் 18 - 30 வரை எங்கள் குழுவுடன் இணையுங்கள். தரவு அறிவியலுக்கான GitHub Copilot ஐ பயன்படுத்த சிறந்த குறிப்புகளையும் வழிகாட்டல்களையும் பெறுவீர்கள். +AI தோழமை படிப்புகளை வழங்கும் டிஸ்கோர்ட்டு தொடர்ச்சி நடப்பதாக உள்ளது, மேலும் அறிந்து கலந்து கொள்ள [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) இல் செப்டம்பர் 18 - 30, 2025 இடையே கலந்துகொள்ளுங்கள். தரவு அறிவியலுக்கான GitHub Copilot பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் வழிமுறைகளை பெறுவீர்கள். ![Learn with AI series](../../translated_images/ta/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # நீங்கள் ஒரு மாணவரா? -பின்வரும் வளங்களுடன் துவங்குங்கள்: +இதைக் கொண்டு துவங்கவும்: -- [மாணவர் ஹப் பக்கம்](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) இதில் நீங்கள் தொடக்கத்திற்கான வளங்கள், மாணவர் தொகுதிகள் மற்றும் இலவச சான்று வாய்ப்பு பற்றிய தகவல்களை காணலாம். இது ஒரு பக்கம், அதைப்பதிவுசெய்து திட்டத்தின் உள்ளடக்கம் மாதத்திற்கு ஒரு முறையே மாற்றப்படுவதால் அவ்வப்போது சரிபார்க்கவும். -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) உலகளாவிய மாணவர் தூதர்களின் சமூகத்தில் சேர்ந்துகொள்ளுங்கள், இது உங்கள் மைக்ரோசாஃப்ட் புகுபதிகைக்கு வாயிலாக இருக்கலாம். +- [மாணவர் மைய பக்கம்](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) - இங்கே துவக்கத்திற்கான வளங்கள், மாணவர் தொகுப்புகள் மற்றும் இலவச சான்றிதழ் வவுச்சர் பெறும் வழிகளையும் காணலாம். மாதம் ஒரு முறை உள்ளடக்கம் மாற்றப்படும் என்பதால் இந்தப் பக்கத்தை குறியிடவும் மற்றும் முறையாக பாருங்கள். +- [Microsoft Learn மாணவர் தூதர்கள்](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) - மாணவர் தூதர்கள் உலகளாவிய சமுதாயத்தில் சேரவும்; இது Microsoft இல் உங்களுக்கான வாயிலாக இருக்கலாம். -# துவக்கம் +# துவக்கல் ## 📚 ஆவணங்கள் -- **[இன்ஸ்டாலேஷன் வழிகாட்டு](INSTALLATION.md)** - தொடக்கங்களுக்கான படி படியாக அமைக்கும் அறிவுரைகள் -- **[பயன்பாடு வழிகாட்டு](USAGE.md)** - உதாரணங்கள் மற்றும் பொதுவான பணிகள் -- **[பிரச்சனைகள் நீக்கம்](TROUBLESHOOTING.md)** - பொதுவான பிரச்சனைகள் மற்றும் தீர்வுகள் -- **[சேரும் விதிமுறைகள்](CONTRIBUTING.md)** - இந்த திட்டத்திற்கு எப்படி பங்களிக்க வேண்டும் -- **[ஆசிரியர்களுக்காக](for-teachers.md)** - கற்பிக்கும் வழிகாட்டல்கள் மற்றும் வகுப்பு வளங்கள் +- **[நிறுவல் வழிகாட்டி](INSTALLATION.md)** - தொடக்க நிலைக்கு படிப்படியான அமைப்பு வழிகாட்டிகள் +- **[பயன்பாட்டு வழிகாட்டி](USAGE.md)** - எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் பொதுவான பணிப்பழக்கங்கள் +- **[சிக்கல் தீர்வு](TROUBLESHOOTING.md)** - பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கான தீர்வுகள் +- **[ஒருங்கிணைப்புக் கையேடு](CONTRIBUTING.md)** - இந்தத் திட்டத்தில் எப்படி பங்களிக்கலாம் +- **[ஆசிரியர்களுக்கானது](for-teachers.md)** - கற்பித்தல் வழிகாட்டி மற்றும் வகுப்பு வளங்கள் ## 👨‍🎓 மாணவர்களுக்கு -> **முழு புதியவர்கள்**: தரவு அறிவியலில் புதியவரா? எங்கள் [தொடக்க நண்பர்களுக்கான உதாரணங்கள்](examples/README.md) கொண்டு துவங்குங்கள்! இவைகள் எளிய, நன்கு கருத்துக்கணிக்கப்பட்ட உதாரணங்களாகும், முழு பாடத்திட்டத்தில் செல்வதற்கு முன் அடிப்படைகளை புரிந்துகொள்ள உதவும். -> **[மாணவர்கள்](https://aka.ms/student-page)**: இந்த பாடத்திட்டத்தை தனியாக பயன்படுத்த, முழு பதிவகத்தை fork செய்து, முன்-பாட வாசிப்பு விசைப்பாடுகளுடன் துவங்கி, பிறகு பாடத்தையும் செயல்பாடுகளையும் தயார் செய்க. தீர்வு குறியீட்டை நகலெடுக்காமல் பாடங்களை உணர்ந்து திட்டங்களை உருவாக்க முயலவும்; இருப்பினும், அந்த குறியீடு /solutions கோப்புறைகளில் ஒவ்வொரு திட்டமயமாக்கப்பட்ட பாடத்திலும் கிடைக்கும். மற்றொரு வழி, நண்பர்களுடன் ஒரு படிப்பு குழுவை உருவாக்கி ஒன்றிணைந்து பாடங்களைப் பார்க்கவும். மேலதிக படிப்புக்கு, [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. +> **முழு புதியவர்கள்**: தரவு அறிவியலில் புதியவரா? எங்கள் [தொடக்க நிலை எடுத்துக்காட்டுகள்](examples/README.md) மூலம் ஆரம்பிக்கவும்! இவை எளிமையான, நன்கு கூறிய எடுத்துக்காட்டுகள், முழு பாடத்திட்டத்தை திறந்து கற்கும் முன் அடிப்படைகளை புரிந்துகொள்ள உதவும். +> **[மாணவர்கள்](https://aka.ms/student-page)**: இந்த பாடத்திட்டத்தை தனியாக பயன்படுத்த, முழு ரெப்போவை ஃபோர்க் செய்து, முன்னுரை குவைத்தல் (pre-lecture quiz) இடத்திலிருந்து நடவடிக்கை எடுத்து பயிற்சிகளை முடிக்கவும். பிறகு பாடத்தைக் கற்றுகொண்டு மற்ற அனைத்து நடவடிக்கைகளையும் முடிக்கவும். தீர்வு கோடுகளை நகல் எடுக்காமல் பாடங்களை புரிந்து கொண்டு திட்டங்களை உருவாக்க முயல்வது நல்லது; ஆனால் அந்தக் கோடுகள் ஒவ்வொரு திட்ட சார்ந்த பாடத்திலும் /solutions கோப்புறையில் கிடைகிறது. கூடுதலாக, நண்பர்களுடன் படிப்பு குழுவை அமைத்து சேர்ந்துகொண்டு உள்ளடக்கத்தைப் பகிர்ந்து கற்றுக்கொள்ளலாம். மேலும்அடிப்படைக்கு [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. -**விரைவான துவக்கம்:** -1. உங்கள் சூழலை அமைக்க [இன்ஸ்டாலேஷன் வழிகாட்டை](INSTALLATION.md) பார்க்கவும் -2. பாடத்திட்டத்துடன் வேலை பார்க்க [பயன்பாடு வழிகாட்டை](USAGE.md) மதிப்பாய்வு செய்யவும் -3. முதலாம் பாடத்துடன் துவங்கி வரிசைப்படி பணியாற்றவும் -4. உதவிக்காக எங்கள் [Discord சமூகத்தில்](https://aka.ms/ds4beginners/discord) சேரவும் +**நீண்ட வேகமாக துவங்க:** +1. உங்கள் சூழலை அமைக்கும் [நிறுவல் வழிகாட்டி](INSTALLATION.md) ஐப் பாருங்கள் +2. பாடத்திட்டத்துடன் பணியாற்ற [பயன்பாட்டு வழிகாட்டி](USAGE.md) ஐ எதிர்பாருங்கள் +3. பாடம் 1 முதல் தொடங்கி வரிசைப்படி செய்து முடிக்கவும் +4. ஆதரவுக்கு எங்கள் [டிஸ்கோர்டு சமுதாயம்](https://aka.ms/ds4beginners/discord)ல் சேரவும் -## 👩‍🏫 ஆசிரியர்களுக்காக +## 👩‍🏫 ஆசிரியர்களுக்கு -> **ஆசிரியர்கள்**: இந்த பாடத்திட்டத்தை பயன்படுத்த சில பரிந்துரைகளை [நாங்கள் சேர்த்துள்ளோம்](for-teachers.md). உங்கள் கருத்துக்களை எங்கள் [சர்ச்சை மன்றத்தில்](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) பகிர்ந்து கொள்ளவும்! -## அணியினரை சந்திக்கவும் +> **ஆசிரியர் நண்பர்களுக்கு**: இந்த பாடத்திட்டம் எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதற்கான சில பரிந்துரைகளுடன் [நாங்கள் இங்கே சேர்த்துள்ளோம்](for-teachers.md). உங்கள் கருத்துக்களை எங்கள் விவாத களத்தில் [பகிரவும்](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## குழுவை சந்திக்கவும் -[![விளம்பரக் காணொளி](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "விளம்பரக் காணொளி") +[![பிரமோ வீடியோ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "பிரமோ வீடியோ") -**ஜிஃப் செய்தவர்** [மோகித் ஜைசால்](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**கிஃப்ஃபை உருவாக்கியவர்** [மோகித் ஜைசால்](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 மேலே உள்ள படத்தை கிளிக் செய்து இந்தத் திட்டம் மற்றும் இதை உருவாக்கியவர்களைப் பற்றிய ஒரு வீடியோவைப் பார்க்கலாம்! +> 🎥 மேலே உள்ள படத்தை கிளிக் செய்து திட்டத்தைப் பற்றிய மற்றும் அதை உருவாக்கிய நபர்களைப் பற்றிய வீடியோவைப் பாருங்கள்! -## கற்றல் முறைகள் +## கற்பித்தல் முறைகள் -இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்குவதில் இரண்டு கற்றல் கோட்பாடுகளை தேர்ந்தெடுத்துள்ளோம்: அது திட்டாசாரமானதாக இருக்கும் என்பதும் அடிக்கடி வினாடி வினாக்களைச் சேர்க்க வேண்டும் என்பதும். இந்த தொடர் முடிவில், மாணவர்கள் தரவுத்துறையின் அடிப்படை 원理களை கற்றுக்கொள்வர், அதில் குற்றவியல் கருத்துக்களும், தரவு தயார் செய்தல், தரவு வேலை செய்யும் பல வழிகள், தரவு காட்சிப்படுத்தல், தரவு பகுப்பாய்வு, தரவுத்துறையின் உண்மையான பயன்பாடுகள் மற்றும் பல உள்ளன. +இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்கும்போது இரண்டு கற்பித்தல் அடிப்படைகளைத் தேர்ந்தெடுத்துள்ளோம்: அது திட்ட அடிப்படையிலானதாக இருக்க வேண்டும் மற்றும் அதில் அடிக்கடி வினாக்கள் உள்ளடக்கம் ஆக வேண்டும். இந்த தொடர் முடிவின்போது, மாணவர்கள் தரவு அறிவியல் பற்றிய அடிப்படை 원칙ங்களை கற்றுக்கொள்வார்கள், அதில் ஒழுங்கு நெறிக்கைகள், தரவு தயார் செய்தல், தரவுடன் பணியாற்றும் பல்வேறு முறைகள், தரவு காட்சிப்படுத்தல், தரவு பகுப்பாய்வு, தரவு அறிவியலின் நடைமுறை பயன்பாடுகள் மற்றும் பல அடங்கும். -மேலும், வகுப்புக்கு முன் ஒரு குறைவான முக்கியத்துவம் கொண்ட வினாடி வினா மாணவரின் ஒரு தலைப்பை கற்றுக்கொள்ளும் நோக்கத்தை அமைக்கும், பின்னர் ஒரு இரண்டாவது வினாடி வினா வகுப்புக்குப் பிறகு மேலும் நினைவில் வைத்திருக்க உதவும். இந்த பாடத்திட்டம் நெகிழ்ச்சி மற்றும் வேடிக்கையானதாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் முழுமையாகவோ அல்லது பகுதி ஒன்றாகவோ எடுக்கலாம். திட்டங்கள் சிறியதாக தொடங்கி 10 வார சுற்றின் இறுதியில் அதிகமாக சிக்கலாக மாறுகின்றன. +மேலும், ஒரு வகுப்பிற்கு முன் நடைபெறும் குறைந்த முக்கியத்துவம் வாய்ந்த வினாதாரம் மாணவரின் ஒரு பொருள் கற்றல் நோக்கத்தை அமைக்கிறது, மறுபடி வகுப்பிற்குப் பிறகு நடைபெறும் இரண்டாம் வினாதாரமும் மேலதிக நினைவாற்றலை உறுதிப்படுத்துகிறது. இந்த பாடத்திட்டம் நெகிழ்வானதும் கவர்ச்சியூட்டுவதுமானதும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் முழுமையா அல்லது பகுதி வாரியாக எடுத்துக்கொள்ளலாம். திட்டங்கள் சிறிய அளவில் துவங்கி, 10 வாரச் சுழற்சியின் இறுதிக்குள் அதிகமாக சிக்கலாகின்றன. -> எங்கள் [நடத்தை விதிகள்](CODE_OF_CONDUCT.md), [பங்களிப்பு](CONTRIBUTING.md), [மொழிபெயர்ப்பு](TRANSLATIONS.md) வழிகாட்டுதல்களைப் பார்க்கவும். உங்கள் கட்டுரையான கருத்துக்களை வரவேற்கிறோம்! +> நமது [நடைமுறை விதிகள்](CODE_OF_CONDUCT.md), [தொகுப்புகள்](CONTRIBUTING.md), [மொழிபெயர்ப்பு வழிகாட்டுதல்கள்](TRANSLATIONS.md) கண்டு பிடியுங்கள். உங்கள் கட்டுமான பின்னூட்டத்தை வரவேற்கிறோம்! ## ஒவ்வொரு பாடத்திலும் உள்ளவை: -- விருப்பமான ஸ்கெட்ச் நோட் -- விருப்பமான கூடுதல் வீடியோ -- பாடத்துக்கு முன் ஒரு ஆர்வக் வினா -- எழுதப்பட்ட பாடம் -- திட்டாசாரமான பாடங்களுக்கு, திட்டத்தை உருவாக்கும் படிகள் -- அறிவுத் தேர்வுகள் -- ஒரு சவால் -- கூடுதல் வாசிப்பு -- பணிகள் -- [பாடத்துக்குப் பிறகு வினாடி வினா](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- விருப்பமான ஸ்கெட்ச்னோட் +- விருப்பமான கூடுதல் வீடியோ +- பாடம் முன்னர் நடைபெற்ற சூடுபிடிப்பு வினாடி வினா +- எழுத்துப் பாடம் +- திட்ட அடிப்படையிலான பாடங்களுக்கு, திட்டம் எவ்வாறு கட்டப்படும் என்பதை படி படியாகக் கொண்டு வரும் வழிகாட்டுதல்கள் +- அறிவு சோதனைகள் +- ஒரு சவால் +- கூடுதல் வாசிப்பு +- பொது பாடத்திற்குப் பிறகு நடைபெறும் [வினாதாரம்](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **வினாடி வினாக்கள் குறித்த ஒரு குறிப்பு**: அனைத்து வினாடிகள் Quiz-App கோப்புறையில் உள்ளன, ஒரே வினாடி வினாவில் மூன்று கேள்விகள் கொண்ட 40 வினா உள்ளது. அவை பாடங்களில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் வினா செயலி உள்ளூரிலும் இயக்கலாம் அல்லது Azure இல் பயன்படுத்தலாம்; அறிவுறுத்தல்களை `quiz-app` கோப்புறையில் பின்பற்றவும். அவை படிப்படியாக உள்ளூர் மொழிபெயர்க்கப்படுகின்றன. +> **வினாடி வினாக்களுக்கான குறிப்பு**: அனைத்து வினாடி வினாக்களும் Quiz-App கோப்புறையில் உள்ளன, ஒவ்வொன்றில் 3 கேள்விகள் கொண்ட 40 மொத்த வினாக்கள் உள்ளன. அவை பாடங்களில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் வினாடி வினா செயலியை உள்ளூரிலும் இயக்கவோ அல்லது அச்யூர்-ல் இயக்கவோ செய்யலாம்; quiz-app கோப்புறையில் உள்ள அறிவுரைகளை பின்பற்றவும். அவை ஒளிப்பரப்பாக உள்ளூர் மொழி மாற்றம் செய்யப்படுகின்றன. -## 🎓 தொடக்க நிலையமைவுக்கு ஏற்ற உதாரணங்கள் +## 🎓 தொடக்க நிலை உதாரணங்கள் -**தரவு அறிவியலில் புதியவாயா?** எளிய மற்றும் நன்கு விளக்கப்பட்ட குறியீட்டுடன் சிறப்பு [உதாரணங்கள் அடைவு](examples/README.md) உருவாக்கியுள்ளோம், உங்களைத் தொடங்க உதவ: +**தரவு அறிவியலில் புதியவர்?** எங்கள் சிறப்பு [உதாரணங்கள் அடைவை](examples/README.md) எளிமையானவும், நன்றாக விளக்கபட்ட குறியீடுகளோடும் தொடங்க உதவுகின்றன: -- 🌟 **ஹெலோ வெர்ல்ட்** - உங்கள் முதல் தரவு அறிவியல் திட்டம் -- 📂 **தரவை ஏற்றுதல்** - தரவுகளைக் கற்றுக்கொண்டு ஆராயவும் -- 📊 **எளிய பகுப்பாய்வு** - புள்ளியியல் கணக்கிடவும் மற்றும் மாதிரிகளை காணவும் -- 📈 **அடிப்படை காட்சிப்படுத்தல்** - படங்கள் மற்றும் வரைபடங்களை உருவாக்கவும் -- 🔬 **உண்மை உலகத் திட்டம்** - தொடக்கம் முதல் முடிவுவரை பணிமுறை ஐந்து மணி நேர மேலாண்மை +- 🌟 **ஹலோ உலகம்** - உங்கள் முதல் தரவு அறிவியல் திட்டம் +- 📂 **தரவு ஏற்றுதல்** - தரவுத் தொகுப்புகளைப் படிக்கவும் ஆராயவும் கற்றுக்கொள்ளுங்கள் +- 📊 **எளிமையான பகுப்பாய்வு** - புள்ளியியல் கணக்கிடவும் மற்றும் வடிவங்களை கண்டுபிடிக்கவும் +- 📈 **அடிப்படை காட்சிப்படுத்தல்** - பட்டியல்கள் மற்றும் வரைபடங்களை உருவாக்கவும் +- 🔬 **நாட்டியலில் நிகழும் திட்டம்** - தொடக்கம் முதல் இறுதி வரை முழு பணிவழி -ஒவ்வொரு உதாரணமும் ஒவ்வொரு படியையும் விரிவாக விளக்குகிறது, இது முற்றிலும் புதியவர்களுக்கே தகுந்தது! +ஒவ்வொரு உதாரணத்திலும் அனைத்து படிகளையும் விளக்கும் விரிவான கருத்துகள் உள்ளன, இது முழுமையான முதன்மைத் தொடக்கர்களுக்கு சிறந்ததாகும்! -👉 **[உதாரணங்களுடன் தொடங்கவும்](examples/README.md)** 👈 +👉 **[உதாரணங்களுடன் தொடங்குங்கள்](examples/README.md)** 👈 ## பாடங்கள் -|![ @sketchthedocs வழங்கிய ஸ்கெட்ச் நோட் https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ta/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs இடையிடைவழி https://sketchthedocs.dev உருவாக்கிய ஸ்கெட்ச்னோட்](../../translated_images/ta/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| தொடக்கர்களுக்கான தரவு அறிவியல்: வழிகாட்டி - _ஸ்கெட்ச் நோட் [@nitya](https://twitter.com/nitya) வழங்கியது_ | +| தரவு அறிவியல் தொடக்கத்துக்கு: பாதை வரைபடி - _ஸ்கெட்ச்னோட் [@nitya](https://twitter.com/nitya) உருவாக்கியது_ | -| பாடம் எண் | தலைப்பு | பாடத் தொகுப்பு | கற்றல் துலக்குகள் | இணைக்கப்பட்ட பாடம் | ஆசிரியர் | +| பாட எண்ணிக்கை | தலைப்பு | பாட குழு | கற்றல் நோக்கங்கள் | இணைக்கப்பட்ட பாடம் | ஆசிரியர் | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | தரவு அறிவியல் வரையறை | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு அறிவியலின் அடிப்படைக் கருத்துக்களையும், புனைகை நுண்ணறிவு, இயந்திரக் கற்றல், மற்றும் பெரிய தரவுடன் அதன் தொடர்பையும் கற்றுக் கொள்ளுங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [டிமிட்ரி](http://soshnikov.com) | -| 02 | தரவு அறிவியல் நெறிமுறைகள் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு நெறிமுறைகள் கருத்துக்கள், சவால்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள். | [பாடம்](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [நித்யா](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | தரவு வரையறை | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு வகைப்படுத்தப்படுவது மற்றும் அதன் பொதுவான மூலங்கள் எப்படி என்பதைப் பற்றி. | [பாடம்](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | புள்ளியியல் மற்றும் சாத்தியக்கூறு அறிமுகம் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவைப் புரிந்துகொள்ளும் சாத்தியக்கூறுகள் மற்றும் புள்ளியியல் கணக்கியல் தொழில்நுட்பங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [டிமிட்ரி](http://soshnikov.com) | -| 05 | உறவுக் தரவு செயல்பாடு | [தரவு உடன் வேலை](2-Working-With-Data/README.md) | உறவுக்கூரிய தரவுகள் அறிமுகம் மற்றும் அமைப்பாக்க கேள்வி மொழி (SQL) உடன் உறவுக் தரவுகளை ஆராய்ந்து பகுப்பாய்வு செய்வதின் அடிப்படைகள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [கிரிஸ்டோபர்](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL தரவு செயல்பாடு | [தரவு உடன் வேலை](2-Working-With-Data/README.md) | தொடர்பு இல்லாத தரவு அறிமுகம், அதன் பல வகைகள் மற்றும் ஆவண தரவுத்தளங்களை ஆராய்ந்து பகுப்பாய்வு செய்வதின் அடிப்படைகள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python உடன் வேலை | [தரவு உடன் வேலை](2-Working-With-Data/README.md) | Python பயன்படுத்தி பாண்டாஸ் போன்ற நூலகங்களுடன் தரவை ஆராய்வதின் அடிப்படைகள். Python நிரலாக்க அடிப்படை அறிவு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. | [பாடம்](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [டிமிட்ரி](http://soshnikov.com) | -| 08 | தரவு தயார் செயல் | [தரவு உடன் வேலை](2-Working-With-Data/README.md) | தரவை சுத்தம் செய்து மாற்றுவதற்கான தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் தரவு இல்லாத, தவறான அல்லது முழுமையற்ற தரவை கையாளும் சவால்கள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | அளவுகோல்களை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | பறவையின் தரவை Matplotlib இன் உதவியுடன் பார்ப்பது எப்படி என்பதை கற்று கொள்ளுங்கள் 🦆 | [பாடம்](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | தரவு விநியோகங்களை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | இடைநிலையிலான கவனிப்புகள் மற்றும் போக்குகளை காட்சிப்படுத்தல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | விகிதங்களை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | தனித்தனியான மற்றும் குழும விகிதங்களை காட்சிப்படுத்தல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | உறவுகளை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | தரவு தொகுதிகளுக்குப் பொதுவான தொடர்பு மற்றும் சார்புகளை காட்சிப்படுத்தல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | அர்த்தமுள்ள காட்சிகள் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | பழக்க வழக்கமான மற்றும் விளக்கமாகக் காட்சிகளை உருவாக்குவதற்கான தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்கள். | [பாடம்](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | தரவு அறிவியலின் வாழ்நாள் அறிமுகம் | [வாழ்நாள்](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்நாள் மற்றும் தரவை சேகரித்தல் மற்றும் எடுக்குதல் என அதன் முதல் படி அறிமுகம். | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | பகுப்பாய்வு | [வாழ்நாள்](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்நாட்டின் இந்த கட்டத்தில் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான தொழில்நுட்பங்கள் z. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | தொடர்பு | [வாழ்நாள்](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்நாட்டின் இந்த கட்டத்தில் தலைமை முடிவு எடுப்பவர்களுக்கு புரிந்துகொள்ள எளிதாகும் படி தரவிலிருந்து அறிவ்களை வழங்குவதேக் கவனம். | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [ஜாலன்](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [மேக தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | இந்த பாடத் தொடர் மேகத்தில் தரவு அறிவியலை மற்றும் அதன் நன்மைகளை அறிமுகப்படுத்துகிறது. | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [டிஃபனி](https://twitter.com/TiffanySouterre) மற்றும் [மாட்](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [மேக தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | குறைந்த குறியீட்டு கருவிகளை பயன்படுத்தி மாதிரிகளை பயிற்சி செய்தல். |[பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [டிஃபனி](https://twitter.com/TiffanySouterre) மற்றும் [மாட்](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [மேக தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure இயந்திர கற்றல் ஸ்டுடியோ மூலம் மாதிரிகளை பரப்புதல். | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [டிஃபனி](https://twitter.com/TiffanySouterre) மற்றும் [மாட்](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | இயற்கையில் தரவு அறிவியல் | [இயற்கையில்](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | உண்மையான உலகில் தரவு அறிவியலால் இயக்கப்படும் திட்டங்கள். | [பாடம்](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [நித்யா](https://twitter.com/nitya) | - -## GitHub Codespaces - -இந்த மாதிரியை Codespace இல் திறக்க கீழ்க்கண்ட படிகளை பின்பற்றவும்: -1. Code கீழிறங்கும் மெனுவை கிளிக் செய்து Open with Codespaces விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். -2. கீழே உள்ள பட்டியில் + New codespace ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். -மேலும் தகவலுக்கு, [GitHub ஆவணங்களை](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) பார்வையிடவும். - -## VSCode Remote - Containers -உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் VSCode மற்றும் VS Code Remote - Containers நீட்டிப்பின் உதவியுடன் இந்த தொகுப்பை கொண்டெய்னரில் திறக்க கீழ்க்கண்ட படிகளை பின்பற்றவும்: - -1. இது உங்கள் முதன்முறை வளர்ச்சி கொண்டெய்னர் என்றால், உங்கள் கணினி தேவைகள் (எ.கா. Docker நிறுவப்பட்டிருப்பது) [தொடக்க ஆவணங்களில்](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) சரிபார்க்கவும். - -இந்த தொகுப்பை பயன்படுத்த, நீங்கள் தொகுப்பை தனியான Docker வாலியூமில் திறக்கலாம்: - -**குறிப்பு**: இதன் கீழ் Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** கட்டளை பயன்படுத்தி மூல குறியீட்டுத் தொகுப்பை உள்ளூர் கோப்பு அமைப்புப் பதிலாக Docker வாலியூமாகக் கிளோன் செய்யும். [வாலியூம்கள்](https://docs.docker.com/storage/volumes/) கொண்டெய்னர் தரவைச் சேமிப்பதற்கான முக்கியமான நடைமுறையாகக் கருதப்படுகின்றன. - -அல்லது உள்ளூர் முறையில் கிளோன் செய்யப்பட்ட அல்லது பதிவிறக்கம் செய்யப்பட்ட தொகுப்பைத் திறக்கவும்: - -- இந்த தொகுப்பை உங்கள் உள்ளூர் கோப்புறைக்கு கிளோன் செய்யவும். -- F1 அழுத்தி **Remote-Containers: Open Folder in Container...** கட்டளையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். -- இந்த கோப்புறையின் கிளோன் செய்யப்பட்ட நகலை தேர்ந்தெடுத்து, கொண்டெய்னர் தொடங்க வேண்டும் என காத்திருந்து செயல்களை முயற்சிக்கவும். +| 01 | தரவு அறிவியலை வரையறுத்தல் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு அறிவியலைப் பற்றிய அடிப்படை கருத்துக்களை மற்றும் அதனை கலைஞர் நுண்ணறிவு, இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் பெரிய தரவுடன் எப்படி தொடர்புடையது என்பதை அறியவும். | [பாடம்](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [ட்மிட்ரி](http://soshnikov.com) | +| 02 | தரவு அறிவியலில் ஒழுங்கு நெறிகள் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு ஒழுங்கு நெறி கான்செப்ட்கள், சவால்கள் மற்றும் கட்டமைப்புக்கள். | [பாடம்](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [நித்யா](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | தரவை வரையறுத்தல் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு எவ்வாறு வகைப்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் அதன் பொதுவான மூலதனங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | புள்ளியியல் மற்றும் சாத்தியம் அறிமுகம் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவை புரிந்து கொள்ள சாத்தியம் மற்றும் புள்ளியியல் கணித வரைவளங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [ட்மிட்ரி](http://soshnikov.com) | +| 05 | தொடர்புடைய தரவுடன் வேலை செய்தல் | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | தொடர்புடைய தரவிற்கான அறிமுகம் மற்றும் திட்டமிடப்பட்ட கேள்வி மொழி என அழைக்கப்படும் SQL மூலம் தரவை ஆராய்ந்து பகுப்பாய்வு செய்வதின் அடிப்படைகள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [கிரிஸ்டோபர்](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL தரவுடன் வேலை செய்தல் | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | தொடர்பில்லாத தரவுகளின் அறிமுகம், அவை பல வகைகள் மற்றும் ஆவண தரவுத்தளங்களை ஆராய்ந்தும் பகுப்பாய்வு செய்தலும். | [பாடம்](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | பைதானில் வேலை செய்தல் | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | பைதான் பயன்படுத்த ஆரம்ப நிலைகள், பாண்டாஸ் போல புத்தசீறிகள் கொண்ட நூலகங்களை பயன்படுத்தல். பைதான் நிரலாக்கத்தின் அடிப்படை அறிவு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. | [பாடம்](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [ட்மிட்ரி](http://soshnikov.com) | +| 08 | தரவை தயார் செய்தல் | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | காணாமல் போன, தவறான அல்லது பூரணமற்ற தரவை சமாளிக்க தரவை துலங்கும் மற்றும் மாற்றும் முறைகள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | அளவுகளை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | பறவைகள் பற்றிய தரவை காட்சிப்படுத்த மெட்ப்ளாட்லிப் பயன்படுத்துவது 🦆 | [பாடம்](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | தரவின் பகிர்வை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | இடைவெளியில் உள்ள கவனிப்புகள் மற்றும் போக்குகளை காட்சிப்படுத்தல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | விகிதங்களை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | தனி மற்றும் குழுவான சதவீதங்களை காட்சிப்படுத்தல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | உறவுகளை காட்சிப்படுத்தல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | தரவின் தொகுதிகளுடன் மற்றும் அவற்றின் பரிமாற்றங்களுடன் உள்ள தொடர்புகள் மற்றும் ஒத்திசைவுகளை காட்சிப்படுத்தல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | அர்த்தமுள்ள காட்சிப்படுத்தல்கள் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | உங்கள் காட்சிப்படுத்தல்களை பயனுள்ளதாக மாற்றும் நுட்பங்கள் மற்றும் வழிகாட்டிகள், விளக்க முடிவு மற்றும் பார்வைகள் சரியானதாக அமைய. | [பாடம்](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [ஜென்](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | தரவு அறிவியல் வாழ்கையின் அறிமுகம் | [வாழ்கை](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்கையின் அறிமுகம் மற்றும் தரவை பெறுதல் மற்றும் எடுக்கும் முதலாவது படி. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | பகுப்பாய்வு | [வாழ்கை](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | இந்தத் தரவு அறிவியல் வாழ்கை பருவம் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான நுட்பங்களை மையமாக கையாள்கிறது. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [ஜாஸ்மின்](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | தொடர்பு கைவழி | [வாழ்கை](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்கையின் இந்த பருவம், தரவிலிருந்து கிடைக்கும் பார்வைகள் முடிவெடுப்பவர்களுக்கு எளிமையாக புரிந்து கொள்ளும் வகையில் வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டு இயங்குகிறது. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [ஜேலன்](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | மேகம் தரவு அறிவியல் | [மேகம் தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | தரவு அறிவியலை மேகத்தில் அறிமுகம் மற்றும் அதன் நன்மைகள். | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [டிப்னி](https://twitter.com/TiffanySouterre) மற்றும் [மாட்](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | மேகம் தரவு அறிவியல் | [மேகம் தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | குறைந்த குறியீடு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளை பயிற்றுவது. |[பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [டிப்னி](https://twitter.com/TiffanySouterre) மற்றும் [மாட்](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | மேகம் தரவு அறிவியல் | [மேகம் தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure இயந்திரக் கற்றல் ஸ்டுடியோவில் மாதிரிகளை இயக்குதல். | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [டிப்னி](https://twitter.com/TiffanySouterre) மற்றும் [மாட்](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | வனத்தில் தரவு அறிவியல் | [வனத்தில்](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | உண்மையான உலகில் தரவு அறிவியலால் இயக்கப்படும் திட்டங்கள். | [பாடம்](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [நித்யா](https://twitter.com/nitya) | + +## GitHub கோட்ஸ்பேச்கள் + +இந்த மாதிரியை Codespace-இல் திறக்க கீழ்க்காணும் படிகளை பின்பற்றுங்கள்: +1. Code என்ற விழுந்து வரும் பட்டியில் கிளிக் செய்து Open with Codespaces என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். +2. கீழே உள்ள பகுதியில் + New codespace என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். +மேலும் தகவலுக்கு, [GitHub ஆவணப்படத்தை](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) கவனியுங்கள். + +## VSCode ரிமோட் - கொண்டெய்னர்கள் +உங்கள் உள்ளூர் கணினி மற்றும் VSCode பயன்படுத்தி இந்த மலர்களைப் பயன்படுத்தி இந்த கணினியை கொண்டெய்னரில் திறக்க இந்த படிகளை பின்பற்றவும்: + +1. இந்த முதன்முறையாகக் கொண்டு வந்துள்ள தொடர்பு கொண்டெய்னரைப் பயன்படுத்தினால், உங்கள் கணினி முன் நிபந்தனைகளை பூர்த்தி செய்கிறதா என்பதை உறுதி செய்யவும் (எ.கா., டொக்கர் நிறுவப்பட்டுள்ளது) [தொடங்கும் ஆவணப்படத்தில்](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). + +இந்தக் கோப்புறையை பயன்படுத்த நீங்கள், கோப்புறையை தனித்த டொக்கர் வாலியத்தில் திறக்கலாம்: + +**குறிப்பு**: இது கீழ்க்காணும் Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ஆணை மூலம், இருப்பிட கோப்புகளுக்கு பதிலாக டொக்கர் வாலியத்தில் மூலக் குறியீட்டை நகலெடுக்கிறது. [வாலியங்கள்](https://docs.docker.com/storage/volumes/) என்பது கொண்டெய்னர் தரவை நிலைத்துவைக்க மிகுந்த விருப்பமான முறையாகும். + +அல்லது உள்ளூரில் உள்ளல் அல்லது பதிவிறக்கப்பட்ட இக்கோப்புறையைத் திறக்கவும்: + +- இந்தக் கோப்புறையை உங்கள் உள்ளூர் கோப்புறை அமைப்புக்கு நகலெடுக்கவும். +- F1 அழுத்தி **Remote-Containers: Open Folder in Container...** என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். +- இந்தக் கோப்புறையின் நகலைத் தேர்ந்தெடுத்து, கொண்டெய்னர் துவங்கும் வரை காத்திருந்து, செயல்களை முயற்சிக்கவும். ## ஆஃப்லைன் அணுகல் -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) பயன்படுத்தி இந்த ஆவணத்தைக் கோப்புறையில் இண்டர்னெட்டினின்றி இயக்கலாம். இந்த தொகுப்பை கிளோன் செய்து, உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் [Docsify ஐ நிறுவி](https://docsify.js.org/#/quickstart), பின்னர் இந்த தொகுப்பின் அடிப்படை கோப்புறையில் `docsify serve` என்ற டைப் செய்து இயக்கவும். வலைத்தளம் உங்கள் localhost இல் 3000 போர்ட் மூலம் கிடைக்கும்: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) பயன்படுத்தி நீங்கள் இந்த ஆவணத்தை ஆஃப்லைனில் இயக்கலாம். இந்தக் கோப்புறையை பிரித்து, உங்கள் உள்ளூர் கணினியில் [Docsify ஐ நிறுவி](https://docsify.js.org/#/quickstart), பிறகு இந்தக் கோப்புறையின் ரூட் அடைவில் `docsify serve` என টাইப் செய்யவும். இணையதளம் உங்கள் உள்ளூர் 3000 போர்ட்டில் `localhost:3000` இயங்கி இருக்கும். -> கவனிக்கவும், நோட்புக்கள் Docsify மூலம் காட்டப்பட மாட்டார்கள், ஆகவே நீங்கள் நோட்புக் இயக்கவேண்டுமானால், அது தனி முறையில் VS Code இல் Python கர்னல் கொண்டு இயக்கவும். +> குறிப்பு, நோட்புக்கள் Docsify மூலம் காட்சிப்படுத்தப்படமாட்டாது, எனவே ஒரு நோட்புக் இயக்க வேண்டுமானால், அதை VS Code இல் Python கர்னல் ஓடவைக்கும் முறையில் தனித்தனியாக செய்யவும். -## மற்ற பாடத்திட்டங்கள் +## பிற பாடத்திட்டங்கள் -எங்கள் அணி மற்ற பாடத்திட்டங்களையும் உருவாக்குகிறது! பாருங்கள்: +எங்கள் குழு பிற பாடத்திட்டங்களையும் உருவாக்குகிறது! பாருங்கள்: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / முகவர்கள் +### அஷர் / எஜ் / MCP / ஏஜென்டுகள் [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -216,7 +183,7 @@ --- -### கோர் கற்றல் +### மூலக் கற்றல் [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -235,19 +202,19 @@ ## உதவி பெறுதல் -**சிக்கல்கள் சந்திக்கிறீர்களா?** பொதுவான பிரச்சினைகளுக்கான தீர்வுகளை பெற எங்கள் [பிரச்சினை தீர்க்கும் கையேட்டை](TROUBLESHOOTING.md) சரிபார்க்கவும். +**பிரச்சனைகள் ஏற்படுகின்றதா?** பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கான தீர்வுகளை அறிவதற்கு எங்கள் [பிரச்சனை தீர்க்கும் கையேட்டை](TROUBLESHOOTING.md) சரிபார்க்கவும். -AI செயலிகளைக் கட்டமைப்பதில் தடுமாறவோ அல்லது ஏதேனும் கேள்விகள் இருந்தால், MCP குறித்த பேச்சுகளில் மற்ற கற்றவர்களுடனும் அனுபவமுள்ள டெவலப்பர்களுடனும் சேர்ந்துகொள்ளவும். கேள்விகள் வரவேற்கப்படும்தானும் அறிவு அவ்வப்போது பகிரப்படுவதுமான ஆதரவு சமூகமாகும். +நீங்கள் சிக்கல் அடைந்தால் அல்லது ஐஐ செயலிகள் உருவாக்குவதற்கான எந்தவொரு கேள்விகளும் இருந்தால், MCP பற்றி ஆர்வமுள்ள மாணவர்கள் மற்றும் அனுபவம் மிக்க டெவலப்பர்களுடன் கலந்துரையாடுக. கேள்விகள் வரவேற்கப்படுவதோடு அறிவு சுதந்திரமாக பகிரப்படுகிறது. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -உங்களிடம் தயாரிப்பு கருத்து அல்லது பிழைகள் இருந்தால், கட்டமைக்கும்போது பின்வரும் இடத்தை பார்வையிடவும்: +உங்கள் தயாரிப்பு கருத்துக்கள் அல்லது கட்டுமான பிழைகள் இருந்தால் கீழ்காணும் இடத்தைப் பார்வையிடவும்: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**பிரதி விளக்கம்**: -இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்பு சேவை [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்தன்மைக்கு முயற்சி செய்கிறோம் என்றாலும், தானாக செய்யப்பட்ட மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுதல்கள் இருக்கக்கூடும் என்பதை தயவுசெய்து கவனியுங்கள். அசல் ஆவணம் தனது சொந்த மொழியில் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பின் பயன்பாட்டால் ஏற்பட்ட எந்த தவறான புரிதல்கள் அல்லது தவறாய்க் கருத்துகளுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பில்லை. +**தயாரிப்புரை**: +இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்புச் சேவையான [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) மூலம் மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சி செய்தாலும், தானியங்கியும் மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்க வாய்ப்பு உள்ளதால் கவனமாக இருக்குமாறு கேட்டுக் கொள்கிறோம். இயல்புநிலை மொழியில் உள்ள أصلي ஆவணம் அத்தாட்சித் தரவாக கருதப்பட வேண்டும். அவசியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பை பரிந்துரைக்கிறோம். இந்த மொழிபெயர்ப்பின் பயன்படுத்துதலினால் ஏற்படும் எந்த தவறாக புரிதல் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பேற்கவில்லை. \ No newline at end of file diff --git a/translations/th/.co-op-translator.json b/translations/th/.co-op-translator.json index 9b12532b3..db84fa94e 100644 --- a/translations/th/.co-op-translator.json +++ b/translations/th/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "th" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:51:07+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:18:17+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "th" }, diff --git a/translations/th/README.md b/translations/th/README.md index ae211be35..5bf038334 100644 --- a/translations/th/README.md +++ b/translations/th/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# วิทยาการข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น - หลักสูตร +# Data Science for Beginners - หลักสูตร [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,116 +17,116 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates ที่ Microsoft มีความยินดีนำเสนอหลักสูตร 10 สัปดาห์ 20 บทเรียนเกี่ยวกับวิทยาการข้อมูล แต่ละบทเรียนประกอบด้วยแบบทดสอบก่อนและหลังบทเรียน คำแนะนำเป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อให้งานสำเร็จ ลักษณะงานที่ทำเสร็จ และการบ้าน วิธีการเรียนรู้แบบโครงการของเราช่วยให้คุณเรียนรู้ขณะสร้าง ซึ่งเป็นวิธีที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถช่วยให้ทักษะใหม่ 'ติดตัว' ได้ +กลุ่ม Azure Cloud Advocates ที่ Microsoft มีความยินดีที่จะนำเสนอโครงการหลักสูตร 10 สัปดาห์ 20 บทเรียนเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทุกบทเรียนรวมถึงแบบทดสอบก่อนบทเรียนและหลังบทเรียน คำแนะนำเป็นลายลักษณ์อักษรสำหรับการทำบทเรียนให้เสร็จสมบูรณ์ ตัวอย่างคำตอบ และแบบฝึกหัด วิธีการเรียนรู้โดยเน้นโครงการช่วยให้คุณเรียนรู้ไปพร้อมกับการสร้างงาน ซึ่งเป็นวิธีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถช่วยให้ทักษะใหม่ๆ ตรึงติด -**ขอขอบคุณเป็นพิเศษแก่ผู้เขียนของเรา:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**ขอขอบคุณอย่างจริงใจต่อผู้เขียนของเรา:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 ขอขอบคุณเป็นพิเศษ 🙏 แก่ผู้เขียน ผู้ตรวจทาน และผู้มีส่วนร่วมเนื้อหาของเราในฐานะ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 ขอขอบคุณเป็นพิเศษ 🙏 ต่อผู้เขียน, ผู้ตรวจสอบ และผู้ที่มีส่วนร่วมในเนื้อหาจาก [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** โดยเฉพาะ Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/th/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![สเก็ตช์โน้ตโดย @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/th/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| วิทยาการข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น - _สเก็ตช์โน้ตโดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น - _สเก็ตช์โน้ตโดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 รองรับหลายภาษา -#### รองรับโดย GitHub Action (ทำงานอัตโนมัติ & อัปเดตตลอดเวลา) +#### รองรับผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติและอัปเดตเสมอ) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong 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sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> ซึ่งจะให้ทุกอย่างที่คุณต้องการสำหรับการเรียนหลักสูตรด้วยการดาวน์โหลดที่เร็วกว่า +> วิธีนี้จะให้ทุกอย่างที่คุณต้องใช้สำหรับการเรียนหลักสูตรด้วยการดาวน์โหลดที่เร็วขึ้นมาก -**หากคุณต้องการให้รองรับภาษาเพิ่มเติม รายชื่อภาษาที่รองรับอยู่ [ที่นี่](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**ถ้าคุณต้องการให้รองรับภาษาแปลเพิ่มเติม รายการภาษาที่รองรับมีอยู่ [ที่นี่](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### เข้าร่วมชุมชนของเรา +#### เข้าร่วมชุมชนของเรา [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -เรามีซีรีส์เรียนรู้กับ AI บน Discord ที่กำลังดำเนินอยู่ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราได้ที่ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ตั้งแต่วันที่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคการใช้ GitHub Copilot สำหรับวิทยาการข้อมูล +เรามีซีรีส์เรียนกับ AI บน Discord ที่กำลังดำเนินอยู่ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราได้ที่ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ตั้งแต่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคในการใช้ GitHub Copilot สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ![Learn with AI series](../../translated_images/th/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # คุณเป็นนักเรียนหรือไม่? -เริ่มต้นด้วยทรัพยากรต่อไปนี้: +เริ่มต้นด้วยแหล่งข้อมูลต่อไปนี้: -- [หน้าศูนย์นักเรียน](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ในหน้านี้คุณจะพบทรัพยากรสำหรับผู้เริ่มต้น ชุดนักเรียน และแม้แต่ช่องทางในการรับบัตรรับรองฟรี นี่คือหน้าที่คุณควรบันทึกไว้และเช็คบ่อยๆ เพราะเราจะเปลี่ยนเนื้อหาอย่างน้อยเดือนละครั้ง -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) เข้าร่วมชุมชนทั่วโลกของนักเรียนทูต นี่อาจเป็นเส้นทางของคุณสู่ Microsoft +- [หน้า Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ในหน้านี้คุณจะพบแหล่งข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น ชุดนักเรียน และวิธีรับคูปองใบรับรองฟรี นี่คือหน้าหนึ่งที่คุณควรบุ๊คมาร์กและตรวจสอบเป็นครั้งคราวเพราะเราจะเปลี่ยนเนื้อหาอย่างน้อยเดือนละครั้ง +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) เข้าร่วมชุมชนนักเรียนระดับโลก นี่อาจเป็นช่องทางของคุณเข้าสู่ Microsoft -# การเริ่มต้นใช้งาน +# การเริ่มต้น ## 📚 เอกสาร -- **[คู่มือการติดตั้ง](INSTALLATION.md)** - คำแนะนำติดตั้งทีละขั้นตอนสำหรับผู้เริ่มต้น -- **[คู่มือการใช้งาน](USAGE.md)** - ตัวอย่างและขั้นตอนปฏิบัติทั่วไป -- **[การแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md)** - วิธีแก้ไขปัญหาทั่วไป -- **[คู่มือการมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md)** - วิธีมีส่วนร่วมในโปรเจกต์นี้ -- **[สำหรับครู](for-teachers.md)** - แนวทางการสอนและทรัพยากรในห้องเรียน +- **[คู่มือการติดตั้ง](INSTALLATION.md)** - คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับผู้เริ่มต้น +- **[คู่มือการใช้งาน](USAGE.md)** - ตัวอย่างและขั้นตอนการทำงานทั่วไป +- **[แก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md)** - วิธีแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย +- **[คู่มือการมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md)** - วิธีการมีส่วนร่วมในโครงการนี้ +- **[สำหรับครูผู้สอน](for-teachers.md)** - คำแนะนำการสอนและแหล่งข้อมูลในห้องเรียน ## 👨‍🎓 สำหรับนักเรียน -> **ผู้เริ่มต้นอย่างสมบูรณ์**: ใหม่กับวิทยาการข้อมูลหรือไม่? เริ่มต้นด้วย [ตัวอย่างสำหรับผู้เริ่มต้น](examples/README.md) ของเรา! ตัวอย่างง่าย ๆ ที่มีคำอธิบายชัดเจนเหล่านี้จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานก่อนเข้าสู่หลักสูตรเต็ม -> **[นักเรียน](https://aka.ms/student-page)**: เพื่อใช้หลักสูตรนี้ด้วยตัวเอง ให้โฟกัสเต็ม repo แล้วทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเอง เริ่มต้นด้วยแบบทดสอบก่อนบรรยาย จากนั้นอ่านบรรยายและทำกิจกรรมที่เหลือ พยายามสร้างโปรเจกต์โดยเข้าใจเนื้อหาแทนการคัดลอกโค้ดคำตอบ; อย่างไรก็ตาม โค้ดนั้นมีในโฟลเดอร์ /solutions ในแต่ละบทเรียนที่มุ่งเน้นโปรเจกต์ อีกแนวคิดหนึ่งคือการตั้งกลุ่มเรียนกับเพื่อนและเรียนรู้ไปพร้อมกัน สำหรับการศึกษาต่อ เราขอแนะนำ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **ผู้เริ่มต้นอย่างสมบูรณ์**: ใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล? เริ่มด้วย [ตัวอย่างสำหรับผู้เริ่มต้น](examples/README.md)! ตัวอย่างง่ายๆ ที่มีคำอธิบายอย่างละเอียดเหล่านี้จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานก่อนเรียนหลักสูตรทั้งหมด +> **[นักเรียน](https://aka.ms/student-page)**: เพื่อใช้หลักสูตรนี้ด้วยตนเอง ให้ fork ทั้ง repository และทำแบบฝึกหัดด้วยตนเอง เริ่มด้วยแบบทดสอบก่อนบรรยาย จากนั้นอ่านบรรยายและทำกิจกรรมที่เหลือให้ครบ พยายามสร้างโครงการโดยเข้าใจบทเรียนแทนที่จะคัดลอกโค้ดคำตอบ อย่างไรก็ตาม โค้ดเหล่านั้นมีให้ในโฟลเดอร์ /solutions ในแต่ละบทเรียนที่เน้นโครงการ อีกแนวคิดหนึ่งคือการตั้งกลุ่มเรียนกับเพื่อนและเรียนรู้เนื้อหาร่วมกัน สำหรับการศึกษาต่อ เราแนะนำ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว:** +**เริ่มเร็ว:** 1. ตรวจสอบ [คู่มือการติดตั้ง](INSTALLATION.md) เพื่อตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ -2. ทบทวน [คู่มือการใช้งาน](USAGE.md) เพื่อเรียนรู้วิธีทำงานกับหลักสูตร -3. เริ่มด้วยบทเรียนที่ 1 แล้วทำตามลำดับ +2. ทบทวน [คู่มือการใช้งาน](USAGE.md) เพื่อเรียนรู้วิธีการใช้หลักสูตร +3. เริ่มกับบทเรียนที่ 1 และเรียนตามลำดับ 4. เข้าร่วม [ชุมชน Discord ของเรา](https://aka.ms/ds4beginners/discord) เพื่อรับการสนับสนุน -## 👩‍🏫 สำหรับครู +## 👩‍🏫 สำหรับครูผู้สอน -> **ครูผู้สอน**: เราได้ [รวมข้อเสนอแนะบางส่วน](for-teachers.md) ในการใช้หลักสูตรนี้ไว้ เรายินดีรับความคิดเห็นของคุณ [ในฟอรัมพูดคุยของเรา](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **ครูผู้สอน**: เรามี [ข้อเสนอแนะบางส่วน](for-teachers.md) เกี่ยวกับวิธีใช้หลักสูตรนี้ เราต้องการฟีดแบ็คของคุณ [ในฟอรัมอภิปรายของเรา](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## พบกับทีมงาน -[![วิดีโอโปรโมท](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "วิดีโอโปรโมท") +[![วิดีโอโปรโมต](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "วิดีโอโปรโมต") **ภาพเคลื่อนไหวโดย** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อชมวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและทีมที่สร้างมันขึ้นมา! +> 🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อชมวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและผู้ที่อยู่เบื้องหลังการสร้างมัน! -## การสอน +## แนวทางการสอน -เราได้เลือกสองหลักการทางการศึกษาขณะสร้างหลักสูตรนี้ ได้แก่ การทำให้เป็นแบบโครงการและการมีแบบทดสอบบ่อย ๆ เมื่อจบชุดนี้ นักเรียนจะได้เรียนรู้หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงแนวคิดทางจริยธรรม การเตรียมข้อมูล วิธีการต่าง ๆ ในการทำงานกับข้อมูล การแสดงภาพข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล กรณีการใช้งานจริงของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่น ๆ อีกมากมาย +เราได้เลือกใช้หลักการสอนสองประการในการสร้างหลักสูตรนี้: ให้เป็นโครงการฐานการเรียนรู้และมีแบบทดสอบบ่อย ๆ ภายในตอนจบของชุดนี้ นักเรียนจะได้เรียนรู้หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงแนวคิดด้านจริยธรรม การเตรียมข้อมูล วิธีการต่าง ๆ ในการทำงานกับข้อมูล การแสดงผลข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล กรณีใช้งานจริงของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่น ๆ -นอกจากนี้ แบบทดสอบที่ความเสี่ยงต่ำก่อนเข้าคลาสจะช่วยตั้งใจให้นักเรียนมุ่งเรียนรู้หัวข้อที่กำหนด ในขณะที่แบบทดสอบที่สองหลังคลาสช่วยยืนยันการจดจำอย่างต่อเนื่อง หลักสูตรนี้ถูกออกแบบให้ยืดหยุ่นและสนุกสนาน สามารถเรียนครบทั้งหมดหรือเป็นบางส่วน โครงการต่าง ๆ เริ่มจากขนาดเล็กและมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นจนถึงสิ้นสุดรอบ 10 สัปดาห์ +นอกจากนี้ แบบทดสอบที่มีความเสี่ยงต่ำก่อนเรียนจะช่วยตั้งจุดมุ่งหมายของนักเรียนในการเรียนรู้หัวข้อ ในขณะที่แบบทดสอบอีกชุดหลังเรียนจะช่วยเพิ่มการจดจำ หลักสูตรนี้ออกแบบมาให้ยืดหยุ่นและสนุกสนาน และสามารถเรียนทั้งหมดหรือเป็นบางส่วนได้ โครงการเริ่มจากขนาดเล็กและซับซ้อนขึ้นตามลำดับจนจบรอบ 10 สัปดาห์ -> ค้นหา [ระเบียบวินัย](CODE_OF_CONDUCT.md), [การมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md), [แนวทางการแปล](TRANSLATIONS.md) ของเรา ยินดีรับคำแนะนำแสดงความคิดเห็นอย่างสร้างสรรค์ของคุณ! +> ค้นหา [จรรยาบรรณของเรา](CODE_OF_CONDUCT.md), [ข้อกำหนดการมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md), [แนวทางการแปล](TRANSLATIONS.md) เรายินดีรับฟังคำติชมที่สร้างสรรค์ของคุณ! -## ทุกบทเรียนประกอบด้วย: +## แต่ละบทเรียนประกอบด้วย: -- สเก็ตช์โน้ต (ไม่บังคับ) -- วิดีโอเสริม (ไม่บังคับ) -- แบบทดสอบอบอุ่นก่อนบทเรียน -- บทเรียนแบบเขียน -- สำหรับบทเรียนแบบโครงการ มีคำแนะนำทีละขั้นตอนในการสร้างโครงการ +- สเก็ตช์โน้ตเสริม (เลือกดูได้) +- วิดีโอเสริม (เลือกดูได้) +- แบบทดสอบวอร์มอัพก่อนบทเรียน +- บทเรียนเขียน +- สำหรับบทเรียนฐานโครงการ มีคำแนะนำทีละขั้นตอนในการสร้างโครงการ - การตรวจสอบความรู้ - ความท้าทาย - การอ่านเสริม - การบ้าน - [แบบทดสอบหลังบทเรียน](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ในโฟลเดอร์ Quiz-App รวมทั้งหมด 40 แบบทดสอบ แต่ละแบบมีสามคำถาม ลิงก์จากบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่องหรือเผยแพร่ใน Azure; อ่านคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` อยู่ในระหว่างการแปลทีละน้อย +> **หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดถูกจัดเก็บในโฟลเดอร์ Quiz-App รวม 40 แบบทดสอบ แต่ละแบบมี 3 คำถาม มีการลิงก์จากบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่องหรือดีพลอยไปยัง Azure; โปรดดูคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` มีการแปลเป็นภาษาต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง -## 🎓 ตัวอย่างเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น +## 🎓 ตัวอย่างสำหรับผู้เริ่มต้น -**ใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล?** เราได้สร้าง [โฟลเดอร์ตัวอย่าง](examples/README.md) พิเศษที่มีโค้ดง่าย ๆ และมีคอมเมนต์ละเอียดเพื่อช่วยให้เริ่มต้นได้ง่าย: +**ใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล?** เราได้สร้าง [ไดเรกทอรีตัวอย่าง](examples/README.md) เฉพาะที่มีโค้ดง่าย ๆ พร้อมคำอธิบายอย่างละเอียดเพื่อช่วยคุณเริ่มต้น: -- 🌟 **สวัสดีโลก** - โปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลแรกของคุณ +- 🌟 **Hello World** - โปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลแรกของคุณ - 📂 **โหลดข้อมูล** - เรียนรู้การอ่านและสำรวจชุดข้อมูล -- 📊 **การวิเคราะห์ง่าย ๆ** - คำนวณสถิติและค้นหารูปแบบ -- 📈 **การแสดงภาพพื้นฐาน** - สร้างแผนภูมิและกราฟ -- 🔬 **โครงการโลกจริง** - กระบวนการครบตั้งแต่ต้นจนจบ +- 📊 **วิเคราะห์ง่าย ๆ** - คำนวณสถิติและค้นหารูปแบบ +- 📈 **สร้างภาพพื้นฐาน** - สร้างแผนภูมิและกราฟ +- 🔬 **โครงการจริง** - กระบวนการทำงานครบถ้วนตั้งแต่ต้นจนจบ -แต่ละตัวอย่างมีคำอธิบายละเอียดทุกขั้นตอน เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นอย่างยิ่ง! +แต่ละตัวอย่างมีคำอธิบายละเอียดทุกขั้นตอน เหมาะสำหรับมือใหม่สุด ๆ! 👉 **[เริ่มต้นด้วยตัวอย่าง](examples/README.md)** 👈 @@ -135,69 +135,69 @@ Azure Cloud Advocates ที่ Microsoft มีความยินดีน |![ สเก็ตช์โน้ตโดย @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/th/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น: แผนที่เส้นทาง - _สเก็ตช์โน้ตโดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| แผนที่เส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น - _สเก็ตช์โน้ตโดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| หมายเลขบทเรียน | หัวข้อ | การจัดกลุ่มบทเรียน | วัตถุประสงค์การเรียนรู้ | บทเรียนที่ลิงก์ | ผู้แต่ง | +| หมายเลขบทเรียน | หัวข้อ | กลุ่มบทเรียน | วัตถุประสงค์การเรียนรู้ | บทเรียนที่เชื่อมโยง | ผู้เขียน | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | การกำหนดวิทยาศาสตร์ข้อมูล | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิธีที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และบิ๊กดาต้า | [บทเรียน](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | จริยธรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | แนวคิด จริยธรรม ข้อท้าทาย และกรอบการทำงาน | [บทเรียน](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | การกำหนดวิทยาศาสตร์ข้อมูล | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความสัมพันธ์กับปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อมูลขนาดใหญ่ | [บทเรียน](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | จริยธรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | แนวคิดทางจริยธรรม ความท้าทาย และกรอบงาน | [บทเรียน](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | การกำหนดข้อมูล | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | วิธีการจัดประเภทข้อมูลและแหล่งข้อมูลทั่วไป | [บทเรียน](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | บทนำสถิติและความน่าจะเป็น | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | เทคนิคทางคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อทำความเข้าใจข้อมูล | [บทเรียน](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | การทำงานกับข้อมูลเชิงสัมพันธ์ | [การทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | บทนำข้อมูลเชิงสัมพันธ์และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วยภาษา Structured Query Language หรือ SQL (อ่านว่า "ซีเควล") | [บทเรียน](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | การทำงานกับข้อมูล NoSQL | [การทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | บทนำข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ประเภทต่าง ๆ และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ฐานข้อมูลเอกสาร | [บทเรียน](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | การทำงานกับ Python | [การทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | พื้นฐานการใช้ Python เพื่อสำรวจข้อมูลด้วยไลบรารีเช่น Pandas แนะนำว่าควรมีความเข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python | [บทเรียน](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | การเตรียมข้อมูล | [การทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | หัวข้อเกี่ยวกับเทคนิคการทำความสะอาดและแปลงข้อมูลเพื่อจัดการปัญหาข้อมูลขาดหาย ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ | [บทเรียน](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | การแสดงภาพปริมาณ | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | เรียนรู้การใช้ Matplotlib ในการแสดงข้อมูลนก 🦆 | [บทเรียน](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | การแสดงภาพการแจกแจงของข้อมูล | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงภาพการสังเกตและแนวโน้มภายในช่วงค่า | [บทเรียน](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | การแสดงภาพสัดส่วน | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงภาพเปอร์เซ็นต์แบบกลุ่มและแบบแยก | [บทเรียน](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | การแสดงภาพความสัมพันธ์ | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงภาพการเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลกับตัวแปร | [บทเรียน](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | การแสดงภาพที่มีความหมาย | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | เทคนิคและคำแนะนำในการทำให้การแสดงภาพมีคุณค่าสำหรับการแก้ปัญหาและการให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพ | [บทเรียน](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | บทนำวงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล | [วงจรชีวิต](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | บทนำวงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและขั้นตอนแรกของการได้มาซึ่งและสกัดข้อมูล | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | การวิเคราะห์ | [วงจรชีวิต](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ขั้นตอนของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เน้นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | การสื่อสาร | [วงจรชีวิต](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ขั้นตอนของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เน้นการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้ผู้ตัดสินใจเข้าใจได้ง่ายขึ้น | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์ | [ข้อมูลบนคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ชุดบทเรียนนี้แนะนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์และประโยชน์ของมัน | [บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) และ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์ | [ข้อมูลบนคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | การฝึกอบรมโมเดลโดยใช้เครื่องมือ Low Code |[บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) และ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์ | [ข้อมูลบนคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | การนำโมเดลไปใช้กับ Azure Machine Learning Studio | [บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) และ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกจริง | [ในโลกจริง](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | โครงการที่ขับเคลื่อนด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกความเป็นจริง | [บทเรียน](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 04 | บทนำสถิติและความน่าจะเป็น | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | เทคนิคคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อทำความเข้าใจข้อมูล | [บทเรียน](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | การทำงานกับข้อมูลเชิงสัมพันธ์ | [ทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | บทนำสู่ข้อมูลสัมพันธ์และพื้นฐานการสำรวจวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาษา Structured Query Language หรือ SQL (อ่านว่า “ซีเควล”) | [บทเรียน](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | การทำงานกับข้อมูล NoSQL | [ทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | บทนำสู่ข้อมูลที่ไม่ใช่ความสัมพันธ์ ประเภทต่าง ๆ และพื้นฐานการสำรวจวิเคราะห์ฐานข้อมูลเอกสาร | [บทเรียน](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | การทำงานกับ Python | [ทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | พื้นฐานการใช้ Python สำหรับสำรวจข้อมูลด้วยไลบรารี เช่น Pandas ควรมีพื้นฐานการโปรแกรม Python | [บทเรียน](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | การเตรียมข้อมูล | [ทำงานกับข้อมูล](2-Working-With-Data/README.md) | หัวข้อเกี่ยวกับเทคนิคทำความสะอาดและแปลงข้อมูลเพื่อจัดการกับความท้าทายของข้อมูลที่ขาดหาย ไม่ถูกต้อง หรือไม่ครบถ้วน | [บทเรียน](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | การแสดงปริมาณข้อมูล | [ภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | เรียนรู้การใช้ Matplotlib ในการแสดงข้อมูลนก 🦆 | [บทเรียน](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | การแสดงการแจกแจงของข้อมูล | [ภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงการสังเกตและแนวโน้มภายในช่วงเวลา | [บทเรียน](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | การแสดงสัดส่วน | [ภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงร้อยละกลุ่มและจำแนก | [บทเรียน](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | การแสดงความสัมพันธ์ | [ภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงการเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลและตัวแปร | [บทเรียน](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | การแสดงผลที่มีความหมาย | [ภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | เทคนิคและแนวทางสำหรับสร้างภาพข้อมูลที่มีคุณค่าเพื่อแก้ปัญหาและให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพ | [บทเรียน](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | บทนำสู่วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล | [วงจรชีวิต](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | บทนำสู่วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลและขั้นตอนแรกของการรับและสกัดข้อมูล | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | การวิเคราะห์ | [วงจรชีวิต](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ขั้นตอนนี้ในวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลเน้นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | การสื่อสาร | [วงจรชีวิต](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ขั้นตอนนี้เน้นการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายสำหรับผู้ตัดสินใจ | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์ | [ข้อมูลคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ชุดบทเรียนที่แนะนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์และประโยชน์ | [บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) และ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์ | [ข้อมูลคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ฝึกอบรมโมเดลโดยใช้เครื่องมือ Low Code |[บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) และ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์ | [ข้อมูลคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | การดีพลอยโมเดลด้วย Azure Machine Learning Studio | [บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) และ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | วิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกจริง | [โลกจริง](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกจริง | [บทเรียน](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ทำตามขั้นตอนเพื่อเปิดตัวอย่างนี้ใน Codespace: -1. คลิกเมนูดรอปดาวน์ Code แล้วเลือกตัวเลือก Open with Codespaces +ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิดตัวอย่างนี้ใน Codespace: +1. คลิกเมนูแบบเลื่อนของ Code และเลือกตัวเลือก Open with Codespaces 2. เลือก + New codespace ที่ด้านล่างของแผง -สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู [เอกสาร GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) +สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูที่ [เอกสาร GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ## VSCode Remote - Containers -ทำตามขั้นตอนเพื่อเปิด repository นี้ใน container โดยใช้เครื่องของคุณและ VSCode ด้วยส่วนขยาย VS Code Remote - Containers: +ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิด repo นี้ในคอนเทนเนอร์โดยใช้เครื่องของคุณและ VSCode ผ่านส่วนขยาย VS Code Remote - Containers: -1. หากเป็นครั้งแรกที่คุณใช้ development container โปรดตรวจสอบว่าระบบของคุณตรงตามข้อกำหนดเบื้องต้น (เช่น ติดตั้ง Docker) ใน [เอกสารเริ่มต้นใช้งาน](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) +1. หากนี่เป็นครั้งแรกของคุณในการใช้คอนเทนเนอร์พัฒนา โปรดตรวจสอบว่าเครื่องของคุณมีข้อกำหนดพื้นฐาน เช่น การติดตั้ง Docker แล้ว ใน [เอกสารเริ่มต้น](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) -เพื่อใช้ repository นี้ คุณสามารถเปิด repository ใน Docker volume แยกต่างหาก: +ในการใช้ repo นี้ คุณสามารถเปิด repo ในโวลุ่ม Docker แยกต่างหากได้: -**หมายเหตุ**: ภายใต้กระโปรง หลักการนี้จะใช้คำสั่ง Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** เพื่อโคลนซอร์สโค้ดใน Docker volume แทนระบบไฟล์ท้องถิ่น [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) เป็นกลไกที่แนะนำสำหรับการเก็บข้อมูล container +**หมายเหตุ**: ภายใต้ระบบ จะใช้คำสั่ง Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** เพื่อโคลนซอร์สโค้ดในโวลุ่ม Docker แทนระบบไฟล์ภายในเครื่อง [โวลุ่ม](https://docs.docker.com/storage/volumes/) เป็นกลไกที่แนะนำสำหรับการจัดเก็บข้อมูลคอนเทนเนอร์อย่างถาวร -หรือเปิดโฟลเดอร์ repository ที่โคลนหรือดาวน์โหลดไว้ในเครื่อง: +หรือเปิดโคลนหรือดาวน์โหลด repo นี้ไว้ในเครื่อง: -- โคลน repository นี้ไปยังระบบไฟล์ท้องถิ่น +- โคลน repo นี้ลงในเครื่องของคุณ - กด F1 แล้วเลือกคำสั่ง **Remote-Containers: Open Folder in Container...** -- เลือกโฟลเดอร์ที่โคลน รอให้ container เริ่มทำงาน แล้วทดลองใช้งาน +- เลือกโฟลเดอร์ที่โคลนไว้ รอคอนเทนเนอร์เริ่มทำงาน แล้วลองใช้งานได้เลย -## การเข้าถึงแบบออฟไลน์ +## การเข้าใช้งานแบบออฟไลน์ -คุณสามารถดูเอกสารนี้แบบออฟไลน์ได้โดยใช้ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) สร้าง fork ของ repo นี้ ติดตั้ง Docsify บนเครื่องของคุณ จากนั้นในโฟลเดอร์ root ของ repo นี้ พิมพ์คำสั่ง `docsify serve` เว็บไซต์จะให้บริการที่พอร์ต 3000 บน localhost ของคุณ: `localhost:3000` +คุณสามารถรันเอกสารนี้แบบออฟไลน์ด้วยการใช้ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ได้นะ เพียงส้อม (fork) repo นี้, [ติดตั้ง Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) บนเครื่องของคุณ แล้วที่โฟลเดอร์ root ของ repo นี้ ให้พิมพ์คำสั่ง `docsify serve` เว็บไซต์จะถูกให้บริการบนพอร์ต 3000 ที่ localhost ของคุณ: `localhost:3000` -> หมายเหตุ: โน้ตบุ๊กจะไม่ถูกเรนเดอร์ผ่าน Docsify ดังนั้นเมื่อคุณต้องการรันโน้ตบุ๊ก ให้รันแยกต่างหากใน VS Code ที่ใช้เคอร์เนล Python +> หมายเหตุ โน้ตบุ๊กจะไม่ถูกแสดงผลผ่าน Docsify ดังนั้นเมื่อต้องรันโน้ตบุ๊ก ให้ทำแยกต่างหากใน VS Code ที่รันเคอร์เนล Python ## หลักสูตรอื่น ๆ -ทีมงานของเราผลิตหลักสูตรอื่น ๆ ด้วย! ลองดูที่: +ทีมงานของเราผลิตหลักสูตรอื่นด้วย! ลองดู: ### LangChain -[![LangChain4j สำหรับผู้เริ่มต้น](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -233,21 +233,21 @@ Azure Cloud Advocates ที่ Microsoft มีความยินดีน [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## การขอความช่วยเหลือ +## การขอรับความช่วยเหลือ -**เจอปัญหาใช่ไหม?** ตรวจสอบ [คู่มือแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) ของเราเพื่อหาวิธีแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย +**พบปัญหาใช่ไหม?** ตรวจสอบ [คู่มือแก้ปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) ของเราเพื่อหาวิธีแก้ปัญหาทั่วไป -หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการสนทนาเกี่ยวกับ MCP นี่คือชุมชนที่สนับสนุนซึ่งคำถามได้รับการต้อนรับและความรู้ถูกแบ่งปันอย่างอิสระ +ถ้าคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการพูดคุยเกี่ยวกับ MCP ชุมชนที่สนับสนุนนี้เปิดรับคำถามและแบ่งปันความรู้กันอย่างอิสระ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ถ้าคุณมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือตรวจพบข้อผิดพลาดขณะสร้างแอป กรุณาเยี่ยมชม: +ถ้าคุณมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้าง โปรดเยี่ยมชม: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: -เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษาอัตโนมัติ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้ความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความคลาดเคลื่อนได้ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลโดยผู้เชี่ยวชาญด้านภาษามนุษย์ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดใด ๆ ที่เกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้ +**คำปฏิเสธความรับผิดชอบ**: +เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษาด้วยปัญญาประดิษฐ์ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้ความถูกต้องสูงสุด โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องได้ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ควรใช้บริการแปลโดยนักแปลมืออาชีพที่เป็นมนุษย์ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้ \ No newline at end of file diff --git a/translations/tl/.co-op-translator.json b/translations/tl/.co-op-translator.json index 1a86b0c3a..8e2e5f01b 100644 --- a/translations/tl/.co-op-translator.json +++ b/translations/tl/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "tl" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:12:00+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:42:34+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "tl" }, diff --git a/translations/tl/README.md b/translations/tl/README.md index 681d6612a..083a73d6c 100644 --- a/translations/tl/README.md +++ b/translations/tl/README.md @@ -17,11 +17,11 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Ikinalulugod ng Azure Cloud Advocates sa Microsoft na mag-alok ng 10-linggong, 20-lesson na kurikulum na tungkol sa Data Science. Bawat aralin ay may kasamang pre-lesson at post-lesson na mga pagsusulit, nakasulat na mga tagubilin para matapos ang aralin, solusyon, at isang assignment. Ang aming pedagohiyang nakabatay sa proyekto ay nagpapahintulot sa iyo na matuto habang gumagawa, isang napatunayang paraan para manatili ang mga bagong kasanayan. +Ang Azure Cloud Advocates sa Microsoft ay masayang nag-aalok ng 10-linggong, 20-leksyon na kurikulum tungkol sa Data Science. Bawat leksyon ay may kasamang pre-lesson at post-lesson quizzes, mga nakasulat na tagubilin para tapusin ang leksyon, isang solusyon, at isang asignatura. Ang aming project-based pedagogy ay nagpapahintulot sa iyo na matuto habang gumagawa, isang napatunayan na paraan para maitanim ang mga bagong kasanayan. **Taos-pusong pasasalamat sa aming mga may-akda:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Espesyal na pasasalamat 🙏 sa aming mga [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) na mga may-akda, mga tagasuri at mga nag-aambag ng nilalaman,** partikular kina Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Espesyal na pasasalamat 🙏 sa aming mga [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) na mga may-akda, tagasuri at mga contributor sa nilalaman,** lalo na kina Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| @@ -30,224 +30,203 @@ Ikinalulugod ng Azure Cloud Advocates sa Microsoft na mag-alok ng 10-linggong, 2 ### 🌐 Suporta sa Maramihang Wika -#### Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Awtomatiko at Palaging Napapanahon) +#### Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Automated at Palaging Napapanahon) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese 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Para mag-clone nang walang mga pagsasalin, gamitin ang sparse checkout: +> Ang repositoryong ito ay may kasamang 50+ na pagsasalin sa wika na malaki ang dagdag sa laki ng pag-download. Para mag-clone nang walang mga pagsasalin, gamitin ang sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Makukuha mo dito ang lahat ng kailangan mo para matapos ang kurso nang mas mabilis ang pag-download. +> Binibigyan ka nito ng lahat ng kailangan mo para matapos ang kurso nang mas mabilis ang pag-download. -**Kung nais mong magkaroon ng karagdagang mga sinusuportahang wika ng pagsasalin ay nakalista [dito](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Kung nais mo ng karagdagang suporta sa mga salin ng wika, nakalista ito [dito](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Sumali sa Aming Komunidad [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Mayroon kaming tuloy-tuloy na serye sa Discord na pag-aaral kasama ang AI, alamin pa at sumali sa amin sa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) mula Setyembre 18 - 30, 2025. Makakakuha ka ng mga tips at tricks sa paggamit ng GitHub Copilot para sa Data Science. +Mayroon kaming Discord na serye sa pagkatuto kasama ang AI, alamin pa at sumali sa amin sa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) mula Setyembre 18 - 30, 2025. Makakakuha ka ng mga tip at diskarte sa paggamit ng GitHub Copilot para sa Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/tl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Ikaw ba ay isang estudyante? -Simulan gamit ang mga sumusunod na mapagkukunan: +Magsimula gamit ang mga sumusunod na resources: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sa pahinang ito, makakakita ka ng mga beginner resources, student packs, at maging mga paraan para makakuha ng libreng certificate voucher. Isa ito sa mga pahinang gusto mong i-bookmark at tingnan paminsan-minsan habang palitan namin ang nilalaman kahit buwan-buwan. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sumali sa isang pandaigdigang komunidad ng mga student ambassadors, maaaring ito ang iyong daan papasok sa Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sa pahinang ito, makikita mo ang mga beginner resources, Student packs at maging mga paraan para makakuha ng libreng sertipikasyon voucher. Ito ang pahinang nais mong i-bookmark at tingnan paminsan-minsan habang nagpapalit kami ng nilalaman buwan-buwan. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sumali sa isang pandaigdigang komunidad ng student ambassadors, ito ang posibleng daan mo papasok sa Microsoft. # Pagsisimula ## 📚 Dokumentasyon -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Hakbang-hakbang na mga tagubilin sa pagsasaayos para sa mga baguhan +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Mga hakbang-hakbang na tagubilin para sa setup ng mga nagsisimula - **[Usage Guide](USAGE.md)** - Mga halimbawa at karaniwang workflow -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Mga solusyon sa karaniwang mga problema +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Mga solusyon sa karaniwang problema - **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Paano mag-ambag sa proyektong ito -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Gabay para sa pagtuturo at mga mapagkukunan sa silid-aralan +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Gabay sa pagtuturo at mga resources para sa klase ## 👨‍🎓 Para sa mga Estudyante -> **Kumpletong mga Baguhan**: Bago ka sa data science? Magsimula sa aming [mga halimbawang pangbaguhan](examples/README.md)! Ang mga simpleng ito na may malinaw na komento ay tutulong sa iyo na maunawaan ang mga pangunahing kaalaman bago sumabak sa buong kurikulum. -> **[Mga Estudyante](https://aka.ms/student-page)**: upang gamitin ang kurikulm na ito nang mag-isa, i-fork ang buong repo at tapusin ang mga ehersisyo nang mag-isa, simula sa pre-lecture quiz. Pagkatapos basahin ang lektura at tapusin ang natitirang mga gawain. Subukang gawin ang mga proyekto sa pamamagitan ng pagunawa sa mga aralin sa halip na kopyahin ang solution code; gayunpaman, ang code na iyon ay makikita sa /solutions na mga folder sa bawat leksyon na nakatuon sa proyekto. Isa pang ideya ay bumuo ng isang study group kasama ang mga kaibigan at pag-aralan ang nilalaman nang magkakasama. Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekomenda namin ang [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Mga ganap na Nagsisimula**: Bago ka ba sa data science? Magsimula sa aming [beginner-friendly examples](examples/README.md)! Ang mga simpleng halimbawa na may komento ay tutulong sa iyo na maunawaan ang mga batayan bago sumabak sa buong kurikulum. +> **[Mga Estudyante](https://aka.ms/student-page)**: para gamitin ang kurikulum na ito nang mag-isa, mag-fork ng buong repo at kumpletuhin ang mga pagsasanay nang mag-isa, simula sa pre-lecture quiz. Pagkatapos basahin ang leksyon at tapusin ang mga natitirang gawain. Subukang likhain ang mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga leksyon sa halip na kopyahin ang code ng solusyon; gayunpaman, ang code na iyon ay makikita sa mga /solutions folder sa bawat proyekto-oriented na leksyon. Isa pang ideya ay bumuo ng study group kasama ang mga kaibigan at sabay na pag-aralan ang nilalaman. Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekomenda namin ang [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Mabilisang Simula:** -1. Tingnan ang [Installation Guide](INSTALLATION.md) para isaayos ang iyong kapaligiran +**Mabilis na Pagsisimula:** +1. Tingnan ang [Installation Guide](INSTALLATION.md) para i-setup ang iyong environment 2. Suriin ang [Usage Guide](USAGE.md) para matutunan kung paano gamitin ang kurikulum -3. Magsimula sa Lesson 1 at sundan nang sunud-sunod +3. Magsimula sa Lesson 1 at sundan nang sunod-sunod 4. Sumali sa aming [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para sa suporta ## 👩‍🏫 Para sa mga Guro -> **Mga Guro**: mayroon kaming [ilang mga mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. Masaya kaming tanggapin ang inyong feedback [sa aming discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Guro**: naglagay kami ng [ilang mga mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. Masaya kaming matanggap ang iyong feedback [sa aming discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Kilalanin ang Koponan [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") -**Gif ni** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif mula kay** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Pindutin ang larawan sa itaas para sa isang video tungkol sa proyekto at sa mga taong lumikha nito! +> 🎥 Pindutin ang imahe sa itaas para sa isang video tungkol sa proyekto at sa mga taong gumawa nito! ## Pedagohiya -Pinili namin ang dalawang gabay sa pagtuturo habang binubuo ang kurikulum na ito: siguraduhing ito ay nakabatay sa proyekto at may madalas na mga pagsusulit. Sa pagtatapos ng seryeng ito, matututunan ng mga estudyante ang mga pangunahing prinsipyo ng agham ng datos, kabilang ang mga konseptong etikal, paghahanda ng datos, iba't ibang paraan ng pagtatrabaho sa datos, visualisasyon ng datos, pagsusuri ng datos, mga tunay na gamit ng agham ng datos, at iba pa. +Pinili namin ang dalawang pedagogical na prinsipyo habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyakin na ito ay nakabatay sa proyekto at may kasamang madalas na mga pagsusulit. Sa pagtatapos ng seryeng ito, matututuhan ng mga estudyante ang mga pangunahing prinsipyo ng agham ng datos, kabilang ang mga konseptong etikal, paghahanda ng datos, iba't ibang paraan ng pagtatrabaho sa datos, pagvisualisa ng datos, pagsusuri ng datos, mga totoong gamit ng agham ng datos, at iba pa. -Bukod pa rito, ang isang mababang-stakes na pagsusulit bago ang klase ay nagtatakda ng layunin ng estudyante sa pag-aaral ng isang paksa, habang ang pangalawang pagsusulit pagkatapos ng klase ay nagsisiguro ng mas higit na alaala. Dinisenyo ang kurikulum na ito upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi lamang. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at unti-unting lumalalim sa katapusan ng 10-linggong siklo. +Bukod dito, ang mababang-taya na pagsusulit bago ang klase ay nagtatalaga ng layunin ng estudyante sa pag-aaral ng isang paksa, habang ang pangalawang pagsusulit pagkatapos ng klase ay nagsisigurong mas matagal na pananatili ng kaalaman. Ang kurikulum na ito ay idinisenyo upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o paunti-unti. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at lumalalim ang komplikasyon sa pagtatapos ng 10-linggong siklo. -> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) mga alituntunin. Malugod naming tinatanggap ang iyong makabuluhang puna! +> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), at [Translation](TRANSLATIONS.md) na mga gabay. Malugod naming tinatanggap ang iyong makabuluhang puna! ## Bawat aralin ay may kasamang: - Opsyonal na sketchnote - Opsyonal na karagdagang video -- Pagsusulit na pampainit bago ang aralin -- Nakatalang aralin -- Para sa mga araling nakabatay sa proyekto, mga hakbang-hakbang na gabay kung paano buuin ang proyekto -- Mga knowledge check +- Pre-lesson warmup quiz +- Nakalistang aralin +- Para sa mga aralin na nakabatay sa proyekto, mga hakbang-hakbang na gabay kung paano buuin ang proyekto +- Mga pagsusuri ng kaalaman - Isang hamon - Karagdagang babasahin - Takdang-aralin -- [Pagsusulit pagkatapos ng aralin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Isang paalala tungkol sa mga pagsusulit**: Lahat ng pagsusulit ay nasa folder na Quiz-App, para sa kabuuang 40 pagsusulit na may tig-tatlong tanong bawat isa. Nakalink sila mula sa loob ng mga aralin, ngunit ang quiz app ay maaaring patakbuhin nang lokal o mai-deploy sa Azure; sundin ang mga tagubilin sa `quiz-app` folder. Unti-unti itong nililokalisa. +> **Isang tala tungkol sa mga pagsusulit**: Lahat ng pagsusulit ay nasa loob ng Quiz-App folder, na may kabuuang 40 pagsusulit na tig-tatlong tanong bawat isa. Nakaugnay ang mga ito sa loob ng mga aralin, ngunit ang quiz app ay maaaring patakbuhin nang lokal o i-deploy sa Azure; sundin ang mga tagubilin sa `quiz-app` folder. Unti-unting nilalokalisa ang mga ito. -## 🎓 Mga Halimbawa na Pinadaling Para sa Baguhan +## 🎓 Mga Halimbawang Madaling Simulan -**Bago ka sa Agham ng Datos?** Nilikha namin ang isang espesyal na [halimbawa na direktoryo](examples/README.md) na may simpleng, maayos na nakomentaryong code upang tulungan kang magsimula: +**Bago sa Agham ng Datos?** Nilikha namin ang isang espesyal na [examples directory](examples/README.md) na may simpleng mga malinaw na pinaliwanag na code upang tulungan kang magsimula: -- 🌟 **Hello World** - Ang iyong unang programa sa agham ng datos -- 📂 **Pag-load ng Datos** - Matutong bumasa at mag-explore ng mga dataset +- 🌟 **Hello World** - Ang iyong unang programang agham ng datos +- 📂 **Pag-load ng Datos** - Matutunan kung paano basahin at suriin ang mga dataset - 📊 **Simpleng Pagsusuri** - Kalkulahin ang mga estadistika at hanapin ang mga pattern - 📈 **Pangunahing Visualisasyon** - Gumawa ng mga tsart at grap -- 🔬 **Tunay na Proyekto** - Kumpletong workflow mula simula hanggang matapos +- 🔬 **Totoong Proyekto** - Kumpletong daloy ng trabaho mula simula hanggang katapusan -Bawat halimbawa ay may malalim na mga komentaryo na nagpapaliwanag sa bawat hakbang, ginagawa itong perpekto para sa mga ganap na baguhan! +Bawat halimbawa ay may detalyadong mga komento na nagpapaliwanag sa bawat hakbang, kaya perpekto ito para sa mga ganap na baguhan! -👉 **[Simulan sa mga halimbawa](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Magsimula sa mga halimbawa](examples/README.md)** 👈 ## Mga Aralin -|![ Sketchnote ni @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Agham ng Datos Para sa mga Baguhan: Roadmap - _Sketchnote ni [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numero ng Aralin | Paksa | Pangkat ng Aralin | Mga Layunin sa Pagkatuto | Nakalink na Aralin | May-akda | +| Numero ng Aralin | Paksa | Pangkat ng Aralin | Mga Layunin ng Pagkatuto | Nakaugnay na Aralin | May-akda | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Pagpapakahulugan ng Agham ng Datos | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Matutunan ang mga pangunahing konsepto ng agham ng datos at kung paano ito kaugnay ng artificial intelligence, machine learning, at big data. | [aralin](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika sa Agham ng Datos | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Mga Konsepto ng Etika sa Datos, Hamon at mga Balangkas. | [aralin](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Pagpapakahulugan ng Datos | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Kung paano ikinaklasipika ang datos at mga karaniwang pinagkukunan nito. | [aralin](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Panimula sa Estadistika at Probabilidad | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Mga matematikal na teknik ng probabilidad at estadistika upang maunawaan ang datos. | [aralin](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Pagtatrabaho sa Relational Data | [Pagtatrabaho Sa Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa relational data at mga batayang pamamaraan ng pag-explore at pagsusuri gamit ang Structured Query Language, o SQL (binibigkas na “see-quell”). | [aralin](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Pagtatrabaho sa NoSQL Data | [Pagtatrabaho Sa Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa non-relational data, mga iba’t ibang uri nito, at mga batayang pamamaraan sa pag-explore at pagsusuri ng mga document databases. | [aralin](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pagtatrabaho gamit ang Python | [Pagtatrabaho Sa Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Mga batayan ng paggamit ng Python para sa paggalugad ng datos gamit ang mga library tulad ng Pandas. Inirerekomenda ang pundamental na pag-unawa sa programming ng Python. | [aralin](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Paghahanda ng Datos | [Pagtatrabaho Sa Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Mga paksa tungkol sa mga teknik ng paglilinis at pagbabago ng datos upang matugunan ang mga hamon ng nawawala, di-tumpak, o hindi kumpletong datos. | [aralin](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Pag-visualize ng mga Dami | [Pag-visualize ng Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Matutong gamitin ang Matplotlib para i-visualize ang datos ng mga ibon 🦆 | [aralin](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Pag-visualize ng Pamamahagi ng Datos | [Pag-visualize ng Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Pag-visualize ng mga obserbasyon at mga trend sa loob ng isang interval. | [aralin](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Pag-visualize ng mga Proportion | [Pag-visualize ng Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Pag-visualize ng mga discrete at pinangkat na porsyento. | [aralin](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Pag-visualize ng mga Relasyon | [Pag-visualize ng Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Pag-visualize ng mga koneksyon at kaugnayan sa pagitan ng mga set ng datos at iba’t ibang variable nito. | [aralin](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Makabuluhang Visualisasyon | [Pag-visualize ng Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Mga teknik at patnubay para gawing mahalaga ang iyong mga visualisasyon para sa epektibong paglutas ng problema at mga insight. | [aralin](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Panimula sa Siklo ng Agham ng Datos | [Siklo ng Buhay](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Panimula sa data science lifecycle at ang unang hakbang nito na pagkuha at pag-extract ng datos. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Pagsusuri | [Siklo ng Buhay](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang bahagi ng data science lifecycle na ito ay nakatuon sa mga teknik sa pagsusuri ng datos. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikasyon | [Siklo ng Buhay](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bahagi ito ng data science lifecycle na nakatuon sa pagpapakita ng mga insight mula sa datos sa isang paraan na mas madaling maintindihan ng mga tagapagpasya. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Agham ng Datos sa Ulap | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ang seryeng ito ng mga aralin ay nagpapakilala ng agham ng datos sa ulap at mga benepisyo nito. | [aralin](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Agham ng Datos sa Ulap | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pagsasanay ng mga modelo gamit ang mga Low Code na kasangkapan. |[aralin](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Agham ng Datos sa Ulap | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pag-deploy ng mga modelo gamit ang Azure Machine Learning Studio. | [aralin](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Agham ng Datos sa Kalikasan | [Sa Kalikasan](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Mga proyektong pinaloob ang agham ng datos sa tunay na mundo. | [aralin](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Pagpapakahulugan sa Agham ng Datos | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Matutunan ang mga pangunahing konsepto sa likod ng agham ng datos at kung paano ito nauugnay sa artipisyal na intelihensiya, machine learning, at malalaking datos. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika sa Agham ng Datos | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Mga Konsepto, Hamon, at Balangkas ng Etika sa Datos. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Pagpapakahulugan ng Datos | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Paano ikinaklasipika ang datos at ang mga karaniwang pinagkukunan nito. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Panimula sa Estadistika at Probabilidad | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Mga teknikang matematika ng probabilidad at estadistika upang maunawaan ang datos. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Paggamit ng Relational Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa relational data at mga pangunahing pamamaraan ng pagsusuri at pag-explore gamit ang Structured Query Language o SQL (binibigkas bilang “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Paggamit ng NoSQL Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa non-relational data, iba't ibang uri nito, at mga pangunahing pamamaraan ng pagsusuri at pag-explore ng mga document database. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Paggamit ng Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga pangunahing gamit ng Python para sa pag-explore ng datos gamit ang mga librarya tulad ng Pandas. Inirerekomenda ang pundamental na kaalaman sa programming ng Python. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Paghahanda ng Datos | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga paksa sa mga teknik sa paglilinis at pag-transform ng datos upang harapin ang mga hamon ng nawawala, maling, o hindi kumpletong datos. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Pagvisualisa ng Dami | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matutunan kung paano gamitin ang Matplotlib upang i-visualize ang datos ng mga ibon 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Pagvisualisa ng Pamamahagi ng Datos | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pagvisualisa ng mga obserbasyon at mga trend sa loob ng isang interval. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Pagvisualisa ng Proportion | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pagvisualisa ng mga discrete at pangkat na porsyento. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Pagvisualisa ng Mga Ugnayan | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pagvisualisa ng mga koneksyon at korelasyon sa pagitan ng mga datos at kanilang mga variable. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Makabuluhang Visualisasyon | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Mga teknik at patnubay sa paggawa ng mga visualisasyon na may halaga para sa epektibong paglutas ng problema at pagkuha ng mga insight. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Panimula sa Siklo ng Agham ng Datos | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Panimula sa siklo ng agham ng datos at unang hakbang nito sa pagkuha at pag-extract ng datos. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Pagsusuri | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang yugto ng siklo ng agham ng datos na ito ay nakatuon sa mga teknik para sa pagsusuri ng datos. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikasyon | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang yugtong ito ng siklo ng agham ng datos ay nakatuon sa pagpapahayag ng mga insight mula sa datos sa paraang mas madali itong maintindihan ng mga tagagawa ng desisyon. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Agham ng Datos sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ang seryeng ito ng mga aralin ay nagpapakilala sa agham ng datos sa cloud at mga benepisyo nito. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Agham ng Datos sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pagsasanay ng mga modelo gamit ang Low Code tools. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Agham ng Datos sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pagde-deploy ng mga modelo gamit ang Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Agham ng Datos sa Realidad | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Mga proyektong pinagagana ng agham ng datos sa totoong mundo. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Sundin ang mga hakbang na ito para buksan ang sample na ito sa isang Codespace: -1. Pindutin ang Code drop-down menu at piliin ang Open with Codespaces option. -2. Piliin ang + New codespace sa ibaba ng pane. +Sundin ang mga hakbang na ito upang buksan ang halimbawa na ito sa isang Codespace: +1. I-click ang drop-down na menu ng Code at piliin ang opsyon na Open with Codespaces. +2. Piliin ang + New codespace sa ilalim ng pane. Para sa karagdagang impormasyon, tingnan ang [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Sundin ang mga hakbang na ito para buksan ang repo na ito sa isang container gamit ang iyong lokal na makina at VSCode gamit ang VS Code Remote - Containers extension: +Sundin ang mga hakbang na ito upang buksan ang repo na ito sa isang container gamit ang iyong lokal na makina at VSCode gamit ang VS Code Remote - Containers extension: -1. Kung ito ang unang beses mong gumamit ng development container, siguraduhing ang iyong system ay pumasa sa mga pre-req (hal. naka-install ang Docker) sa [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Kung ito ang unang pagkakataon mong gumamit ng development container, siguraduhing pumasa ang iyong sistema sa mga kinakailangan (hal. mayroon kang naka-install na Docker) sa [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Para gamitin ang repositoryong ito, maaari mong buksan ang repositoryo sa isang isolated Docker volume: +Para gamitin ang repositoryo na ito, maaari mong buksan ang repositoryo sa isang isolated Docker volume: -**Tandaan**: Sa ilalim nito, gagamitin ang Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command para i-clone ang source code sa isang Docker volume sa halip na sa lokal na filesystem. Ang [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ang mas gusto para sa pagpapatuloy ng data ng container. +**Tandaan**: Sa likod nito, gagamitin nito ang Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command para i-clone ang source code sa isang Docker volume sa halip na sa lokal na filesystem. Ang mga [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ay ang inirerekomendang mekanismo para sa pagpapanatili ng data ng container. -O buksan ang lokal na kopya ng repositoryo na na-clone o na-download: +O buksan ang locally cloned o downloaded na bersyon ng repositoryo: -- I-clone ang repositoryo sa iyong lokal na filesystem. -- Pindutin ang F1 at piliin ang **Remote-Containers: Open Folder in Container...** na command. -- Piliin ang nakopyang kopya ng folder na ito, hintayin ang pagsisimula ng container, at subukan ang mga bagay. +- I-clone ang repositoryong ito sa iyong lokal na filesystem. +- Pindutin ang F1 at piliin ang **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Piliin ang naka-clone na kopya ng folder na ito, maghintay hanggang magsimula ang container, at subukan ito. -## Offline access +## Offline na pag-access -Maaari mong patakbuhin ang dokumentasyong ito offline gamit ang [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork ang repo na ito, [i-install ang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sa iyong lokal na makina, pagkatapos sa root folder ng repo na ito, i-type ang `docsify serve`. Ang website ay mai-serve sa port 3000 sa iyong localhost: `localhost:3000`. +Maaari mong patakbuhin ang dokumentasyong ito offline gamit ang [Docsify](https://docsify.js.org/#/). I-fork ang repo na ito, [i-install ang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sa iyong lokal na makina, pagkatapos sa root folder ng repo na ito, itype ang `docsify serve`. Ang website ay ihahain sa port 3000 sa iyong localhost: `localhost:3000`. -> Tandaan, ang mga notebook ay hindi irerender sa Docsify, kaya kapag kailangan mong patakbuhin ang isang notebook, gawin iyon nang hiwalay sa VS Code na nagpapatakbo ng Python kernel. +> Tandaan, hindi mare-render ang mga notebook sa pamamagitan ng Docsify, kaya kapag kailangan mong patakbuhin ang isang notebook, gawin ito nang hiwalay sa VS Code gamit ang Python kernel. -## Ibang Kurikulum +## Iba Pang Kurikulum -Ang aming koponan ay gumagawa rin ng ibang mga kurikulum! Tingnan: +Ang aming koponan ay gumagawa ng iba pang mga kurikulum! Tingnan ang: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- - -### Seriya ng Generative AI -[![Generative AI para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Generative AI Series --- - -### Pangunahing Pag-aaral -[![ML para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development para sa mga Nagsisimula](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) + +### Core Learning --- - -### Seriya ng Copilot -[![Copilot para sa AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot para sa C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) - -## Pagkuha ng Tulong +### Copilot Series + +## Getting Help -**May mga suliranin ba?** Tingnan ang aming [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) para sa mga solusyon sa mga karaniwang problema. +**Nakakaranas ng problema?** Tingnan ang aming [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) para sa mga solusyon sa mga karaniwang problema. -Kung ikaw ay nahihirapan o may mga tanong tungkol sa paggawa ng AI apps, sumali sa kapwa mga nag-aaral at mga bihasang developer sa talakayan tungkol sa MCP. Ito ay isang suportadong komunidad kung saan malugod ang mga tanong at malayang naibabahagi ang kaalaman. +Kung ikaw ay na-stuck o may mga tanong tungkol sa paggawa ng mga AI app, sumali sa mga kapwa nag-aaral at karanasang mga developer sa mga talakayan tungkol sa MCP. Ito ay isang sumusuportang komunidad kung saan malugod ang mga tanong at malayang ibinabahagi ang kaalaman. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kung mayroon kang puna sa produkto o mga error habang nagbuo, bisitahin: +Kung mayroon kang feedback sa produkto o mga error habang nagbuo, bisitahin: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Paunawa**: -Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagamat nagsusumikap kaming maging tumpak, pakatandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o di-tumpak na impormasyon. Ang orihinal na dokumento sa orihinal nitong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasaling-tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na maaaring idulot ng paggamit ng pagsasaling ito. +**Pahayag ng Pagtatanggol**: +Ang dokumentong ito ay naisalin gamit ang serbisyong AI na pagsasalin na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagama't nagsusumikap kami para sa katumpakan, mangyaring tandaan na maaaring may mga pagkakamali o kamalian ang mga awtomatikong pagsasalin. Ang orihinal na dokumento sa kanyang likas na wika ang dapat ituring na pangunahing sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasaling pantao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaintindihan o maling interpretasyon na nagmula sa paggamit ng pagsasaling ito. \ No newline at end of file diff --git a/translations/tr/.co-op-translator.json b/translations/tr/.co-op-translator.json index 21832e6d8..0cd7a6deb 100644 --- a/translations/tr/.co-op-translator.json +++ b/translations/tr/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "tr" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:46:10+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:12:34+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "tr" }, diff --git a/translations/tr/README.md b/translations/tr/README.md index d4a99a19e..9dac5d6b2 100644 --- a/translations/tr/README.md +++ b/translations/tr/README.md @@ -1,236 +1,253 @@ -# Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - Bir Müfredat +# Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi - Müfredat -Azure Bulut Savunucuları, Veri Bilimi ile ilgili 10 hafta, 20 derslik bir müfredata sunmaktan mutluluk duyar. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlama için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemle inşa ederken öğrenmenizi sağlar. +[![GitHub Codespaces'da Aç](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -**Yazarlarımıza içten teşekkürler:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +[![GitHub lisansı](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub katkıda bulunanlar](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub sorunlar](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub çekme talepleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR'lar Hoşgeldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara**, özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +[![GitHub izleyiciler](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub çatallar](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub yıldızlar](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) + + +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) + +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + +Microsoft'taki Azure Cloud Advocates, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredatı sunmaktan mutluluk duyar. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagoji yaklaşımımız sayesinde, yeni beceriler 'sağlam kalıcı' olacak şekilde öğrenirken inşa edebilirsiniz. + +**Yazarlarımıza kalpten teşekkürler:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). + +**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara,** özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![@sketchthedocs tarafından Sketchnote https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından Sketchnote_ | +| Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından Sketchnote_ | ### 🌐 Çok Dilli Destek -#### GitHub Action ile Desteklenmektedir (Otomatik & Her Zaman Güncel) +#### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik & Her Zaman Güncel) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](./README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[Arapça](../ar/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Birmanca (Myanmar)](../my/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh-CN/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Çince (Geleneksel, Makao)](../zh-MO/README.md) | [Çince (Geleneksel, Tayvan)](../zh-TW/README.md) | [Hırvatça](../hr/README.md) | [Çekçe](../cs/README.md) | [Danca](../da/README.md) | [Flemenkçe](../nl/README.md) | [Estonca](../et/README.md) | [Fince](../fi/README.md) | [Fransızca](../fr/README.md) | [Almanca](../de/README.md) | [Yunanca](../el/README.md) | [İbranice](../he/README.md) | [Hintçe](../hi/README.md) | [Macarca](../hu/README.md) | [Endonezce](../id/README.md) | [İtalyanca](../it/README.md) | [Japonca](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korece](../ko/README.md) | [Litvanca](../lt/README.md) | [Malayca](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalce](../ne/README.md) | [Nijerya Pidgin](../pcm/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Farsça (Persian)](../fa/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../pt-BR/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romence](../ro/README.md) | [Rusça](../ru/README.md) | [Sırpça (Kiril)](../sr/README.md) | [Slovakça](../sk/README.md) | [Slovence](../sl/README.md) | [İspanyolca](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [İsveççe](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipince)](../tl/README.md) | [Tamilce](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tayca](../th/README.md) | [Türkçe](./README.md) | [Ukraynaca](../uk/README.md) | [Urduca](../ur/README.md) | [Vietnamca](../vi/README.md) -> **Yerel olarak Klonlamayı Tercih Ediyor musunuz?** +> **Tercihiniz Yerelde Klonlamak mı?** -> Bu depo 50+ dil çevirisini içermektedir, bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın: +> Bu depo 50+ dil çevirisi içerir, bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için seyrek checkout kullanın: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile size verir. +> Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar. -**Ek dil desteği istemeniz durumunda desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir** +**Ek dil desteği isterseniz, desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir** #### Topluluğumuza Katılın [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Discord üzerinde AI ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi alın ve 18 - 30 Eylül 2025 arasında [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) topluluğumuza katılın. GitHub Copilot'u Veri Bilimi için kullanmanın ipuçları ve püf noktalarını öğreneceksiniz. +Discord’da yapay zeka ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi edinip [AI ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord) etkinliğine 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında katılabilirsiniz. GitHub Copilot’u Veri Bilimi için kullanmanın ipuçlarını ve püf noktalarını alacaksınız. -![Learn with AI series](../../translated_images/tr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![AI ile Öğrenme serisi](../../translated_images/tr/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Öğrenci misiniz? Aşağıdaki kaynaklarla başlayın: -- [Student Hub sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada, başlangıç seviyesine uygun kaynaklar, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu edinmenin yollarını bulacaksınız. İçerik ayda en az bir kez değiştirildiği için bu sayfayı zaman zaman yer imlerinize ekleyip kontrol etmek isteyeceksiniz. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu Microsoft'a girmek için bir yolunuz olabilir. +- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada, yeni başlayanlar için kaynaklar, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yolları bulabilirsiniz. İçeriği en az ayda bir kez değiştirdiğimiz için bu sayfayı sık kullanılanlara ekleyip zaman zaman kontrol etmek isteyeceksiniz. +- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu sizin Microsoft’a giriş yolunuz olabilir. # Başlarken ## 📚 Dokümantasyon -- **[Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)** - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum yönergeleri +- **[Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)** - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum talimatları - **[Kullanım Kılavuzu](USAGE.md)** - Örnekler ve yaygın iş akışları -- **[Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md)** - Yaygın sorunlara çözümler +- **[Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md)** - Yaygın sorunların çözümleri - **[Katkıda Bulunma Kılavuzu](CONTRIBUTING.md)** - Bu projeye nasıl katkıda bulunulur -- **[Öğretmenler için](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları +- **[Öğretmenler İçin](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları -## 👨‍🎓 Öğrenciler için -> **Tamamen Yeni Başlayanlar**: Veri bilimiyle yeni misiniz? Öncelikle [başlangıç dostu örneklerimiz](examples/README.md) ile başlayın! Bu basit, iyi yorumlanmış örnekler temel bilgileri öğrenmenize yardımcı olacaktır. -> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm repoyu çatallayın ve ders öncesi quiz ile başlayarak alıştırmaları kendiniz tamamlayın. Daha sonra dersi okuyun ve diğer aktiviteleri yapın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri kavrayarak oluşturmaya çalışın; ancak bu kod her proje odaklı derste /solutions klasörlerinde mevcuttur. Bir diğer fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturup içeriği birlikte gözden geçirmektir. Daha ileri çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz. +## 👨‍🎓 Öğrenciler İçin +> **Tamamen Yeni Başlayanlar**: Veri bilimine yeni misiniz? [başlangıç dostu örneklerimizle](examples/README.md) başlayın! Bu basit ve iyi yorumlanmış örnekler, tam müfredata geçmeden önce temel bilgileri anlamanıza yardımcı olacak. +> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm depoyu çatallayın ve öncelikle ders öncesi quizini tamamlayıp ardından dersi okuyup geri kalan aktiviteleri tamamlayın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri anlayarak oluşturmaya çalışın; ancak o kod her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturarak içeriği birlikte gözden geçirmek olabilir. Daha ileri çalışmalar için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneririz. **Hızlı Başlangıç:** -1. Ortamınızı kurmak için [Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)'nu kontrol edin -2. Müfredatla nasıl çalışacağınızı öğrenmek için [Kullanım Kılavuzu](USAGE.md)'nu inceleyin -3. Ders 1 ile başlayıp sırayla ilerleyin +1. Ortamınızı kurmak için [Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md) ‘nu kontrol edin +2. Müfredatla nasıl çalışılacağını öğrenmek için [Kullanım Kılavuzu](USAGE.md) ‘nu gözden geçirin +3. 1. Dersten başlayıp sıralı şekilde devam edin 4. Destek için [Discord topluluğumuza](https://aka.ms/ds4beginners/discord) katılın -## 👩‍🏫 Öğretmenler için +## 👩‍🏫 Öğretmenler İçin -> **Öğretmenler**: bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair [bazı öneriler](for-teachers.md) ekledik. Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) bekliyoruz! -## Ekiple Tanışın +> **Öğretmenler**: bu müfredatın nasıl kullanılacağına dair [bazı önerilerimizi](for-teachers.md) ekledik. Geri bildiriminizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) bekliyoruz! +## Takım ile Tanışın -[![Tanıtım videosu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım videosu") +[![Tanıtım Videosu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım Videosu") **Gif yapan** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Proje ve onu yaratan ekip hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın! +> 🎥 Proje ve onu yaratan kişiler hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın! ## Pedagoji -Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olması ve sık sık sınavlar içermesi. Bu serinin sonunda öğrenciler, etik kavramlar, veri hazırlama, verilerle çalışma farklı yolları, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım örnekleri ve daha fazlasını içeren veri biliminin temel prensiplerini öğrenmiş olacaklar. +Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık quizler içermesini sağlamak. Bu serinin sonunda, öğrenciler etik kavramlar, veri hazırlama, veri ile çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanımları ve daha fazlasını içeren veri biliminin temel prensiplerini öğrenecekler. -Ayrıca, bir dersten önce düşük riskli bir sınav öğrenci için konuyu öğrenme niyeti belirlerken, dersten sonra ikinci bir sınav ise bilgilerin kalıcılığını artırır. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamen ya da kısmen alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır. +Ayrıca, dersten önce yapılan düşük riskli bir quiz, öğrencinin bir konuyu öğrenme niyetini belirlerken, dersten sonra yapılan ikinci bir quiz bilgilerin daha iyi korunmasını sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı ya da kısmen alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. -> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) rehberlerimizi bulun. Yapıcı geri bildiriminizi bekliyoruz! +> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) rehberlerini bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi bekliyoruz! -## Her ders içerir: +## Her ders şunları içerir: -- İsteğe bağlı taslak notu -- İsteğe bağlı tamamlayıcı video -- Dersten önce ısınma sınavı +- İsteğe bağlı sketchnote +- İsteğe bağlı ek video +- Dersten önce ısınma quizi - Yazılı ders -- Proje tabanlı dersler için projenin adım adım yapımı rehberleri -- Bilgi kontrolü +- Proje tabanlı derslerde, projenin adım adım nasıl oluşturulacağına dair rehberler +- Bilgi kontrolleri - Bir meydan okuma -- Tamamlayıcı kaynak okuması +- Ek okuma materyali - Ödev -- [Dersten sonra sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Dersten sonra quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Sınavlar hakkında not**: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer alır, toplam 40 adet üç soruluk sınav bulunur. Derslerin içinde bağlantı verilmiştir, ayrıca sınav uygulaması yerelde çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Sınavlar kademeli olarak yerelleştirilmektedir. +> **Quizler hakkında bir not**: Tüm quizler Quiz-App klasöründe yer almakta olup, toplamda üç sorudan oluşan 40 quiz vardır. Derslerden linklenmiştir, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları izleyin. Quizler kademeli olarak yerelleştirilmektedir. ## 🎓 Yeni Başlayanlar için Örnekler -**Veri Biliminde yen misiniz?** Başlamanıza yardımcı olması için basit, iyi yorumlanmış kod içeren özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) oluşturduk: +**Veri Bilimine yeni mi başlıyorsunuz?** Başlamak için basit ve iyi yorumlanmış kodlarla oluşturulmuş özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) hazırladık: - 🌟 **Merhaba Dünya** - İlk veri bilimi programınız - 📂 **Veri Yükleme** - Veri setlerini okuma ve keşfetmeyi öğrenin - 📊 **Basit Analiz** - İstatistik hesaplayın ve desenler bulun -- 📈 **Temel Görselleştirme** - Grafikler ve çizeler oluşturun +- 📈 **Temel Görselleştirme** - Grafikler ve çizelgeler oluşturun - 🔬 **Gerçek Dünya Projesi** - Baştan sona tam iş akışı -Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, bu nedenle tamamen yeni başlayanlar için mükemmeldir! +Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, böylece kesinlikle yeni başlayanlar için mükemmeldir! 👉 **[Örneklerle başlayın](examples/README.md)** 👈 ## Dersler -|![ @sketchthedocs tarafından Taslak not https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs tarafından Sketchnote https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi Yol Haritası - _Taslak not [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ | +| Veri Bilimi Başlangıç Rehberi: Yol Haritası - _Sketchnote [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ | | Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veriyle ilişkisini öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile ilişkisini öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Veri Bilimi Etiği | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri Etiği Kavramları, Zorluklar ve Çerçeveler. | [ders](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin sınıflandırılması ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistik matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etme temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, farklı türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etme temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanımı temelleri. Temel Python programlama bilgisi önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, hatalı veya tamamlanmamış verilerin zorluklarıyla başa çıkmak için veriyi temizleme ve dönüştürme teknikleri. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Miktarları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verisini görselleştirin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve İlişkisel Sorgu Dili (SQL) kullanarak veriyi keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, türleri ve döküman veri tabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanmanın temelleri. Python programlamanın temelinin anlaşılması önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, yanlış ya da eksik verilerle başa çıkmak için veri temizleme ve dönüştürme teknikleri. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Nicelikleri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verilerini nasıl görselleştireceğinizi öğrenin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Verinin Dağılımlarını Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Oranları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Ayrık ve gruplanmış yüzdeleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantı ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve içgörüler için değerli hale getirmek için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri edinme, çıkarma ilk adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiz Etme | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriyi analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriden elde edilen içgörüleri karar vericilerin daha iyi anlayabileceği şekilde sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu dizi derslerde bulutta veri bilimine ve faydalarına giriş yapılır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modeller eğitme. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modelleri dağıtma. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Doğada Veri Bilimi | [Doğada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve bulgular için değerli kılmak için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve verinin edinilip çıkarılmasının ilk adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiz Etme | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veri analiz tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | İletişim Kurma | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, alınan içgörüleri karar vericilerin kolayca anlayabilmesi için sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu ders serisi, bulutta veri bilimi ve faydalarını tanıtır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modellerin eğitilmesi. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modellerin dağıtımı. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Doğada Veri Bilimi | [Doğada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyadaki veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Bu örneği bir Codespace'de açmak için şu adımları takip edin: +Bu örneği bir Codespace'te açmak için şu adımları izleyin: 1. Kod açılır menüsüne tıklayın ve Open with Codespaces seçeneğini seçin. -2. Panelin altında + New codespace'i seçin. +2. Panelin en altında + New codespace seçin. Daha fazla bilgi için [GitHub dokümantasyonuna](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) bakabilirsiniz. ## VSCode Remote - Containers -Bu repoyu yerel makinenizde ve VSCode ile, VS Code Remote - Containers eklentisi kullanarak bir konteynerde açmak için şu adımları izleyin: +Bu depoyu yerel makineniz ve VSCode kullanarak bir konteynerde açmak için VS Code Remote - Containers eklentisini kullanın: -1. Geliştirme konteyneri kullanıyorsanız, sisteminizde gerekli önkoşulların (örneğin Docker) olduğundan emin olun: [başlangıç dokümantasyonu](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Eğer ilk defa bir geliştirme konteyneri kullanıyorsanız sisteminizin ön koşulları (örneğin Docker kurulu olması) karşıladığından emin olun, detaylar için [başlarken dökümantasyonuna](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) bakın. -Bu repoyu şu şekilde kullanabilirsiniz, ya repoyu izole bir Docker hacminde açın: +Bu depoyu kullanmak için, ya depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz: -**Not**: Altında Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanarak kaynak kodu yerel dosya sistemi yerine Docker hacminde klonlayacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/), konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır. +**Not**: Bu durumda, yerel dosya sistemi yerine kaynak kodu Docker hacmine klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutu kullanılacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmenin tercih edilen yoludur. -Ya da repoyu yerel klonlayarak veya indirerek açın: +Ya da yerel olarak klonlanmış ya da indirilen depo sürümünü açabilirsiniz: -- Repoyu yerel dosya sisteminize klonlayın. -- F1'e basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin. -- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve denemeye başlayın. +- Bu depoyu yerel dosya sisteminize klonlayın. +- F1 tuşuna basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin. +- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve deneyin. ## Çevrimdışı erişim -Bu dokümantasyonu çevrimdışı [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu çatallayın, yerel makinenize [Docsify kurun](https://docsify.js.org/#/quickstart), sonra bu repoda kök klasörde `docsify serve` yazarak çalıştırın. Site localhost:3000 portunda yayınlanacaktır: `localhost:3000`. +Bu dokümantasyonu çevrimdışı çalıştırmak için [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanabilirsiniz. Bu depoyu fork edin, yerel makinenize [Docsify kurun](https://docsify.js.org/#/quickstart), sonra bu deponun kök klasöründe `docsify serve` komutunu çalıştırın. Site localhost:3000 portunda hizmet verir: `localhost:3000`. -> Not, not defterleri Docsify tarafından işlenmez, bu yüzden bir not defteri çalıştırmak istediğinizde bunu ayrı olarak VS Code'da Python kernel kullanarak yapın. +> Not, defterler Docsify ile render edilmez; bu yüzden defter çalıştırmanız gerekiyorsa, bunu VS Code'da ayrı bir Python çekirdeği çalıştırarak yapmanız gerekir. ## Diğer Müfredatlar -Ekibimiz başka müfredatlar üretiyor! Şunlara göz atın: +Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain4j Başlangıç için](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain.js Başlangıç Seviyesi](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain Başlangıç Seviyesi](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Ajanlar -[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi AZD](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi Edge AI](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi MCP](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi AI Ajanları](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Üretken AI Serisi -[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Üretken Yapay Zeka Serisi +[![Başlangıç Seviyesi Üretken Yapay Zeka](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Üretken Yapay Zeka (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Üretken Yapay Zeka (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Üretken Yapay Zeka (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Temel Öğrenme -[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi ML](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi Yapay Zeka](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi Siber Güvenlik](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Başlangıç Seviyesi Web Geliştirme](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Başlangıç Seviyesi XR Geliştirme](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot Serisi -[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Eşli Programlama için Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET için Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot Macerası](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Yardım Alma -**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunlara çözümler için [Sorun Giderme Rehberimizi](TROUBLESHOOTING.md) kontrol edin. +**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunlar için çözümler içeren [Sorun Giderme Rehberi](TROUBLESHOOTING.md) sayfamıza göz atın. -AI uygulamaları oluştururken takılırsanız veya herhangi bir sorunuz varsa. MCP hakkında tartışmalara katılmak için diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle buluşun. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur. +Yapay zeka uygulamaları geliştirme konusunda takılırsanız veya sorularınız olursa, diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle MCP hakkında tartışmalara katılın. Soruların hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ürün geri bildirimi veya yapım sırasında hatalarınız varsa ziyaret edin: +Ürün geri bildirimi veya geliştirme sırasında karşılaştığınız hatalar için şu adresi ziyaret edin: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Geliştirici Forumu](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Feragatname**: -Bu belge, AI çeviri servisi [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba gösterilse de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çeviri kullanımı nedeniyle oluşabilecek yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz. +**Feragatname**: +Bu belge, AI çeviri servisi [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için özen gösterilse de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, ana dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz. \ No newline at end of file diff --git a/translations/uk/.co-op-translator.json b/translations/uk/.co-op-translator.json index ab92e167d..c44ec9df5 100644 --- a/translations/uk/.co-op-translator.json +++ b/translations/uk/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "uk" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:37:32+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T09:14:50+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "uk" }, diff --git a/translations/uk/README.md b/translations/uk/README.md index ac7afc4b0..41cff8e65 100644 --- a/translations/uk/README.md +++ b/translations/uk/README.md @@ -1,39 +1,39 @@ -# Data Science для початківців - навчальна програма +# Data Science для початківців - Навчальна програма [![Відкрити в GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![Ліцензія GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Учасники GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Співавтори GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Проблеми GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![Запити на злиття GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![Запити на злиття вітаються](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Спостерігачі GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![Слідкувачі GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) [![Форки GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) [![Зірки GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Форум розробників Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates в Microsoft раді запропонувати 10-тижневу навчальну програму з 20 уроків, присвячену Data Science. Кожен урок містить тести до та після уроку, письмові інструкції до виконання, розв’язання та завдання. Наша проектно-орієнтована педагогіка дозволяє вчитися під час створення, що є перевіреним способом засвоєння нових навичок. +Адвокати Azure Cloud у Microsoft раді запропонувати 10-тижневу навчальну програму з 20 уроків про Data Science. Кожен урок має передурочне та післяурочне опитування, письмові інструкції для виконання уроку, розв’язок та завдання. Наша проєктно-орієнтована педагогіка дозволяє вчитися під час створення, що є доведеним способом міцного засвоєння нових навичок. -**Щира подяка нашим авторам:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**Щиро дякуємо нашим авторам:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Окрема подяка 🙏 нашим авторам, рецензентам та учасникам внесків із [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** зокрема Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Особлива подяка 🙏 нашим авторам, рецензентам та контентним учасникам [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** зокрема Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Скетч нотатка від @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/uk/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Скетчноут від @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/uk/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Data Science для початківців - _Скетч нотатка від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science для початківців - _Скетчноут від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Підтримка кількох мов -#### Підтримується через GitHub Action (Автоматизовано і завжди актуально) +#### Підтримується через GitHub Action (Автоматично та Завжди Актуально) -[Арабська](../ar/README.md) | [Бенгальська](../bn/README.md) | [Болгарська](../bg/README.md) | [Бірманська (М’янма)](../my/README.md) | [Китайська (спрощена)](../zh-CN/README.md) | [Китайська (традиційна, Гонконг)](../zh-HK/README.md) | [Китайська (традиційна, Макао)](../zh-MO/README.md) | [Китайська (традиційна, Тайвань)](../zh-TW/README.md) | [Хорватська](../hr/README.md) | [Чеська](../cs/README.md) | [Данська](../da/README.md) | [Голландська](../nl/README.md) | [Естонська](../et/README.md) | [Фінська](../fi/README.md) | [Французька](../fr/README.md) | [Німецька](../de/README.md) | [Грецька](../el/README.md) | [Іврит](../he/README.md) | [Хінді](../hi/README.md) | [Угорська](../hu/README.md) | [Індонезійська](../id/README.md) | [Італійська](../it/README.md) | [Японська](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейська](../ko/README.md) | [Литовська](../lt/README.md) | [Малайська](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Маратхі](../mr/README.md) | [Непальська](../ne/README.md) | [Нігерійський пиджин](../pcm/README.md) | [Норвезька](../no/README.md) | [Перська (фарсі)](../fa/README.md) | [Польська](../pl/README.md) | [Португальська (Бразилія)](../pt-BR/README.md) | [Португальська (Португалія)](../pt-PT/README.md) | [Пенджабі (Гурмукхі)](../pa/README.md) | [Румунська](../ro/README.md) | [Російська](../ru/README.md) | [Сербська (кирилиця)](../sr/README.md) | [Словацька](../sk/README.md) | [Словенська](../sl/README.md) | [Іспанська](../es/README.md) | [Суахілі](../sw/README.md) | [Шведська](../sv/README.md) | [Тагальська (філіппінська)](../tl/README.md) | [Тамільська](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайська](../th/README.md) | [Турецька](../tr/README.md) | [Українська](./README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [В’єтнамська](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](./README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Віддаєте перевагу клонувати локально?** @@ -46,208 +46,208 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft раді запропонувати 10-тиж > Це дасть усе необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням. -**Якщо ви хочете додати підтримку додаткових мов, вони перераховані [тут](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Якщо ви хочете, щоб були підтримані додаткові мови перекладу, їх перелік знаходиться [тут](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Приєднуйтесь до нашої спільноти [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -У нас триває серія навчань з AI у Discord, дізнайтеся більше та приєднуйтесь до нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) з 18 по 30 вересня 2025 року. Ви отримаєте поради та хитрості використання GitHub Copilot для Data Science. +У нас триває серія Discord для навчання з AI, дізнайтеся більше та приєднуйтесь до нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) з 18 по 30 вересня 2025 року. Отримаєте поради та хитрощі з використання GitHub Copilot для Data Science. -![Серія "Навчайся з AI"](../../translated_images/uk/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/uk/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Ви студент? -Почніть з таких ресурсів: +Почніть із наступних ресурсів: -- [Сторінка Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На цій сторінці ви знайдете початкові ресурси, студентські пакети та навіть способи отримати безкоштовний сертифікаційний ваучер. Це сторінка, яку варто додати в закладки і періодично перевіряти, оскільки ми оновлюємо контент принаймні щомісяця. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Приєднуйтеся до глобальної спільноти студентських послів, це може бути вашим шляхом у Microsoft. +- [Сторінка студентського центру](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Тут ви знайдете ресурси для початківців, студентські пакети та навіть способи отримати безкоштовний ваучер на сертифікат. Цю сторінку варто додати до закладок та періодично перевіряти, оскільки вміст оновлюється мінімум раз на місяць. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Приєднуйтесь до глобальної спільноти студентських послів, це може бути вашим шляхом до Microsoft. -# Починаємо +# Початок роботи ## 📚 Документація -- **[Інструкція з установки](INSTALLATION.md)** - Покрокові інструкції налаштування для початківців -- **[Посібник користувача](USAGE.md)** - Приклади та поширені робочі процеси -- **[Вирішення проблем](TROUBLESHOOTING.md)** - Розв’язання поширених проблем -- **[Посібник з внеску](CONTRIBUTING.md)** - Як зробити внесок у цей проєкт -- **[Для вчителів](for-teachers.md)** - Керівництво з викладання та ресурси для класу +- **[Керівництво зі встановлення](INSTALLATION.md)** - Покрокові інструкції налаштування для початківців +- **[Керівництво з використання](USAGE.md)** - Приклади та типові робочі процеси +- **[Вирішення проблем](TROUBLESHOOTING.md)** - Рішення поширених проблем +- **[Керівництво для сприяння розвитку](CONTRIBUTING.md)** - Як внести свій внесок у цей проєкт +- **[Для викладачів](for-teachers.md)** - Посібник для викладання та ресурси для аудиторії ## 👨‍🎓 Для студентів -> **Повні початківці**: Новачок у Data Science? Почніть з наших [прикладів для початківців](examples/README.md)! Ці прості, добре прокоментовані приклади допоможуть вам зрозуміти основи перед тим, як заглибитися в повну навчальну програму. -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: щоб користуватися цією програмою самостійно, форкніть весь репозиторій і виконайте вправи самостійно, починаючи з тесту перед лекцією. Потім прочитайте лекцію і виконайте решту завдань. Намагайтеся створювати проєкти, розуміючи уроки, а не просто копіюючи код розв’язку; однак цей код доступний у папках /solutions у кожному проектно-орієнтованому уроці. Іншим варіантом є створення навчальної групи з друзями і проходження контенту разом. Для подальшого навчання рекомендуємо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Повні початківці**: Новачок у data science? Почніть з наших [простих прикладів для початківців](examples/README.md)! Ці прості, добре прокоментовані приклади допоможуть зрозуміти основи перед тим, як заглибитися у повну навчальну програму. +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: щоб працювати з цією програмою самостійно, форкніть весь репозиторій і виконуйте вправи самостійно, починаючи з пре-лекційного опитування. Потім читайте лекцію й виконуйте решту завдань. Намагайтеся створювати проекти, розуміючи уроки, а не просто копіюючи код розв’язку; однак цей код доступний у папках /solutions до кожного уроку, орієнтованого на проекти. Інша ідея — сформувати навчальну групу з друзями та разом проходити матеріали. Для подальшого вивчення рекомендуємо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Швидкий старт:** -1. Перевірте [Інструкцію з установки](INSTALLATION.md) для налаштування середовища -2. Ознайомтесь з [Посібником користувача](USAGE.md), щоб навчитися працювати з програмою -3. Починайте з Уроку 1 і рухайтеся послідовно +1. Перевірте [Керівництво зі встановлення](INSTALLATION.md) для налаштування середовища +2. Ознайомтеся з [Керівництвом з використання](USAGE.md), щоб навчитися працювати з цією програмою +3. Починайте з Уроку 1 і працюйте послідовно 4. Приєднуйтесь до нашої [спільноти Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) для підтримки -## 👩‍🏫 Для вчителів +## 👩‍🏫 Для викладачів -> **Вчителям**: ми [включили деякі пропозиції](for-teachers.md) щодо використання цієї навчальної програми. Ми будемо раді вашим відгукам [на нашому форумі для обговорень](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Знайомство з командою +> **Викладачі**: ми включили [кілька порад](for-teachers.md) щодо використання цієї програми. Ми будемо раді вашому відгуку [у нашому дискусійному форумі](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +## Зустрічайте команду -[![Промо відео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо відео") +[![Промо-відео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо-відео") -**Гіфка від** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Гіф від** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проект та людей, які його створили! +> 🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проєкт і людей, які його створили! ## Педагогіка -Ми обрали два педагогічні принципи при створенні цього курикулуму: забезпечення проєктного підходу та часті вікторини. Наприкінці цього циклу студенти здобудуть базові знання з основ науки про дані, зокрема етичних концепцій, підготовки даних, різних способів роботи з даними, візуалізації даних, аналізу даних, реальних прикладів використання науки про дані тощо. +Ми обрали два педагогічні принципи під час розробки цього навчального курсу: забезпечення проектного підходу та включення частих вікторин. Наприкінці цього циклу студенти вивчать основні принципи науки про дані, включаючи етичні концепції, підготовку даних, різні способи роботи з даними, візуалізацію даних, аналіз даних, приклади застосування науки про дані у реальному житті та інше. -Крім того, вікторина з низькою ставкою перед заняттям встановлює намір студента вивчати тему, а друга вікторина після заняття забезпечує краще закріплення матеріалу. Цей курикулум розроблений так, щоб бути гнучким і цікавим, і його можна проходити повністю або частково. Проекти починаються з маленьких і поступово ускладнюються до кінця 10-тижневого циклу. +Крім того, вікторина з низькою ставкою перед заняттям налаштовує студента на вивчення теми, а друга вікторина після заняття забезпечує кращу засвоюваність матеріалу. Цей навчальний план було розроблено гнучким та цікавим, його можна проходити повністю або частинами. Проєкти починаються з простих і з часом стають складнішими до кінця 10-тижневого циклу. -> Ознайомтесь з нашим [Кодексом поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Правилами внеску](CONTRIBUTING.md), [Керівництвом з перекладу](TRANSLATIONS.md). Ми вітаємо ваші конструктивні зауваження! +> Знайдіть наші [Правила поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Внесок](CONTRIBUTING.md), [Переклади](TRANSLATIONS.md). Ми вітаємо ваші конструктивні відгуки! ## Кожен урок включає: -- Додатковий скетчнот (за бажанням) -- Додаткове відео (за бажанням) -- Розігрівна вікторина перед уроком -- Текст уроку -- Для уроків з проєктами — покрокові інструкції зі створення проєкту +- Опційний скетчноут +- Опційне додаткове відео +- Вікторину-розминку перед уроком +- Письмовий урок +- Для уроків на основі проєктів — покрокові інструкції зі створення проєкту - Перевірки знань -- Виклик / завдання -- Додаткова література +- Виклик +- Додаткову літературу - Завдання -- [Вікторина після уроку](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Вікторину після уроку](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Примітка про вікторини**: Усі вікторини знаходяться в папці Quiz-App, загалом 40 вікторин по три запитання. Вони пов’язані з уроками, але додаток для вікторини можна запускати локально або розгортати в Azure; виконуйте інструкції у папці `quiz-app`. Вікторини поступово локалізуються. +> **Примітка про вікторини**: Всі вікторини знаходяться в папці Quiz-App, загалом 40 вікторин по три питання в кожній. Посилання на них є в уроках, але додаток з вікторинами можна запустити локально або розгорнути в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`. Вікторини поступово локалізуються. ## 🎓 Приклади для початківців -**Новачок у науці про дані?** Ми створили спеціальний [каталог прикладів](examples/README.md) з простим, добре прокоментованим кодом, щоб допомогти вам розпочати: +**Новачок у науці про дані?** Ми створили спеціальний [каталог прикладів](examples/README.md) із простим, добре прокоментованим кодом, щоб допомогти вам почати: -- 🌟 **Hello World** – ваша перша програма з науки про дані -- 📂 **Завантаження даних** – навчіться читати та досліджувати набори даних -- 📊 **Простий аналіз** – обчислення статистики та пошук закономірностей -- 📈 **Базова візуалізація** – створення діаграм і графіків -- 🔬 **Реальний проєкт** – повний робочий процес від початку до кінця +- 🌟 **Hello World** — ваша перша програма з науки про дані +- 📂 **Завантаження даних** — навчіться читати та досліджувати набори даних +- 📊 **Простий аналіз** — обчислення статистики та пошук закономірностей +- 📈 **Базова візуалізація** — створення діаграм і графіків +- 🔬 **Реальний проєкт** — повний робочий процес від початку до кінця -Кожен приклад містить детальні коментарі, які пояснюють кожен крок, тому вони ідеально підходять для абсолютних новачків! +Кожен приклад містить докладні коментарі, що пояснюють кожен крок, тому він ідеально підходить для абсолютних початківців! -👉 **[Почати з прикладів](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Почніть з прикладів](examples/README.md)** 👈 ## Уроки -|![ Скетчнот від @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/uk/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![Скетчноут від @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/uk/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Наука про дані для початківців: Дорожня карта - _Скетчнот від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap – _Скетчноут від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Номер уроку | Тема | Група уроків | Мета навчання | Посилання на урок | Автор | +| Номер уроку | Тема | Група уроків | Цілі навчання | Посилання на урок | Автор | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Визначення науки про дані | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Вивчіть базові поняття науки про дані та її зв’язок з штучним інтелектом, машинним навчанням та великими даними. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [відео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитро](http://soshnikov.com) | -| 02 | Етика науки про дані | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Концепції, виклики та рамки етики даних. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нітія](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Визначення даних | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Як класифікуються дані та їх загальні джерела. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмін](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Вступ до статистики та ймовірності | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Математичні методи ймовірності та статистики для розуміння даних. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [відео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитро](http://soshnikov.com) | -| 05 | Робота з реляційними даними | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до реляційних даних та основи їх дослідження й аналізу за допомогою мови структурованих запитів, також відомої як SQL (вимовляється “сіквел”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Крістофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Робота з NoSQL даними | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до нереляційних даних, їх різних типів та основи дослідження та аналізу документних баз даних. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмін](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Робота з Python | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Основи використання Python для дослідження даних за допомогою бібліотек, таких як Pandas. Рекомендується базове розуміння програмування на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [відео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитро](http://soshnikov.com) | -| 08 | Підготовка даних | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Теми з технік очищення та трансформації даних для вирішення проблем відсутніх, неточних або неповних даних. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмін](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Візуалізація кількостей | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Навчіться використовувати Matplotlib для візуалізації даних про птахів 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Візуалізація розподілів даних | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація спостережень та тенденцій у межах інтервалу. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Візуалізація пропорцій | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація дискретних і згрупованих відсотків. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Візуалізація взаємозв’язків | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація зв’язків та кореляцій між наборами даних та їх змінними. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Значущі візуалізації | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Методи та рекомендації для створення візуалізацій, що мають цінність для ефективного розв’язання проблем і отримання інсайтів. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Вступ до життєвого циклу науки про дані | [Життєвий цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Вступ до життєвого циклу науки про дані і його першого етапу — отримання та вилучення даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмін](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Аналіз | [Життєвий цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Цей етап життєвого циклу науки про дані зосереджений на методах аналізу даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмін](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Комунікація | [Життєвий цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Цей етап життєвого циклу науки про дані зосереджений на презентуванні інсайтів із даних у спосіб, який спрощує розуміння для осіб, які приймають рішення. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джейлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Наука про дані в хмарі | [Хмарні дані](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ця серія уроків знайомить з наукою про дані в хмарі та її перевагами. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тіффані](https://twitter.com/TiffanySouterre) та [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Наука про дані в хмарі | [Хмарні дані](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Навчання моделей за допомогою Low Code інструментів. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тіффані](https://twitter.com/TiffanySouterre) та [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Наука про дані в хмарі | [Хмарні дані](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Розгортання моделей у Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тіффані](https://twitter.com/TiffanySouterre) та [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Наука про дані в реальному світі | [У реальному світі](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проєкти на основі науки про дані у реальному житті. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нітія](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Визначення науки про дані | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Вивчіть основні поняття науки про дані і як вона пов’язана з штучним інтелектом, машинним навчанням і великими даними. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [відео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Етика науки про дані | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Концепції етики даних, виклики та рамки. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Визначення даних | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Як класифікуються дані та їх поширені джерела. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Вступ до статистики та ймовірності | [Вступ](1-Introduction/README.md) | Математичні методи ймовірності та статистики для розуміння даних. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [відео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Робота з реляційними даними | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до реляційних даних і основи дослідження та аналізу реляційних даних за допомогою мови структурованих запитів, також відомої як SQL (проізноситься “сі-квел”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Робота з NoSQL даними | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до нереляційних даних, їхніх різних типів і основи дослідження та аналізу документних баз даних. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Робота з Python | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Основи використання Python для дослідження даних з бібліотеками на кшталт Pandas. Рекомендується базове розуміння програмування на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [відео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Підготовка даних | [Робота з даними](2-Working-With-Data/README.md) | Теми з методів очищення та трансформації даних для подолання проблеми відсутніх, неточних або неповних даних. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Візуалізація кількостей | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Навчіться використовувати Matplotlib для візуалізації даних про птахів 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Візуалізація розподілів даних | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація спостережень і трендів в інтервалі. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Візуалізація пропорцій | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація дискретних і згрупованих відсотків. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Візуалізація взаємозв’язків | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація зв’язків і кореляцій між наборами даних і їх змінними. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Змістовні візуалізації | [Візуалізація даних](3-Data-Visualization/README.md) | Техніки та рекомендації для створення цінних візуалізацій для ефективного розв’язання проблем та отримання інсайтів. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Вступ до життєвого циклу науки про дані | [Життєвий цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Вступ до життєвого циклу науки про дані та його першого кроку – отримання та вилучення даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Аналізування | [Життєвий цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Цей етап життєвого циклу науки про дані зосереджується на техніках аналізу даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Комунікація | [Життєвий цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Цей етап життєвого циклу науки про дані присвячений представленню інсайтів з даних у спосіб, що полегшує розуміння для осіб, які приймають рішення. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Наука про дані в хмарі | [Хмарні дані](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Цей цикл уроків знайомить із наукою про дані в хмарі та її перевагами. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) та [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука про дані в хмарі | [Хмарні дані](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Навчання моделей із використанням інструментів Low Code. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) та [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Наука про дані в хмарі | [Хмарні дані](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Розгортання моделей за допомогою Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) та [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Наука про дані в реальному житті | [У реальному житті](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проєкти, керовані наукою про дані у реальному світі. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Виконайте ці кроки, щоб відкрити цей приклад у Codespace: -1. Натисніть меню Code і виберіть опцію Open with Codespaces. -2. Виберіть + New codespace внизу панелі. -Більше інформації дивіться у [документації GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. Натисніть меню Code та виберіть опцію Open with Codespaces. +2. Виберіть + New codespace у нижній частині панелі. +Додаткову інформацію дивіться в [документації GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Виконайте ці кроки, щоб відкрити цей репозиторій у контейнері за допомогою локальної машини і VSCode через розширення VS Code Remote - Containers: +Виконайте ці кроки, щоб відкрити цей репозиторій у контейнері, використовуючи ваш локальний комп’ютер та VSCode за допомогою розширення VS Code Remote - Containers: -1. Якщо ви вперше використовуєте контейнер розробки, будь ласка, переконайтеся, що ваша система відповідає вимогам (наприклад, встановлений Docker) у [документації для початку роботи](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Якщо це ваш перший раз, коли ви використовуєте контейнер для розробки, переконайтеся, що ваша система відповідає попереднім вимогам (наприклад, встановлений Docker) у [документації з початку роботи](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Щоб використати цей репозиторій, ви можете відкрити репозиторій у ізольованому Docker томі: +Щоб використовувати цей репозиторій, ви можете або відкрити його у ізольованому Docker-томі: -**Примітка**: Фактично, це використовує команду Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** для клонування вихідного коду у Docker том замість локальної файлової системи. [Томи](https://docs.docker.com/storage/volumes/) — це рекомендований механізм для збереження даних контейнера. +**Примітка**: Ця команда під капотом використовуватиме Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, щоб клонувати вихідний код у Docker-том замість локальної файлової системи. [Томи](https://docs.docker.com/storage/volumes/) — це рекомендований механізм збереження даних контейнера. -Або відкрийте локально клоновану чи завантажену версію репозиторію: +Або ж відкрити локально клоновану або завантажену версію репозиторію: -- Клонуйте цей репозиторій у локальну файлову систему. +- Клонуйте цей репозиторій у вашу локальну файлову систему. - Натисніть F1 і виберіть команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Виберіть скопійовану папку, дочекайтесь запуску контейнера і починайте працювати. +- Виберіть скопійовану папку репозиторію, дочекайтеся запуску контейнера і починайте роботу. ## Офлайн доступ -Ви можете переглядати цю документацію в офлайн режимі, використовуючи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашій локальній машині, а потім у кореневій папці репозиторію наберіть `docsify serve`. Сайт буде доступний на порту 3000 на вашому localhost: `localhost:3000`. +Ви можете переглядати цю документацію офлайн за допомогою [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на ваш комп’ютер, а потім у кореневій папці репозиторію введіть `docsify serve`. Сайт буде запущений на порту 3000 на вашому локальному хості: `localhost:3000`. -> Зверніть увагу, що ноутбуки не відображаються через Docsify, тому коли потрібно запустити ноутбук, робіть це окремо у VS Code із запущеним Python ядром. +> Зверніть увагу, що зошити (notebooks) не будуть відображатися через Docsify, тому коли вам потрібно запустити зошит, робіть це окремо у VS Code з увімкненим Python-ядром. -## Інші курси +## Інші навчальні курси -Наша команда також створює інші курси! Ознайомтесь із ними: +Наша команда також створює інші навчальні курси! Ознайомтесь із: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain4j для початківців](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain.js для початківців](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain для початківців](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Агенти -[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD для початківців](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI для початківців](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP для початківців](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Агенти для початківців](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Серія Generative AI -[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Серія Генеративного ШІ +[![Генеративний ШІ для початківців](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративний ШІ (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративний ШІ (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративний ШІ (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Основне Навчання -[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Основне навчання +[![Машинне навчання для початківців](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Наука про дані для початківців](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![ШІ для початківців](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Кібербезпека для початківців](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Веб-розробка для початківців](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT для початківців](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR розробка для початківців](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Серія Copilot -[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot для парного програмування з ШІ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot для C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Пригоди Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Отримання допомоги -**Виникли проблеми?** Перегляньте наш [Посібник з усунення неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для пошуку рішень поширених проблем. +**Виникли проблеми?** Перевірте наш [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для рішень поширених проблем. -Якщо ви застрягли або маєте запитання щодо створення AI-додатків, приєднуйтесь до інших учнів та досвідчених розробників у дискусіях про MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання діляться вільно. +Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків, приєднуйтесь до інших учнів і досвідчених розробників для обговорення MCP. Це підтримуюча спільнота, де вітаються питання та вільно діляться знаннями. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Якщо у вас є відгуки або помилки під час розробки, відвідайте: +Якщо у вас є відгуки про продукт чи помилки під час розробки, відвідайте: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Форум розробників Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Відмова від відповідальності**: -Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний переклад людиною. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильне тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. +Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, просимо враховувати, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується звертатись до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ur/.co-op-translator.json b/translations/ur/.co-op-translator.json index 8f61953fb..f6ad2b6dd 100644 --- a/translations/ur/.co-op-translator.json +++ b/translations/ur/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "ur" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:12:33+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:31:37+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ur" }, diff --git a/translations/ur/README.md b/translations/ur/README.md index b27cbb7ad..9e8f870cc 100644 --- a/translations/ur/README.md +++ b/translations/ur/README.md @@ -1,251 +1,251 @@ -# ابتدائی افراد کے لیے ڈیٹا سائنس - نصاب +# ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی طلبہ - ایک نصاب [![GitHub Codespaces میں کھولیں](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub لائسنس](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub شراکت دار](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub مسائل](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub پل درخواست](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![GitHub پل-ریکویسٹ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs 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فورکس](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub اسٹارز](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -مائیکروسافٹ میں Azure کلاؤڈ ایڈووکیٹس خوش ہیں کہ وہ 10 ہفتے، 20 سبقوں پر مشتمل نصاب پیش کر رہے ہیں جو مکمل طور پر ڈیٹا سائنس کے بارے میں ہے۔ ہر سبق میں پری-سبق اور پوسٹ-سبق کوئزز، سبق کو مکمل کرنے کی تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ-بنیاد تدریسی طریقہ آپ کو سیکھنے کے دوران تعمیر کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے ہنر سیکھنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔ +مایکروسافٹ کے Azure کلاؤڈ ایڈووکیٹس خوش ہیں کہ وہ ڈیٹا سائنس کے بارے میں 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کریں۔ ہر سبق میں سبق سے پہلے اور سبق کے بعد کوئزز، سبق مکمل کرنے کی تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی تدریسی طریقہ کار آپ کو سیکھنے کے ساتھ تعمیر کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو نئی مہارتوں کو 'چپکانے' کے لیے ایک ثابت شدہ طریقہ ہے۔ -**ہمارے مصنفین کا دلی شکریہ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)، [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)، [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)، [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)، [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)، [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)، [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)۔ +**ہمارے مصنفین کا دلی شکریہ:** [جاسمن گرینوے](https://www.twitter.com/paladique)، [دمیتری سوشنیکوف](http://soshnikov.com)، [نیتیا ناراسمھان](https://twitter.com/nitya)، [جی لین مک گائی](https://twitter.com/JalenMcG)، [جین لوپر](https://twitter.com/jenlooper)، [ماڈ لوی](https://twitter.com/maudstweets)، [ٹیفنی ساؤٹری](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [کرسٹوفر ہیرسن](https://www.twitter.com/geektrainer)۔ -**🙏 خصوصی شکریہ 🙏 ہمارے [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) مصنفین، جائزہ لینے والوں اور مواد کے تعاون کرنے والوں کو،** جن میں خاص طور پر شامل ہیں: Aaryan Arora، [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)، [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، ChhailBihari Dubey، [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)، [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، Samridhi Sharma، [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)۔ -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، Yogendrasingh Pawar، [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 خصوصی شکریہ 🙏 ہمارے [مائیکروسافٹ اسٹوڈنٹ ایمبیسیڈر](https://studentambassadors.microsoft.com/) مصنفین، نقادوں اور مواد کے شراکت داروں کو،** خاص طور پر آریان آرورا، [ادیتیا گرگ](https://github.com/AdityaGarg00)، [الونڈرا 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پاوار، [ودوشی گوپتا](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [جسلیلن سندھی](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![@sketchthedocs کی اسکچنوٹ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ur/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![@sketchthedocs کی سکیچنوٹ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ur/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| ابتدائی افراد کے لیے ڈیٹا سائنس - _اسکچنوٹ از [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی طلبہ - _سکیچنوٹ از [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 کثیراللسانی معاونت +### 🌐 کثیر الزبانی حمایت -#### GitHub ایکشن کے ذریعے مدد یافتہ (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین) +#### GitHub ایکشن کے ذریعے معاونت یافتہ (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](./README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **کیا آپ لوکل کلون کرنا پسند کریں گے؟** +> **کیا آپ مقامی طور پر کلون کرنا پسند کریں گے؟** -> اس ذخیرے میں 50+ زبانوں کے تراجم شامل ہیں جس سے ڈاؤن لوڈ کا سائز کافی بڑھ جاتا ہے۔ بغیر تراجم کے کلون کرنے کے لیے اسپرز چیک آؤٹ استعمال کریں: +> اس ریپوزیٹری میں 50+ زبانوں کے تراجم شامل ہیں جو ڈاؤن لوڈ کے حجم کو کافی بڑھا دیتے ہیں۔ تراجم کے بغیر کلون کرنے کے لئے sparse checkout استعمال کریں: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> اس سے آپ کو نصاب مکمل کرنے کے لیے درکار تمام مواد تیزی سے مل جائے گا۔ +> اس سے آپ کو کورس مکمل کرنے کے لیے تمام ضروری چیزیں مل جائیں گی، اور ڈاؤن لوڈ بہت تیز ہوگا۔ -**اگر آپ اضافی ترجمانی زبانیں چاہتے ہیں تو یہاں دیکھیں [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**اگر آپ اضافی ترجمہ زبانوں کی حمایت چاہتے ہیں تو وہ [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) درج ہیں** -#### ہماری کمیونٹی میں شامل ہوں +#### ہماری کمیونٹی شامل ہوں [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ہمارے پاس ڈسکارڈ پر AI کے ساتھ سیکھنے کی سیریز جاری ہے، مزید سیکھنے اور شامل ہونے کے لیے [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) پر آئیں، یہ سلسلہ 18 سے 30 ستمبر، 2025 تک ہے۔ آپ کو GitHub Copilot کے ذریعے ڈیٹا سائنس کے ٹپس اور ٹرکس ملیں گے۔ +ہمارے پاس ایک Discord پر "Learn with AI" سیریز جاری ہے، مزید جانیں اور ہمارے ساتھ شامل ہوں [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) میں 18 تا 30 ستمبر، 2025۔ آپ کو GitHub Copilot کے استعمال کے لئے ڈیٹا سائنس میں ٹپس اور ٹرکس ملیں گے۔ -![AI کے ساتھ سیکھیں](../../translated_images/ur/1.2b28cdc6205e26fe.webp) +![Learn with AI series](../../translated_images/ur/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # کیا آپ طالب علم ہیں؟ مندرجہ ذیل وسائل کے ساتھ شروع کریں: -- [طالب علم مرکز صفحہ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) اس صفحے پر آپ کو ابتدائی وسائل، طالب علم پیک اور حتیٰ کہ مفت سرٹیفکیٹ واؤچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ وہ صفحہ ہے جسے آپ کو بُک مارک کرنا چاہیے اور وقتاً فوقتاً چیک کرنا چاہیے کیونکہ ہم ماہانہ مواد کو اپ ڈیٹ کرتے رہتے ہیں۔ -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) عالمی طالب علم سفیروں کی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ آپ کا مائیکروسافٹ میں داخلہ ہو سکتا ہے۔ +- [طالب علم ہب صفحہ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) اس صفحہ میں آپ کو ابتدائی وسائل، طالب علم پیک اور مفت سرٹیفیکیشن ووچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ وہ صفحہ ہے جسے آپ وقتاً فوقتاً دیکھنا چاہیں گے کیونکہ ہم کم از کم ماہانہ مواد تبدیل کرتے رہتے ہیں۔ +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) عالمی طالب علم ایمبیسیڈر کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ آپ کا مائیکروسافٹ میں داخلہ کا ذریعہ ہو سکتا ہے۔ -# شروعات کیسے کریں +# شروع کرنا -## 📚 دستاویزات +## 📚 دستاویزی مواد -- **[انسٹالیشن گائیڈ](INSTALLATION.md)** - ابتدائی افراد کے لیے قدم بہ قدم سیٹ اپ کی ہدایات -- **[استعمال کی گائیڈ](USAGE.md)** - مثالیں اور عام طریقہ کار -- **[مسائل کے حل](TROUBLESHOOTING.md)** - عام مسائل کے حل -- **[تعاون کی گائیڈ](CONTRIBUTING.md)** - اس پروجیکٹ میں تعاون کرنے کا طریقہ +- **[انسٹالیشن گائیڈ](INSTALLATION.md)** - ابتدائیوں کے لیے مرحلہ وار سیٹ اپ کی ہدایات +- **[استعمال کا گائیڈ](USAGE.md)** - مثالیں اور عام ورک فلو +- **[مسائل حل کرنا](TROUBLESHOOTING.md)** - عام مسائل کے حل +- **[شراکت دار بننے کا طریقہ](CONTRIBUTING.md)** - اس پروجیکٹ میں تعاون کرنے کا طریقہ - **[اساتذہ کے لیے](for-teachers.md)** - تدریسی رہنمائی اور کلاس روم کے وسائل -## 👨‍🎓 طلباء کے لیے -> **مکمل نوآموز:** کیا آپ ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟ ہمارا [ابتدائی دوست مثالیں](examples/README.md) سے شروع کریں! یہ آسان، اچھی طرح سے تبصرہ کی گئی مثالیں آپ کو بنیادیں سمجھنے میں مدد دیں گی اس سے پہلے کہ آپ مکمل نصاب میں غوطہ لگائیں۔ -> **[طلباء](https://aka.ms/student-page)**: اس نصاب کو اپنے لیے استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور مشقیں خود مکمل کریں، پری لیکچر کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ پروجیکٹس سبق کو سمجھ کر بنائیں، بجائے حل کی کوڈ کاپی کرنے کے؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ سے متعلق سبق کے /solutions فولڈر میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہے کہ دوستوں کے ساتھ اسٹڈی گروپ بنائیں اور مواد کو ساتھ ساتھ دیکھیں۔ مزید مطالعے کے لیے، ہم [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) کا مشورہ دیتے ہیں۔ +## 👨‍🎓 طلبہ کے لیے +> **بالکل نئے**: ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟ ہمارے [آسان اور وضاحتی مثالوں](examples/README.md) سے شروع کریں! یہ سادہ اور وضاحتی مثالیں آپ کو بنیادی باتیں سمجھنے میں مدد دیں گی اس سے پہلے کہ آپ مکمل نصاب میں جائیں۔ +> **[طلبہ](https://aka.ms/student-page)**: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور خود کی مشقیں مکمل کریں، شروع میں ایک پری لیکچر کوئز کے ساتھ۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹ بنائیں بجائے اس کے کہ حل کے کوڈ کی نقل کریں؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے /solutions فولڈر میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال ہے کہ دوستوں کے ساتھ ایک اسٹڈی گروپ بنائیں اور مل کر مواد کا جائزہ لیں۔ مزید مطالعہ کے لیے، ہم [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) کی سفارش کرتے ہیں۔ -**جلدی شروع کریں:** -1. اپنے ماحول کو سیٹ اپ کرنے کے لیے [انسٹالیشن گائیڈ](INSTALLATION.md) چیک کریں -2. نصاب کے ساتھ کام کرنے کے طریقے سیکھنے کے لیے [استعمال کی گائیڈ](USAGE.md) کا جائزہ لیں -3. سبق 1 سے شروع کریں اور ترتیب سے آگے بڑھیں -4. معاونت کے لیے ہماری [Discord کمیونٹی](https://aka.ms/ds4beginners/discord) میں شامل ہوں +**فوری آغاز:** +1. اپنا ماحول ترتیب دینے کے لیے [انسٹالیشن گائیڈ](INSTALLATION.md) دیکھیں +2. نصاب کے ساتھ کام کرنے کے طریقے جاننے کے لیے [استعمال کا گائیڈ](USAGE.md) کا جائزہ لیں +3. سبق نمبر 1 سے شروع کریں اور ترتیب سے آگے بڑھیں +4. مدد کے لیے ہمارے [Discord کمیونٹی](https://aka.ms/ds4beginners/discord) میں شامل ہوں ## 👩‍🏫 اساتذہ کے لیے -> **اساتذہ:** ہم نے [کچھ تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md) کہ اس نصاب کو کیسے استعمال کیا جائے۔ ہمیں آپ کی رائے کا انتظار ہے [ہماری بحث فورم](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) میں! +> **اساتذہ**: ہم نے اس نصاب کے استعمال کے لیے کچھ [تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md)۔ ہمیں آپ کی رائے سن کر خوشی ہوگی [ہماری مباحثہ فورم](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) میں! ## ٹیم سے ملاقات [![پرومو ویڈیو](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "پرومو ویڈیو") -**گف بذریعہ** [محیّت جیسال](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**گیف بذریعہ** [موہت جیسال](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 پروجیکٹ اور اسے بنانے والے لوگوں کے بارے میں ویڈیو کے لیے اوپر تصویر پر کلک کریں! +> 🎥 پروجیکٹ اور اسے بنانے والے افراد کے بارے میں ویڈیو کے لیے اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں! -## تدریسی اصول +## تعلیم کا طریقہ کار -ہم نے اس نصاب کی تیاری کے دوران دو تدریسی اصول منتخب کیے ہیں: اس بات کو یقینی بنانا کہ یہ پروجیکٹ پر مبنی ہو اور اس میں کثرت سے کوئزز شامل ہوں۔ اس سیریز کے اختتام پر، طلباء نے ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ لیے ہوں گے، جس میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے مختلف طریقوں سے کام کرنا، ڈیٹا کی تصویری نمائندگی، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا میں استعمال کے کیسز، اور مزید شامل ہیں۔ +ہم نے اس نصاب کی تیاری کے دوران دو تعلیمی اصول چنے ہیں: یہ کہ یہ پروجیکٹ پر مبنی ہو اور اس میں بار بار کوئز شامل ہوں۔ اس سیریز کے اختتام تک، طلباء نے ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ لیے ہوں گے، جن میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے مختلف طریقے، ڈیٹا کی تصویری نمائندگی، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا کے استعمال کے معاملات، اور بہت کچھ شامل ہے۔ -اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے ایک کم زور کوئز طالب علم کے تعلیمی ارادے کو متعین کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز بہتر یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور دلچسپ بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس ابتدا میں آسان ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے دورانیے کے اختتام تک پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں۔ +مزید یہ کہ، کلاس سے پہلے ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کی کسی موضوع کو سیکھنے کی نیت قائم کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز اس معلومات کی مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور تفریحی بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور پورے یا کسی حصے میں بھی لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس شروع میں چھوٹے ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے دورانیے کے آخر تک پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں۔ -> ہمارے [کوڈ آف کنڈکٹ](CODE_OF_CONDUCT.md)، [کنٹری بیوشن](CONTRIBUTING.md)، [ترجمہ](TRANSLATIONS.md) کے رہنما اصول دریافت کریں۔ ہم آپ کی تعمیری آراء کا خیرمقدم کرتے ہیں! +> ہمارے [کوڈ آف کنڈکٹ](CODE_OF_CONDUCT.md)، [قواعد و ضوابط](CONTRIBUTING.md)، [ترجمہ](TRANSLATIONS.md) کی ہدایات دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیرمقدم کرتے ہیں! -## ہر سبق میں شامل ہیں: +## ہر سبق میں شامل ہے: -- اختیاری خاکہ نوٹ +- اختیاری اسکیچ نوٹ - اختیاری اضافی ویڈیو -- سبق سے پہلے گرمائی کوئز +- سبق سے پہلے گرم اپ کوئز - تحریری سبق - پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پروجیکٹ بنانے کے مرحلہ وار رہنما - علم کی جانچ - ایک چیلنج - اضافی مطالعہ -- اسباق کے بعد کا [کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- اسباق کے بعد کوئز ([Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)) -> **کوئزز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئزز Quiz-App فولڈر میں موجود ہیں، کل 40 کوئزز ہر ایک میں تین سوالات۔ یہ اسباق میں لنک کیے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ یہ آہستہ آہستہ مقامی زبانوں میں منتقل کیے جا رہے ہیں۔ +> **کوئز کے بارے میں نوٹ**: تمام کوئزز Quiz-App فولڈر میں شامل ہیں، کل 40 کوئزز ہیں جن میں سے ہر ایک میں تین سوالات ہوتے ہیں۔ یہ اسباق میں لنک کیے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو آپ مقامی طور پر چلا سکتے ہیں یا Azure پر تعینات کر سکتے ہیں؛ `quiz-app` فولڈر میں ہدایات پر عمل کریں۔ انہیں بتدریج مقامی زبانوں میں تبدیل کیا جا رہا ہے۔ -## 🎓 ابتدائیوں کے لیے آسان مثالیں +## 🎓 ابتدائی افراد کے لیے مثالیں -**ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟** ہم نے ایک خاص [مثالوں کا ڈائریکٹری](examples/README.md) بنایا ہے جس میں سادہ، وضاحتی کوڈ شامل ہے تاکہ آپ کی شروعات ہو سکے: +**ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟** ہم نے ایک خاص [مثالیں ڈائریکٹری](examples/README.md) بنائی ہے جس میں آسان، اچھی طرح سے تبصرہ شدہ کوڈ ہے تاکہ آپ شروع کر سکیں: -- 🌟 **ہیلو ورلڈ** - آپ کا پہلا ڈیٹا سائنس پروگرام -- 📂 **ڈیٹا لوڈ کرنا** - ڈیٹا سیٹس کو پڑھنے اور دریافت کرنے کا طریقہ سیکھیں -- 📊 **سادہ تجزیہ** - شماریات کا حساب لگائیں اور پیٹرن تلاش کریں -- 📈 **بنیادی بصری نمائندگی** - چارٹس اور گراف بنائیں -- 🔬 **حقیقی دنیا کا پروجیکٹ** - شروع سے اختتام تک مکمل ورک فلو +- 🌟 **ہیلو ورلڈ** - آپ کا پہلا ڈیٹا سائنس پروگرام +- 📂 **ڈیٹا لوڈ کرنا** - ڈیٹا سیٹس کو پڑھنا اور تلاش کرنا سیکھیں +- 📊 **سادہ تجزیہ** - اعدادوشمار کا حساب لگائیں اور پیٹرن تلاش کریں +- 📈 **بنیادی تصویری نمائندگی** - چارٹس اور گراف بنائیں +- 🔬 **حقیقی دنیا کا پروجیکٹ** - ابتدا سے لے کر اختتام تک مکمل ورک فلو -ہر مثال میں تفصیلی تبصروں کے ذریعے ہر قدم کی وضاحت کی گئی ہے، جو بالکل ابتدائیوں کے لیے مثالی ہے! +ہر مثال مکمل تبصروں کے ساتھ ہے جو ہر قدم کی وضاحت کرتے ہیں، جو بالکل ابتدائی افراد کے لیے بہترین ہے! -👉 **[مثالوں کے ساتھ شروع کریں](examples/README.md)** 👈 +👉 **[مثالوں سے شروع کریں](examples/README.md)** 👈 -## دروس +## اسباق -|![ خاکہ نوٹ بذریعہ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ur/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ اسکچ نوٹ بذریعہ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/ur/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی: روڈ میپ - _خاکہ نوٹ بذریعہ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی افراد: روڈ میپ - _اسکیچ نوٹ بذریعہ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| سبق نمبر | موضوع | سبق کا گروہ بندی | تعلّمی مقاصد | منسلک سبق | مصنف | +| سبق نمبر | موضوع | سبق کا گروپ | تعلیمی مقاصد | منسلک سبق | مصنف | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ڈیٹا سائنس کی تعریف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات کو سیکھیں اور یہ کہ یہ کس طرح مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور بڑے ڈیٹا سے متعلق ہے۔ | [سبق](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [ڈمٹری](http://soshnikov.com) | -| 02 | ڈیٹا سائنس کی اخلاقیات | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا اخلاقیات کے تصورات، چیلنجز اور فریم ورکس۔ | [سبق](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [نيتیا](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ڈیٹا کی تعریف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کی درجہ بندی اور اس کے عام ذرائع۔ | [سبق](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [جیسمن](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | شماریات اور احتمال کا تعارف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | احتمال اور شماریات کی ریاضیاتی تکنیکیں تاکہ ڈیٹا کو سمجھا جا سکے۔ | [سبق](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [ڈمٹری](http://soshnikov.com) | -| 05 | رشتہ دار ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | رشتہ دار ڈیٹا کا تعارف اور ایس کیو ایل (کہا جاتا ہے "سی کویل") کے ساتھ رشتہ دار ڈیٹا کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [کرسٹوفر](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | نان ایس کیو ایل ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | غیر رشتہ دار ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور دستاویزی ڈیٹا بیسز کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [جیسمن](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | پایتھون کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | پینڈاز جیسی لائبریریز کے ساتھ ڈیٹا دریافت کے لیے پایتھون کے استعمال کے بنیادی اصول۔ پایتھون پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ سفارش کی جاتی ہے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [ڈمٹری](http://soshnikov.com) | -| 08 | ڈیٹا کی تیاری | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | ڈیٹا کی صفائی اور تبدیلی کی تکنیکیں تاکہ گمشدہ، غلط یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز سے نمٹا جا سکے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [جیسمن](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | مقدار کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | میٹپلاٹ لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے پرندوں کے ڈیٹا کی تصویری نمائندگی سیکھیں 🦆 | [سبق](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ڈیٹا کی تقسیم کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | وقفے کے اندر مشاہدات اور رجحانات کی بصری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | تناسب کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | الگ تھلگ اور گروپ کردہ فیصدات کی تصویری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | تعلقات کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | ڈیٹا کے مجموعوں اور ان کے متغیرات کے درمیان تعلقات اور ارتباطات کی بصری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | بامعنی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | مؤثر مسئلہ حل کرنے اور بصیرت کے لیے اپنی بصری نمائندگیوں کو قیمتی بنانے کی تکنیکیں اور رہنمائی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل اور ڈیٹا حاصل کرنے اور نکالنے کے پہلے مرحلے کا تعارف۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [جیسمن](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | تجزیہ کرنا | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا کے تجزیہ کی تکنیکوں پر مرکوز ہے۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [جیسمن](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | مواصلات | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا سے حاصل شدہ بصیرت کو اس طرح پیش کرنے پر توجہ دیتا ہے کہ فیصلہ سازوں کے لیے اسے سمجھنا آسان ہو۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [جیلین](https://twitter.com/JalenMcG) | -| 17 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | اس سلسلے کے اسباق کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف کرواتے ہیں۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [ٹیفنی](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [ماڈ](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | لو کوڈ ٹولز کے استعمال سے ماڈلز کی تربیت۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [ٹیفنی](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [ماڈ](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure مشین لرننگ اسٹوڈیو کے ذریعے ماڈلز کی تعیناتی۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [ٹیفنی](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [ماڈ](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | جنگل میں ڈیٹا سائنس | [جنگل میں](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس پر مبنی پروجیکٹس۔ | [سبق](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [نيتیا](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ڈیٹا سائنس کی تعریف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات اور یہ آرٹیفیشل انٹیلی جنس، مشین لرننگ، اور بڑی ڈیٹا سے کیسے منسلک ہے سیکھنا۔ | [سبق](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [دمیتری](http://soshnikov.com) | +| 02 | ڈیٹا سائنس اخلاقیات | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کے اخلاقی تصورات، چیلنجز اور فریم ورکس۔ | [سبق](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [نیتیا](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ڈیٹا کی تعریف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کی درجہ بندی اور اس کے عام ذرائع۔ | [سبق](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [جازمین](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | شماریات اور احتمال کا تعارف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | احتمال اور شماریات کی ریاضی تکنیکوں کا استعمال کر کے ڈیٹا کو سمجھنا۔ | [سبق](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [دمیتری](http://soshnikov.com) | +| 05 | تعلقاتی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف اور اس کی کھوج اور تجزیہ کے بنیادی اصول Structured Query Language یعنی SQL کے ذریعے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [کرسٹوفر](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | نان SQL ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | غیر تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور دستاویز ڈیٹا بیس کی کھوج اور تجزیہ کے بنیادی اصول۔ | [سبق](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [جازمین](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | پائتھون کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | پائتھون کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی کھوج کے بنیادی اصول جیسے کہ Pandas لائبریریز۔ پائتھون پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ سفارش کی جاتی ہے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [دمیتری](http://soshnikov.com) | +| 08 | ڈیٹا کی تیاری | [ڈیٹا کے ساتھ کام](2-Working-With-Data/README.md) | گمشدہ، غلط، یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز کو دور کرنے کے لیے ڈیٹا صاف کرنے اور تبدیل کرنے کی تکنیکیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [جازمین](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | مقدار کی تصویری نمائندگی | [ڈیٹا کی تصویری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib کا استعمال کر کے پرندوں کے ڈیٹا کی تصویری نمائندگی سیکھیں 🦆 | [سبق](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ڈیٹا کی تقسیمات کی تصویری نمائندگی | [ڈیٹا کی تصویری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | مشاہدات اور رجحانات کی ایک وقفہ میں تصویری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | تناسب کی تصویری نمائندگی | [ڈیٹا کی تصویری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | متفرق اور گروپ شدہ فیصدی کی تصویری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | تعلقات کی تصویری نمائندگی | [ڈیٹا کی تصویری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | ڈیٹا سیٹس اور ان کے متغیرات کے درمیان کنکشنز اور تعلقات کی تصویری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | معنی خیز تصویری نمائندگی | [ڈیٹا کی تصویری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | اپنی تصویری نمائندگی کو مؤثر مسئلہ حل کرنے اور بصیرت کے لیے قیمتی بنانے کی تکنیکیں اور رہنمائی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [جن](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ڈیٹا سائنس کے زندگی کے چکر کا تعارف | [زندگی کے چکر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے زندگی کے چکر کا تعارف اور ڈیٹا حاصل کرنے اور نکالنے کا پہلا مرحلہ۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [جازمین](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | تجزیہ کرنا | [زندگی کے چکر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے زندگی کے چکر کا یہ مرحلہ ڈیٹا کے تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر مرکوز ہے۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [جازمین](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ابلاغ | [زندگی کے چکر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے زندگی کے چکر کا یہ مرحلہ ڈیٹا سے حاصل شدہ بصیرتوں کو اس طرح پیش کرنے پر مرکوز ہے جو فیصلہ سازوں کے لیے آسان فہم ہو۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [جیلن](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | اس سبقوں کی سیریز میں کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف کروایا گیا ہے۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [ٹفنی](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [ماڈ](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت۔ |[سبق](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [ٹفنی](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [ماڈ](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio کے ذریعے ماڈلز کی تعیناتی۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [ٹفنی](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [ماڈ](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | جنگل میں ڈیٹا سائنس | [وائلڈ میں](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس پر مبنی پروجیکٹس۔ | [سبق](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [نیتیا](https://twitter.com/nitya) | -## گٹ ہب کوڈ اسپیسز +## گِٹ ہب کوڈ اسپیسز -اس نمونے کو ایک کوڈ اسپیس میں کھولنے کے لیے ان مراحل پر عمل کریں: -1. کوڈ ڈراپ ڈاؤن مینو پر کلک کریں اور Open with Codespaces آپشن منتخب کریں۔ -2. پین کے نیچے + New codespace منتخب کریں۔ -مزید معلومات کے لیے [گٹ ہب ڈاکیومنٹیشن](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ملاحظہ کریں۔ +اس نمونے کو کوڈ اسپیس میں کھولنے کے لیے یہ مراحل انجام دیں: +1. کوڈ کے ڈراپ ڈاؤن مینو پر کلک کریں اور Open with Codespaces کا انتخاب کریں۔ +2. پین کے نیچے + New codespace منتخب کریں۔ +مزید معلومات کے لیے [GitHub دستاویزات](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) دیکھیں۔ -## VSCode ریموٹ - کنٹینرز -اپنے مقامی کمپیوٹر اور VSCode کے ذریعے اس ریپو کو کنٹینر میں کھولنے کے لیے VS Code Remote - Containers ایکسٹینشن استعمال کریں: +## VSCode ریموٹ - کنٹینرز +اپنے مقامی کمپیوٹر اور VSCode کے ذریعے اس ریپو کو کنٹینر میں کھولنے کے لیے VS Code Remote - Containers ایکسٹینشن استعمال کریں: -1. اگر یہ پہلی بار ہے کہ آپ ڈیولپمنٹ کنٹینر استعمال کر رہے ہیں، تو براہ کرم یہ یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم [گِٹ ہب ڈاکیومنٹیشن](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) میں دی گئی ضروریات کو پورا کرتا ہے (یعنی آپ کے سسٹم پر ڈوکر انسٹال ہو)۔ +1. اگر یہ آپ کا پہلا موقع ہے کہ آپ ڈیولپمنٹ کنٹینر استعمال کر رہے ہیں، تو براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم [شروعاتی دستاویزات](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) میں بتائے گئے پری ریکویزٹس (مثلاً Docker انسٹال ہونا) کو پورا کرتا ہے۔ -اس ریپو کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو اسے ایک علیحدہ ڈوکر والیوم میں کھول سکتے ہیں: +اس ریپوزٹری کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو اسے ایک علیحدہ Docker والیوم میں کھول سکتے ہیں: -**نوٹ**: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers کی کمانڈ: **Clone Repository in Container Volume...** استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو لوکل فائل سسٹم کے بجائے ڈوکر والیوم میں کلون کرے۔ [والیومز](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے ترجیح دی جاتی ہے۔ +**نوٹ**: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** کمانڈ کا استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو مقامی فائل سسٹم کے بجائے Docker والیوم میں کلون کیا جائے۔ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) کنٹینر ڈیٹا کے مستقل رہنے کے لیے ترجیحی طریقہ ہیں۔ -یا پھر اس ریپو کا لوکل کلون شدہ یا ڈاؤن لوڈ شدہ ورژن کھولیں: +یا ریپوزٹری کی مقامی کلون یا ڈاؤن لوڈ شدہ ورژن کھولیں: -- اس ریپو کو اپنے لوکل فائل سسٹم پر کلون کریں۔ -- F1 دبائیں اور **Remote-Containers: Open Folder in Container...** کمانڈ منتخب کریں۔ -- اس فولڈر کی کلون کی گئی کاپی منتخب کریں، کنٹینر کے شروع ہونے کا انتظار کریں، اور تجربہ کریں۔ +- اس ریپو کو اپنے مقامی فائل سسٹم پر کلون کریں۔ +- F1 دبائیں اور **Remote-Containers: Open Folder in Container...** کمانڈ منتخب کریں۔ +- اس فولڈر کی کلون کی گئی کاپی منتخب کریں، کنٹینر کے شروع ہونے کا انتظار کریں، اور تجربہ کریں۔ -## آف لائن رسائی +## آف لائن رسائی -آپ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) استعمال کرتے ہوئے اس دستاویز کو آف لائن بھی چلا سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، اپنے لوکل کمپیوٹر پر [Docsify انسٹال کریں](https://docsify.js.org/#/quickstart)، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں `docsify serve` ٹائپ کریں۔ ویب سائٹ لوکل ہوسٹ پر پورٹ 3000 پر دستیاب ہوگی: `localhost:3000`۔ +آپ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) استعمال کر کے اس دستاویز کو آف لائن چلا سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، اپنے مقامی کمپیوٹر پر [Docsify انسٹال کریں](https://docsify.js.org/#/quickstart)، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں `docsify serve` ٹائپ کریں۔ ویب سائٹ آپ کے لوکل ہوسٹ پر پورٹ 3000 پر چلائی جائے گی: `localhost:3000`۔ -> نوٹ کریں، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے رینڈر نہیں ہوں گی، اس لیے جب آپ کو نوٹ بک چلانے کی ضرورت ہو، تو اسے VS Code میں Python کرنل چلا کر علیحدہ کریں۔ +> نوٹ کریں، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے رینڈر نہیں ہوں گی، اس لیے جب آپ کو کوئی نوٹ بک چلانی ہو تو اسے علیحدہ VS Code میں Python کرنل کے ساتھ چلائیں۔ -## دیگر نصاب +## دیگر نصاب -ہماری ٹیم دیگر نصاب بھی تیار کرتی ہے! ملاحظہ کریں: +ہماری ٹیم دوسرے نصاب بھی تیار کرتی ہے! دیکھیں: ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain4j ابتدائی افراد کے لیے](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![نو آموزوں کے لیے LangChain.js](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![نو آموزوں کے لیے LangChain](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### ایزور / ایج / ایم سی پی / ایجنٹس +[![نو آموزوں کے لیے AZD](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے ایج AI](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے MCP](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے AI ایجنٹس](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Generative AI Series -[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### جنریٹیو AI سیریز +[![نو آموزوں کے لیے جنریٹیو AI](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![جنریٹیو AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![جنریٹیو AI (جاوا)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![جنریٹیو AI (جاوا اسکرپٹ)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Core Learning -[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### بنیادی تعلیم +[![نو آموزوں کے لیے ML](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے ڈیٹا سائنس](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے AI](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے سائبر سیکیورٹی](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![نو آموزوں کے لیے ویب ڈویلپمنٹ](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![نو آموزوں کے لیے XR ڈیولپمنٹ](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot Series -[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### کوپائلٹ سیریز +[![AI زوجی پروگرامنگ کے لیے کوپائلٹ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET کے لیے کوپائلٹ](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![کوپائلٹ مہم](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## مدد حاصل کرنا -**کیا آپ مسائل کا سامنا کر رہے ہیں؟** ہمارے [مسائل کا حل گائیڈ](TROUBLESHOOTING.md) میں عام مسائل کے حل دیکھیں۔ +**مسائل کا سامنا ہے؟** عام مسائل کے حل کے لیے ہمارا [مسائل کا حل گائیڈ](TROUBLESHOOTING.md) دیکھیں۔ -اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو تو MCP کے بارے میں fellow learners اور تجربہ کار developers کے ساتھ بحث میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات کا خیرمقدم کیا جاتا ہے اور علم بلا جھجک شیئر کیا جاتا ہے۔ +اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو تو MCP کے متعلق سیکھنے والوں اور تجربہ کار ڈویلپرز کے ساتھ شامل ہوں۔ یہ ایک ایسا حمایتی کمیونٹی ہے جہاں سوالات خوش آمدید ہیں اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔ -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![مائیکروسافٹ فاؤنڈری ڈسکارڈ](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -اگر آپ کے پاس پروڈکٹ فیڈبیک ہو یا آپ کو تعمیری غلطیاں ملیں تو یہاں وزٹ کریں: +اگر آپ کے پاس پروڈکٹ فیڈبیک یا تعمیر کے دوران کوئی غلطیاں ہوں تو یہاں آئیں: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![مائیکروسافٹ فاؤنڈری ڈیولپر فورم](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**اہتمامِ خیال**: -یہ دستاویز [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) نامی AI ترجمہ سروس کی مدد سے ترجمہ کی گئی ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کی کوشش کرتے ہیں، براہ کرم اس بات کا ادراک رکھیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا نقصانات ہوسکتے ہیں۔ اصل دستاویز اپنی مادری زبان میں معتبر اور مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ تجویز کیا جاتا ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا تشریحی اختلافات کے ذمہ دار نہیں ہیں۔ +**رسیدگی کی وضاحت**: +یہ دستاویز اے آئی ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کے ذریعے ترجمہ کی گئی ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہ کرم اس بات کا خیال رکھیں کہ خودکار تراجم میں غلطیاں یا عدم صحت ہو سکتی ہے۔ اصل دستاویز اپنی مادری زبان میں مستند ماخذ سمجھی جانی چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسان ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمہ کے استعمال سے ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کی ذمہ داری ہم پر نہیں ہوگی۔ \ No newline at end of file diff --git a/translations/vi/.co-op-translator.json b/translations/vi/.co-op-translator.json index 7b754b297..011b9c84c 100644 --- a/translations/vi/.co-op-translator.json +++ b/translations/vi/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "vi" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T02:05:59+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T08:35:30+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "vi" }, diff --git a/translations/vi/README.md b/translations/vi/README.md index 003c74795..04b4346bf 100644 --- a/translations/vi/README.md +++ b/translations/vi/README.md @@ -1,43 +1,26 @@ -# Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu - Một Chương trình học +# Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu - Chương trình học -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +Azure Cloud Advocates tại Microsoft rất vui mừng giới thiệu một chương trình học kéo dài 10 tuần, 20 bài học, tất cả về Khoa học dữ liệu. Mỗi bài học đều bao gồm câu đố trước và sau bài học, hướng dẫn viết để hoàn thành bài học, giải pháp và bài tập. Phương pháp giảng dạy dựa trên dự án cho phép bạn học trong khi xây dựng, một cách đã được chứng minh giúp kỹ năng mới "bám chắc". -[![Giấy phép GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Cộng tác viên GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Vấn đề GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Yêu cầu kéo GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![Chào mừng PR](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +**Xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các tác giả của chúng tôi:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -[![Người theo dõi GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Fork GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Ngôi sao GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - - -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) - -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Nhóm Những Người Ủng hộ Azure Cloud tại Microsoft vui mừng giới thiệu một chương trình học 10 tuần, 20 bài học về Khoa học Dữ liệu. Mỗi bài học bao gồm bài kiểm tra trước và sau bài học, hướng dẫn bằng văn bản để hoàn thành bài học, giải pháp và bài tập. Phương pháp học dựa trên dự án của chúng tôi cho phép bạn học trong khi xây dựng, một cách đã được chứng minh giúp kỹ năng mới "bám chắc". - -**Xin chân thành cảm ơn các tác giả của chúng tôi:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). - -**🙏 Đặc biệt cảm ơn 🙏 tới các tác giả, người đánh giá và đóng góp nội dung là [Đại sứ Sinh viên Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/),** đặc biệt là Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Cảm ơn đặc biệt 🙏 tới các tác giả, người đánh giá và người đóng góp nội dung [Đại sứ Sinh viên Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/),** đặc biệt là Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/vi/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu - _Sketchnote bởi [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu - _Sketchnote bởi [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Hỗ trợ Đa ngôn ngữ +### 🌐 Hỗ trợ đa ngôn ngữ -#### Hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn Cập nhật) +#### Hỗ trợ thông qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](./README.md) -> **Ưa thích Sao chép về máy?** +> **Muốn sao chép nội dung về máy?** -> Kho lưu trữ này bao gồm hơn 50 bản dịch ngôn ngữ làm tăng đáng kể kích thước tải xuống. Để sao chép mà không có bản dịch, hãy sử dụng kiểm tra thưa thớt: +> Kho lưu trữ này bao gồm hơn 50 bản dịch ngôn ngữ làm tăng đáng kể kích thước tải về. Để sao chép mà không có các bản dịch, hãy sử dụng sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners @@ -46,208 +29,208 @@ Nhóm Những Người Ủng hộ Azure Cloud tại Microsoft vui mừng giới > Điều này cung cấp cho bạn mọi thứ cần thiết để hoàn thành khóa học với tốc độ tải nhanh hơn nhiều. -**Nếu bạn muốn có thêm các ngôn ngữ dịch được hỗ trợ, vui lòng xem danh sách tại [đây](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Nếu bạn muốn thêm các ngôn ngữ dịch hỗ trợ, danh sách có tại [đây](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Tham gia Cộng đồng của chúng tôi [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Chúng tôi có một loạt hội thảo trên Discord về học tập cùng AI đang diễn ra, tìm hiểu thêm và tham gia cùng chúng tôi tại [Chuỗi học tập cùng AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) từ ngày 18 - 30 tháng 9 năm 2025. Bạn sẽ nhận được các mẹo và thủ thuật sử dụng GitHub Copilot cho Khoa học Dữ liệu. +Chúng tôi có một chuỗi học tập trên Discord với chủ đề AI đang diễn ra, tìm hiểu thêm và tham gia cùng chúng tôi tại [Chuỗi học với AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) từ ngày 18 đến 30 tháng 9 năm 2025. Bạn sẽ nhận được mẹo và thủ thuật sử dụng GitHub Copilot cho Khoa học dữ liệu. ![Chuỗi học với AI](../../translated_images/vi/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# Bạn là sinh viên chứ? +# Bạn là sinh viên? -Bắt đầu với các tài nguyên sau: +Bắt đầu với những tài nguyên sau: -- [Trang Trung tâm Sinh viên](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Trên trang này, bạn sẽ tìm thấy các tài nguyên cho người mới bắt đầu, Bộ dụng cụ Sinh viên và cả cách nhận phiếu chứng nhận miễn phí. Đây là một trang bạn nên đánh dấu và kiểm tra định kỳ vì nội dung của chúng tôi được thay đổi ít nhất mỗi tháng. -- [Đại sứ Sinh viên Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tham gia cộng đồng đại sứ sinh viên toàn cầu, đây có thể là cách để bạn bước vào Microsoft. +- [Trang Trung tâm Sinh viên](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Trên trang này, bạn sẽ tìm thấy tài nguyên dành cho người mới bắt đầu, gói dành cho sinh viên và thậm chí là cách để nhận phiếu chứng chỉ miễn phí. Đây là trang bạn nên đánh dấu và kiểm tra định kỳ vì chúng tôi cập nhật nội dung ít nhất hàng tháng. +- [Đại sứ Sinh viên Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tham gia cộng đồng đại sứ sinh viên toàn cầu, đây có thể là cơ hội của bạn để vào Microsoft. # Bắt đầu ## 📚 Tài liệu -- **[Hướng dẫn Cài đặt](INSTALLATION.md)** - Hướng dẫn từng bước thiết lập dành cho người mới bắt đầu -- **[Hướng dẫn Sử dụng](USAGE.md)** - Ví dụ và các quy trình làm việc phổ biến -- **[Khắc phục Sự cố](TROUBLESHOOTING.md)** - Giải pháp cho các vấn đề thường gặp -- **[Hướng dẫn Đóng góp](CONTRIBUTING.md)** - Cách đóng góp cho dự án này -- **[Dành cho Giáo viên](for-teachers.md)** - Hướng dẫn giảng dạy và tài nguyên lớp học +- **[Hướng dẫn cài đặt](INSTALLATION.md)** - Hướng dẫn từng bước cho người mới bắt đầu +- **[Hướng dẫn sử dụng](USAGE.md)** - Ví dụ và quy trình làm việc thường dùng +- **[Khắc phục sự cố](TROUBLESHOOTING.md)** - Giải pháp cho các vấn đề thường gặp +- **[Hướng dẫn đóng góp](CONTRIBUTING.md)** - Cách đóng góp vào dự án này +- **[Dành cho giáo viên](for-teachers.md)** - Hướng dẫn giảng dạy và tài nguyên lớp học -## 👨‍🎓 Dành cho Sinh viên -> **Người mới hoàn toàn**: Mới bắt đầu với khoa học dữ liệu? Hãy bắt đầu với [ví dụ thân thiện với người mới](examples/README.md)! Những ví dụ đơn giản, có chú thích rõ ràng này sẽ giúp bạn hiểu những kiến thức cơ bản trước khi đi sâu vào toàn bộ chương trình học. -> **[Sinh viên](https://aka.ms/student-page)**: để sử dụng chương trình này tự học, hãy fork toàn bộ kho và hoàn thành các bài tập một mình, bắt đầu với câu hỏi trước bài giảng. Sau đó đọc bài giảng và hoàn thành các hoạt động còn lại. Cố gắng tạo các dự án bằng cách hiểu bài học thay vì sao chép mã giải pháp; tuy nhiên, mã đó có sẵn trong các thư mục /solutions trong mỗi bài học hướng đến dự án. Ý tưởng khác là lập nhóm học với bạn bè và cùng học nội dung. Để học nâng cao hơn, chúng tôi khuyên bạn dùng [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Dành cho sinh viên +> **Người mới hoàn toàn**: Mới học khoa học dữ liệu? Bắt đầu với các [ví dụ dành cho người mới](examples/README.md)! Những ví dụ đơn giản, có chú thích rõ ràng này sẽ giúp bạn hiểu cơ bản trước khi vào chương trình học đầy đủ. +> **[Sinh viên](https://aka.ms/student-page)**: để sử dụng chương trình học này một mình, bạn fork toàn bộ repo và hoàn thành các bài tập một mình, bắt đầu với bài kiểm tra trước bài học. Sau đó đọc bài giảng và hoàn thành các hoạt động còn lại. Cố gắng tạo dự án bằng cách hiểu bài học hơn là sao chép mã giải pháp; tuy nhiên, mã đó có sẵn trong thư mục /solutions ở mỗi bài học dự án. Một ý tưởng khác là lập nhóm học với bạn bè để cùng học nội dung. Để học thêm, chúng tôi khuyên dùng [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Bắt đầu Nhanh:** -1. Kiểm tra [Hướng dẫn Cài đặt](INSTALLATION.md) để thiết lập môi trường -2. Xem qua [Hướng dẫn Sử dụng](USAGE.md) để biết cách làm việc với chương trình học -3. Bắt đầu với Bài học 1 và làm theo trình tự -4. Tham gia [cộng đồng Discord của chúng tôi](https://aka.ms/ds4beginners/discord) để nhận hỗ trợ +**Khởi động nhanh:** +1. Xem [Hướng dẫn cài đặt](INSTALLATION.md) để thiết lập môi trường của bạn +2. Xem lại [Hướng dẫn sử dụng](USAGE.md) để học cách làm việc với chương trình +3. Bắt đầu với Bài học 1 và làm tuần tự +4. Tham gia [cộng đồng Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) để được hỗ trợ -## 👩‍🏫 Dành cho Giáo viên +## 👩‍🏫 Dành cho giáo viên -> **Giáo viên**: chúng tôi đã [bao gồm một số đề xuất](for-teachers.md) về cách sử dụng chương trình học này. Chúng tôi rất mong nhận được phản hồi từ bạn [trong diễn đàn thảo luận của chúng tôi](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Giáo viên:** chúng tôi đã [bao gồm một số gợi ý](for-teachers.md) về cách sử dụng chương trình học này. Rất mong nhận được phản hồi từ bạn [trong diễn đàn thảo luận của chúng tôi](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Gặp gỡ Đội ngũ -[![Video giới thiệu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video giới thiệu") +[![Video quảng bá](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video quảng bá") **Gif bởi** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Nhấp vào hình ảnh phía trên để xem video về dự án và những người đã tạo ra nó! +> 🎥 Nhấn vào hình ảnh ở trên để xem video về dự án và những người đã tạo ra nó! -## Phương pháp dạy học +## Phương pháp giảng dạy -Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc sư phạm khi xây dựng chương trình này: đảm bảo rằng nó dựa trên dự án và bao gồm các bài kiểm tra thường xuyên. Vào cuối chuỗi bài học này, học viên sẽ học được các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, bao gồm các khái niệm đạo đức, chuẩn bị dữ liệu, các cách làm việc với dữ liệu khác nhau, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu trong thế giới thực và nhiều hơn nữa. +Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc sư phạm khi xây dựng chương trình này: đảm bảo rằng nó dựa trên dự án và bao gồm các bài kiểm tra thường xuyên. Vào cuối chuỗi này, học viên sẽ học được các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, bao gồm các khái niệm đạo đức, chuẩn bị dữ liệu, các cách làm việc với dữ liệu khác nhau, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, các trường hợp ứng dụng khoa học dữ liệu trong thực tế và hơn thế nữa. -Ngoài ra, một bài kiểm tra nhẹ trước khi vào lớp đặt mục tiêu học tập cho học viên về chủ đề, trong khi bài kiểm tra thứ hai sau lớp đảm bảo việc ghi nhớ sâu hơn. Chương trình này được thiết kế để linh hoạt và thú vị, có thể học toàn bộ hoặc từng phần. Các dự án bắt đầu nhỏ và trở nên phức tạp hơn theo chu kỳ 10 tuần. +Ngoài ra, một bài kiểm tra nhẹ trước lớp giúp học viên có ý định học tập rõ ràng về chủ đề, trong khi bài kiểm tra thứ hai sau lớp giúp củng cố kiến thức. Chương trình này được thiết kế linh hoạt và vui nhộn, có thể học toàn bộ hoặc theo từng phần. Các dự án bắt đầu nhỏ và trở nên phức tạp hơn vào cuối chu kỳ 10 tuần. -> Tìm xem [Quy tắc ứng xử](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hướng dẫn đóng góp](CONTRIBUTING.md), [Dịch thuật](TRANSLATIONS.md) của chúng tôi. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi mang tính xây dựng từ bạn! +> Tìm [Bộ Quy tắc Ứng xử](CODE_OF_CONDUCT.md), [Đóng góp](CONTRIBUTING.md), [Dịch thuật](TRANSLATIONS.md) của chúng tôi. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi xây dựng từ bạn! ## Mỗi bài học bao gồm: -- Sketchnote tùy chọn +- Ghi chú minh họa tùy chọn - Video bổ trợ tùy chọn - Bài kiểm tra làm nóng trước bài học - Bài học bằng văn bản -- Đối với các bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước về cách xây dựng dự án +- Đối với bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước cách xây dựng dự án - Kiểm tra kiến thức -- Một thử thách -- Tài liệu đọc bổ sung +- Thử thách +- Đọc thêm bổ trợ - Bài tập - [Bài kiểm tra sau bài học](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Lưu ý về các bài kiểm tra**: Tất cả bài kiểm tra nằm trong thư mục Quiz-App, với tổng cộng 40 bài kiểm tra, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết từ trong các bài học, nhưng ứng dụng kiểm tra có thể chạy cục bộ hoặc triển khai trên Azure; theo dõi hướng dẫn trong thư mục `quiz-app`. Các bài kiểm tra đang được địa phương hóa dần dần. +> **Lưu ý về bài kiểm tra**: Tất cả các bài kiểm tra nằm trong thư mục Quiz-App, tổng cộng 40 bài kiểm tra mỗi bài có 3 câu hỏi. Chúng được liên kết trong các bài học, nhưng ứng dụng kiểm tra có thể chạy cục bộ hoặc triển khai trên Azure; làm theo hướng dẫn trong thư mục `quiz-app`. Chúng đang được địa phương hóa dần dần. ## 🎓 Ví dụ thân thiện với người mới bắt đầu -**Mới với Khoa học Dữ liệu?** Chúng tôi đã tạo một [thư mục ví dụ](examples/README.md) đặc biệt với mã nguồn đơn giản, có chú thích đầy đủ giúp bạn bắt đầu: +**Mới với Khoa học Dữ liệu?** Chúng tôi đã tạo một thư mục [ví dụ đặc biệt](examples/README.md) với mã nguồn đơn giản, có chú thích rõ ràng để giúp bạn bắt đầu: - 🌟 **Hello World** - Chương trình khoa học dữ liệu đầu tiên của bạn -- 📂 **Tải Dữ liệu** - Học cách đọc và khám phá dữ liệu -- 📊 **Phân tích đơn giản** - Tính toán thống kê và tìm mẫu -- 📈 **Trực quan hóa cơ bản** - Tạo biểu đồ và đồ thị -- 🔬 **Dự án trong thế giới thực** - Quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối +- 📂 **Tải Dữ liệu** - Học cách đọc và khám phá bộ dữ liệu +- 📊 **Phân tích Đơn giản** - Tính toán thống kê và tìm kiếm mẫu +- 📈 **Trực quan hóa Cơ bản** - Tạo biểu đồ và đồ thị +- 🔬 **Dự án Thực tế** - Quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối -Mỗi ví dụ bao gồm các chú thích chi tiết giải thích từng bước, rất phù hợp cho người mới bắt đầu hoàn toàn! +Mỗi ví dụ đều có chú thích chi tiết giải thích từng bước, rất phù hợp cho người mới hoàn toàn! 👉 **[Bắt đầu với các ví dụ](examples/README.md)** 👈 ## Các bài học -|![ Sketchnote bởi @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/vi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![Ghi chú minh họa bởi @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/vi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu: Lộ trình - _Sketchnote bởi [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - - -| Số bài học | Chủ đề | Nhóm bài học | Mục tiêu học tập | Liên kết bài học | Tác giả | -| :---------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Định nghĩa Khoa học Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Học các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và cách nó liên quan đến trí tuệ nhân tạo, học máy và dữ liệu lớn. | [bài học](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Đạo đức trong Khoa học Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Khái niệm đạo đức dữ liệu, các thách thức & khung làm việc. | [bài học](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Định nghĩa Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Cách phân loại dữ liệu và các nguồn dữ liệu phổ biến. | [bài học](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Giới thiệu Thống kê & Xác suất | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Các kỹ thuật toán học về xác suất và thống kê để hiểu dữ liệu. | [bài học](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Làm việc với Dữ liệu Quan hệ | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Giới thiệu dữ liệu quan hệ và cơ bản khám phá và phân tích dữ liệu quan hệ bằng Ngôn ngữ truy vấn cấu trúc, gọi tắt là SQL (phát âm "see-quell"). | [bài học](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Làm việc với Dữ liệu NoSQL | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Giới thiệu dữ liệu phi quan hệ, các loại khác nhau và cơ bản khám phá và phân tích cơ sở dữ liệu dạng tài liệu. | [bài học](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Làm việc với Python | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Cơ bản sử dụng Python để khám phá dữ liệu với các thư viện như Pandas. Khuyến nghị có hiểu biết nền tảng về lập trình Python. | [bài học](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Chuẩn bị Dữ liệu | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Các chủ đề về kỹ thuật dữ liệu để làm sạch và biến đổi dữ liệu nhằm xử lý các thách thức về dữ liệu thiếu, không chính xác hoặc không đầy đủ. | [bài học](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Trực quan Hóa Số lượng | [Trực quan Hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Học cách sử dụng Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu về chim 🦆 | [bài học](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Trực quan Hóa Phân bố Dữ liệu | [Trực quan Hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa các quan sát và xu hướng trong một khoảng. | [bài học](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Trực quan Hóa Tỷ lệ | [Trực quan Hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa phần trăm rời rạc và theo nhóm. | [bài học](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Trực quan Hóa Mối quan hệ | [Trực quan Hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa các kết nối và tương quan giữa các bộ dữ liệu và các biến của chúng. | [bài học](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Trực quan Hóa Ý nghĩa | [Trực quan Hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Các kỹ thuật và hướng dẫn để làm cho hình trực quan của bạn có giá trị để giải quyết vấn đề và hiểu biết hiệu quả. | [bài học](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Giới thiệu vòng đời Khoa học Dữ liệu | [Vòng đời](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giới thiệu về vòng đời khoa học dữ liệu và bước đầu tiên là thu nhận và trích xuất dữ liệu. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Phân tích | [Vòng đời](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu tập trung vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Truyền đạt | [Vòng đời](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu tập trung vào việc trình bày hiểu biết từ dữ liệu theo cách giúp người ra quyết định dễ dàng hiểu hơn. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Khoa học Dữ liệu trên điện toán đám mây | [Dữ liệu Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Chuỗi bài học này giới thiệu về khoa học dữ liệu trên đám mây và các lợi ích của nó. | [bài học](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) và [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Khoa học Dữ liệu trên điện toán đám mây | [Dữ liệu Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Huấn luyện mô hình sử dụng công cụ Low Code. |[bài học](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) và [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Khoa học Dữ liệu trên điện toán đám mây | [Dữ liệu Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Triển khai mô hình với Azure Machine Learning Studio. | [bài học](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) và [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Khoa học Dữ liệu trong thực tế | [Trong thực tế](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Các dự án khoa học dữ liệu trong thế giới thực. | [bài học](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| Khoa học Dữ liệu cho Người Mới Bắt Đầu: Lộ trình - _Ghi chú minh họa bởi [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + + +| Số bài học | Chủ đề | Nhóm bài học | Mục tiêu học tập | Bài học liên kết | Tác giả | +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | Định nghĩa Khoa học Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Học các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và cách nó liên quan đến trí tuệ nhân tạo, máy học và dữ liệu lớn. | [bài học](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Đạo đức trong Khoa học Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Khái niệm, thách thức và khuôn khổ về Đạo đức dữ liệu. | [bài học](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Định nghĩa Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Cách dữ liệu được phân loại và các nguồn dữ liệu phổ biến. | [bài học](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Giới thiệu về Thống kê & Xác suất | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Các kỹ thuật toán học về xác suất và thống kê để hiểu dữ liệu. | [bài học](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Làm việc với Dữ liệu Quan hệ | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Giới thiệu dữ liệu quan hệ và những kiến thức cơ bản về khám phá và phân tích dữ liệu quan hệ với Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, còn gọi là SQL (phát âm "xì kuyn"). | [bài học](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Làm việc với Dữ liệu NoSQL | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Giới thiệu dữ liệu phi quan hệ, các loại khác nhau và các kiến thức cơ bản về khám phá và phân tích cơ sở dữ liệu tài liệu. | [bài học](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Làm việc với Python | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Kiến thức cơ bản sử dụng Python để khám phá dữ liệu với các thư viện như Pandas. Khuyến nghị có kiến thức nền tảng về lập trình Python. | [bài học](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Chuẩn bị Dữ liệu | [Làm việc với Dữ liệu](2-Working-With-Data/README.md) | Các chủ đề về kỹ thuật dữ liệu để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu nhằm giải quyết các thách thức về dữ liệu thiếu, không chính xác hoặc không đầy đủ. | [bài học](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Trực quan hóa Số lượng | [Trực quan hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Học cách sử dụng Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu chim 🦆 | [bài học](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Trực quan hóa Phân phối Dữ liệu | [Trực quan hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa các quan sát và xu hướng trong một khoảng. | [bài học](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Trực quan hóa Tỉ lệ | [Trực quan hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa phần trăm rời rạc và nhóm. | [bài học](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Trực quan hóa Mối quan hệ | [Trực quan hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa các kết nối và tương quan giữa các tập dữ liệu và các biến của chúng. | [bài học](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Trực quan hóa Có ý nghĩa | [Trực quan hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Kỹ thuật và hướng dẫn để làm cho các trực quan hóa của bạn có giá trị trong việc giải quyết vấn đề và rút ra cái nhìn sâu sắc hiệu quả. | [bài học](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Giới thiệu Chu trình Khoa học Dữ liệu | [Chu trình](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giới thiệu chu trình khoa học dữ liệu và bước đầu tiên là thu thập và khai thác dữ liệu. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Phân tích | [Chu trình](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giai đoạn này của chu trình khoa học dữ liệu tập trung vào kỹ thuật phân tích dữ liệu. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Truyền đạt | [Chu trình](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giai đoạn này của chu trình khoa học dữ liệu tập trung vào việc trình bày những cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu theo cách giúp người ra quyết định dễ hiểu hơn. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Khoa học Dữ liệu trên Đám mây | [Dữ liệu Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Chuỗi bài học này giới thiệu khoa học dữ liệu trên đám mây và các lợi ích của nó. | [bài học](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) và [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Khoa học Dữ liệu trên Đám mây | [Dữ liệu Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Huấn luyện mô hình bằng công cụ Low Code. |[bài học](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) và [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Khoa học Dữ liệu trên Đám mây | [Dữ liệu Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Triển khai mô hình với Azure Machine Learning Studio. | [bài học](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) và [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Khoa học Dữ liệu ngoài thực tế | [Thực tế](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Các dự án dựa trên khoa học dữ liệu trong thế giới thực. | [bài học](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Thực hiện các bước sau để mở bản mẫu này trong Codespace: +Thực hiện các bước sau để mở mẫu này trong Codespace: 1. Nhấp vào menu thả xuống Code và chọn tùy chọn Open with Codespaces. -2. Chọn + New codespace ở phía dưới của bảng điều khiển. -Để biết thêm thông tin, xem [tài liệu GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. Chọn + New codespace ở dưới cùng của khung. +Để biết thêm thông tin, hãy xem [tài liệu GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Thực hiện các bước sau để mở kho lưu trữ này trong container bằng máy tính cục bộ và VSCode sử dụng tiện ích mở rộng VS Code Remote - Containers: +Thực hiện các bước sau để mở kho lưu trữ này trong container sử dụng máy tính cục bộ và VSCode với tiện ích mở rộng VS Code Remote - Containers: -1. Nếu đây là lần đầu bạn sử dụng container phát triển, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu trước (ví dụ đã cài Docker) trong [tài liệu bắt đầu](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Nếu đây là lần đầu bạn dùng container phát triển, hãy đảm bảo hệ thống bạn đáp ứng các yêu cầu trước (ví dụ đã cài Docker) trong [tài liệu bắt đầu](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Để sử dụng kho lưu trữ này, bạn có thể mở kho lưu trữ trong một volume Docker riêng biệt: +Để sử dụng kho lưu trữ này, bạn có thể mở kho lưu trữ trong một volume Docker cách ly: -**Lưu ý**: Bên trong, điều này sẽ sử dụng lệnh Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** để sao chép mã nguồn vào một volume Docker thay vì hệ thống tập tin cục bộ. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) là cơ chế ưu tiên để lưu trữ dữ liệu container. +**Lưu ý**: Thao tác này sẽ dùng lệnh Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** để clone mã nguồn vào volume Docker thay vì hệ thống tập tin cục bộ. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) là cơ chế được ưu tiên để lưu trữ dữ liệu container. -Hoặc mở một phiên bản đã sao chép hoặc tải về kho lưu trữ trên máy cục bộ: +Hoặc mở phiên bản kho lưu trữ đã clone hoặc tải về cục bộ: -- Sao chép kho lưu trữ này vào hệ thống tập tin cục bộ của bạn. +- Clone kho lưu trữ này vào hệ thống tập tin cục bộ. - Nhấn F1 và chọn lệnh **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Chọn bản sao lớp này, chờ container khởi động và thử nghiệm. +- Chọn bản copy đã clone của thư mục này, chờ container khởi động, rồi thử nghiệm. ## Truy cập ngoại tuyến -Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách sử dụng [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo này, [cài đặt Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) trên máy của bạn, sau đó ở thư mục gốc của repo, gõ `docsify serve`. Website sẽ được phục vụ trên cổng 3000 trên localhost của bạn: `localhost:3000`. +Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách dùng [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo này, [cài đặt Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) trên máy cục bộ, sau đó trong thư mục gốc của repo, gõ `docsify serve`. Trang web sẽ được phục vụ trên cổng 3000 trên localhost của bạn: `localhost:3000`. -> Lưu ý, sổ tay (notebooks) sẽ không được Render qua Docsify, vì vậy khi cần chạy sổ tay, hãy làm riêng bên trong VS Code với kernel Python. +> Lưu ý, các notebook sẽ không hiển thị qua Docsify, vì vậy khi cần chạy notebook, hãy làm riêng trong VS Code với kernel Python. ## Các chương trình học khác -Đội ngũ chúng tôi còn sản xuất các chương trình học khác! Hãy xem: +Đội ngũ của chúng tôi còn sản xuất các chương trình học khác! Hãy xem: ### LangChain -[![LangChain4j cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain4j dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain.js dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AZD dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Đại lý AI dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Chuỗi AI Sinh Tạo -[![Generative AI cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Chuỗi AI tạo sinh +[![AI tạo sinh dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI tạo sinh (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI tạo sinh (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI tạo sinh (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Học Cốt Lõi -[![ML cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Khoa Học Dữ Liệu cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![An Ninh Mạng cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Phát Triển Web cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Phát Triển XR cho Người Mới Bắt Đầu](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Học cơ bản +[![ML dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Khoa học Dữ liệu dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![An ninh mạng dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Phát triển Web dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Phát triển XR dành cho Người mới bắt đầu](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Chuỗi Copilot -[![Copilot cho Lập Trình Đôi AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot cho Lập trình Hợp tác Với AI](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot cho C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cuộc Phiêu Lưu Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Cuộc phiêu lưu Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Nhận Trợ Giúp +## Nhận trợ giúp -**Gặp sự cố?** Hãy xem [Hướng Dẫn Khắc Phục Sự Cố](TROUBLESHOOTING.md) để tìm giải pháp cho các vấn đề thường gặp. +**Gặp sự cố?** Hãy xem [Hướng dẫn Khắc phục sự cố](TROUBLESHOOTING.md) của chúng tôi để tìm giải pháp cho các vấn đề phổ biến. -Nếu bạn bị mắc kẹt hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về việc xây dựng ứng dụng AI. Tham gia cùng những người học khác và các nhà phát triển giàu kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ, nơi các câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ tự do. +Nếu bạn bị kẹt hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia cùng những người học khác và các nhà phát triển giàu kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ, nơi những câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ tự do. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc gặp lỗi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập: +Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc gặp lỗi khi xây dựng, hãy truy cập: -[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Diễn đàn Nhà phát triển Microsoft Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**Tuyên bố từ chối trách nhiệm**: -Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được xem là nguồn tham khảo chính xác nhất. Đối với những thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp do con người thực hiện. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu nhầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này. +**Tuyên bố từ chối trách nhiệm**: +Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sự không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được xem là nguồn tham khảo chính thức. Đối với thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp do con người thực hiện. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này. \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh-CN/.co-op-translator.json b/translations/zh-CN/.co-op-translator.json index 1924b25f2..83a54d447 100644 --- a/translations/zh-CN/.co-op-translator.json +++ b/translations/zh-CN/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "zh-CN" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:13:53+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:33:25+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "zh-CN" }, diff --git a/translations/zh-CN/README.md b/translations/zh-CN/README.md index db149edd2..468a8b44a 100644 --- a/translations/zh-CN/README.md +++ b/translations/zh-CN/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 初学者数据科学课程 +# 面向初学者的数据科学课程 [![在 GitHub Codespaces 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分叉](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub 之星](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -微软 Azure 云倡导者很高兴提供一个为期 10 周、包含 20 课的数据科学课程。每节课包括课前和课后测验、完成课程的书面指导、解决方案和作业。我们基于项目的教学法让你在构建项目的过程中学习，是一种经过验证的新技能“牢固掌握”方式。 +微软的 Azure 云倡导者很高兴提供一个为期 10 周、包含 20 节课的完整数据科学课程。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面指导、解决方案以及作业。我们基于项目的教学法让你在构建项目的同时学习，这是新技能“扎根”的有效方式。 -**衷心感谢我们的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). +**衷心感谢我们的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)，[Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，[Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)，[Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)，[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，[Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)，[Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)，[Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 -**🙏 特别感谢 🙏 我们的 [Microsoft 学生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、审稿人和内容贡献者，**尤其是 Aaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar、[Vidushi 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--sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> 这样你将得到完成课程所需的所有内容，下载速度更快。 +> 这样可以让你更快下载，同时获得完成课程所需的一切内容。 -**如果您希望支持其他语言，支持列表见 [此处](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果你希望支持更多翻译语言，支持列表见 [这里](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### 加入我们的社区 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我们正在进行 Discord AI 学习系列，了解更多并于 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我们，请访问 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。您将获得使用 GitHub Copilot 进行数据科学的技巧和窍门。 +我们正在进行 Discord 上的“与 AI 学习”系列，详情及加入请访问 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，时间为 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你将获得使用 GitHub Copilot 进行数据科学的技巧和窍门。 ![Learn with AI series](../../translated_images/zh-CN/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # 你是学生吗？ -开始使用以下资源： +请从以下资源开始： -- [学生中心页面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此页面，您会找到初学者资源、学生包，甚至获得免费证书优惠券的方法。请收藏并定期查看此页面，因为我们至少每月更新内容。 -- [微软学习学生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球学生大使社区，这可能是你进入微软的机会。 +- [学生中心页面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此页面，你将找到初学者资源、学生包，甚至还有获取免费证书优惠券的方法。这是你值得收藏并定期查看的一页，因为我们至少每月更换内容。 +- [Microsoft Learn 学生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入学生大使全球社区，这可能是你进入微软的途径。 # 入门指南 ## 📚 文档 -- **[安装指南](INSTALLATION.md)** - 适合初学者的分步安装说明 -- **[使用指南](USAGE.md)** - 示例与常见工作流程 -- **[故障排除](TROUBLESHOOTING.md)** - 常见问题及解决方案 -- **[贡献指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何为本项目贡献代码 -- **[教师指南](for-teachers.md)** - 教学建议和课堂资源 +- **[安装指南](INSTALLATION.md)** - 为初学者提供的逐步安装说明 +- **[使用指南](USAGE.md)** - 示例和常用工作流程 +- **[故障排除](TROUBLESHOOTING.md)** - 常见问题解决方案 +- **[贡献指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何为本项目贡献 +- **[教师专用](for-teachers.md)** - 教学指导和课堂资源 -## 👨‍🎓 学生专区 -> **完全初学者**：对数据科学陌生？从我们的[初学者友好示例](examples/README.md)开始！这些简单且注释丰富的示例，将帮助你在深入完整课程前理解基础知识。 -> **[学生们](https://aka.ms/student-page)**：想独立使用这套课程，请先 fork 整个仓库，自行完成练习，从课前测验开始。随后阅读课程并完成其余活动。试着通过理解课程内容自己完成项目，而不是直接复制解决方案代码；解决方案代码位于每个面向项目的课程中的 /solutions 文件夹中。另一个主意是组建学习小组，与朋友们一同学习。想深入学习，我们推荐 [微软学习](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +## 👨‍🎓 适合学生 +> **完全初学者**：对数据科学新手？从我们的[初学者友好示例](examples/README.md)开始吧！这些简单且注释丰富的示例将帮助你掌握基础知识，然后再深入完整课程。 +> **[学生](https://aka.ms/student-page)**：想独立使用此课程，请 fork 整个仓库并独立完成练习，从课前测验开始。然后阅读讲义并完成后续活动。尝试通过理解课程内容完成项目，而不是直接复制解决方案代码；不过，这些代码在各项目导向课程的 /solutions 文件夹中可用。另一种方法是和朋友组成学习小组，一起学习内容。想进一步学习，我们推荐 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 **快速开始：** -1. 查看[安装指南](INSTALLATION.md)设置环境 -2. 浏览[使用指南](USAGE.md)学习如何使用课程 -3. 从第 1 课开始，按顺序学习 -4. 加入我们的 [Discord 社区](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 获取支持 +1. 查看 [安装指南](INSTALLATION.md) 安装环境 +2. 阅读 [使用指南](USAGE.md) 学习如何使用课程 +3. 从第一课开始，按顺序学习 +4. 加入我们的 [Discord 社区](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 寻求支持 -## 👩‍🏫 教师专区 +## 👩‍🏫 适合教师 -> **教师们**：我们已经[提供了一些建议](for-teachers.md)来帮助你使用这套课程。欢迎在我们的[讨论论坛](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)中提供反馈！ +> **教师们**：我们[提供了一些建议](for-teachers.md)关于如何使用本课程。欢迎在[讨论论坛](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)分享你的反馈！ ## 团队介绍 [![宣传视频](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣传视频") **动图作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 点击上方图片观看关于该项目及其创建者的视频！ +> 🎥 点击上方图片观看关于项目及其创建者的视频！ ## 教学法 -在构建本课程时，我们选择了两个教学原则：确保它是基于项目的，并包含频繁的小测验。到本系列结束时，学生将掌握数据科学的基本原则，包括伦理概念、数据准备、不同的数据处理方式、数据可视化、数据分析、数据科学的实际应用案例等内容。 +我们在构建课程时选择了两个教学原则：确保课程基于项目，并包含频繁的测验。在本系列课程结束时，学生将学会数据科学的基本原理，包括伦理概念、数据准备、不同的数据处理方法、数据可视化、数据分析、数据科学的实际应用案例等。 -此外，课前的低风险测验设定了学生学习主题的意图，课后的第二次测验则确保了进一步的知识巩固。该课程设计灵活且有趣，可以完整学习也可以部分学习。项目从小型开始，随着10周周期结束逐渐变得复杂。 +此外，课前的低压力测验帮助学生树立学习主题的意图，课后的测验确保知识的进一步巩固。该课程设计灵活且有趣，可以全部学习也可以部分学习。项目从小型开始，逐渐在10周周期结束时变得更加复杂。 -> 查看我们的[行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](CONTRIBUTING.md)、[翻译指南](TRANSLATIONS.md)。我们欢迎您的建设性反馈！ +> 查看我们的[行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](CONTRIBUTING.md)、[翻译指南](TRANSLATIONS.md)。欢迎您的建设性反馈！ -## 每节课包含： +## 每节课包括： -- 可选的手绘笔记 +- 可选的草图笔记 - 可选的补充视频 - 课前热身测验 -- 书面课程内容 -- 对于基于项目的课程，逐步指导如何构建项目 -- 知识点检测 -- 挑战任务 -- 补充阅读材料 +- 书面课程 +- 基于项目的课程，有逐步项目构建指南 +- 知识检查 +- 挑战 +- 补充阅读 - 作业 - [课后测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **关于测验的说明**：所有测验均包含在 Quiz-App 文件夹中，共有40次测验，每次包含3个问题。测验通过课程中的链接访问，测验应用可以本地运行或部署到 Azure；请按照 `quiz-app` 文件夹中的说明进行操作。测验正在逐步实现本地化。 +> **关于测验的说明**：所有测验均包含在 Quiz-App 文件夹中，共有40个测验，每个测验3个问题。课程中提供了链接，测验应用也可以本地运行或部署到 Azure；请参照 `quiz-app` 文件夹中的说明。测验内容正在逐步本地化。 -## 🎓 适合初学者的示例 +## 🎓 初学者友好示例 -**数据科学新手？** 我们创建了一个特别的[示例目录](examples/README.md)，内含简单、注释详尽的代码，帮助你快速入门： +**刚接触数据科学？** 我们创建了一个特别的[示例目录](examples/README.md)，提供简单且注释详细的代码，助你入门： - 🌟 **Hello World** - 你的第一个数据科学程序 -- 📂 **数据加载** - 学习读取和探索数据集 -- 📊 **简单分析** - 计算统计数据，发现模式 -- 📈 **基础可视化** - 创建图表和图形 -- 🔬 **真实项目** - 完整工作流程，从头到尾 +- 📂 **加载数据** - 学习读取与探索数据集 +- 📊 **简单分析** - 计算统计量、发现模式 +- 📈 **基础可视化** - 创建图表与图形 +- 🔬 **实际项目** - 从头到尾完成完整工作流 -每个示例都包含详细注释，解释每一步骤，非常适合绝对初学者！ +每个示例均包含详细注释，逐步解释每个步骤，非常适合初学者！ 👉 **[从示例开始](examples/README.md)** 👈 ## 课程列表 -|![由 @sketchthedocs 绘制的手绘笔记 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-CN/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![由 @sketchthedocs 制作的草图笔记 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-CN/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| 初学者数据科学：路线图 - _手绘笔记者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 数据科学初学者路线图 - _草图笔记作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| 课程号 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 相关课程 | 作者 | +| 课程编号 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 关联课程 | 作者 | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定义数据科学 | [简介](1-Introduction/README.md) | 了解数据科学的基本概念及其与人工智能、机器学习和大数据的关系。 | [课程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [视频](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | 数据科学伦理 | [简介](1-Introduction/README.md) | 数据伦理的概念、挑战及框架。 | [课程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | 定义数据 | [简介](1-Introduction/README.md) | 数据如何分类及其常见来源。 | [课程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 统计学与概率入门 | [简介](1-Introduction/README.md) | 使用概率与统计的数学技术理解数据。 | [课程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [视频](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 处理关系型数据 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 关系型数据简介及使用结构化查询语言（SQL，发音“see-quell”）进行探索与分析的基础。 | [课程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | 处理NoSQL数据 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 非关系型数据简介、各种类型及文档数据库的基础探索与分析。 | [课程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | 使用Python | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 使用Python及Pandas等库进行数据探索的基础。建议具备Python编程基础。 | [课程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [视频](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 数据准备 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 数据清洗与转换技术，应对缺失、不准确或不完整数据的挑战。 | [课程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 量的可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 学习使用Matplotlib可视化鸟类数据🦆 | [课程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | 数据分布的可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化区间内的观测值和趋势。 | [课程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 比例的可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化离散和分组的百分比。 | [课程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 关系的可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化数据集与变量之间的关联和相关性。 | [课程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 有意义的可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 制作有效解决问题和获得见解的有价值可视化的技巧和指导。 | [课程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 数据科学生命周期简介 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期介绍及其第一步骤-获取和提取数据。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 数据分析 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期中专注于数据分析的阶段。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | 交流沟通 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期中专注于以易于决策者理解的方式展示数据洞见的阶段。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | -| 17 | 云端数据科学 | [云数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 本系列课程介绍云端数据科学及其优势。 | [课程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 与 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 云端数据科学 | [云数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代码工具进行模型训练。 | [课程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 与 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 云端数据科学 | [云数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [课程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 与 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 现实世界中的数据科学 | [现实应用](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 现实世界中的数据科学驱动项目。 | [课程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | 定义数据科学 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 了解数据科学背后的基本概念及其与人工智能、机器学习和大数据的关系。 | [课程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [视频](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | 数据科学伦理 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 数据伦理的概念、挑战与框架。 | [课程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | 定义数据 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 数据的分类及其常见来源。 | [课程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 统计与概率简介 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 使用概率与统计的数学技巧理解数据。 | [课程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [视频](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | 关系型数据处理 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 介绍关系型数据及如何使用结构化查询语言（SQL，读作“see-quell”）探索和分析关系型数据的基础。 | [课程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | 非关系型数据处理 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 介绍非关系型数据及其各种类型，及文档数据库的基础探索与分析。 | [课程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python 数据处理 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 及 Pandas 等库进行数据探索的基础。建议具备 Python 编程基础。 | [课程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [视频](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | 数据准备 | [数据处理](2-Working-With-Data/README.md) | 涉及数据清洗与转换技术，处理缺失、不准确或不完整数据的挑战。 | [课程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 数量可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 学习使用 Matplotlib 可视化鸟类数据 🦆 | [课程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 数据分布可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化观测值和区间内的趋势。 | [课程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 比例可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化离散和分组百分比。 | [课程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 关系可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化数据集合及变量间的联系与相关性。 | [课程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 有意义的可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 提供制作有效问题解决和洞察的可视化的技巧和指导。 | [课程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 数据科学生命周期简介 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介绍数据科学生命周期及其第一步：数据获取与提取。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 分析阶段 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期的分析阶段，侧重数据分析技巧。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | 交流阶段 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 此阶段强调以便于决策者理解的方式展示数据洞察。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | 云端数据科学简介 | [云端数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 介绍云端数据科学及其优势。 | [课程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 云端数据科学 | [云端数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代码工具训练模型。 |[课程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | 云端数据科学 | [云端数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure 机器学习工作室部署模型。 | [课程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 实战中的数据科学 | [实战](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 现实世界中的数据科学项目。 | [课程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -按照以下步骤在 Codespace 中打开此示例： -1. 点击“代码”下拉菜单并选择“使用 Codespaces 打开”选项。 -2. 在面板底部选择“+ 新建 Codespace”。 -更多信息请查阅[GitHub文档](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 +按以下步骤在 Codespace 中打开此示例： +1. 点击 Code 下拉菜单，选择“Open with Codespaces”选项。 +2. 在面板底部选择 + New codespace。 +更多信息请查看 [GitHub 文档](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 -## VSCode Remote - Containers -使用本地计算机和 VS Code Remote - Containers 扩展，按照以下步骤在容器中打开该仓库： +## VSCode 远程 - 容器 +按以下步骤使用您本地的 VSCode 远程 - 容器扩展，在容器中打开此仓库： -1. 如果这是您首次使用开发容器，请确保您的系统满足先决条件（例如安装了 Docker），详见[入门文档](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +1. 如果是首次使用开发容器，请确保您的系统满足先决条件（例如安装了 Docker），详见[入门文档](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 -要使用此仓库，您可以选择在隔离的 Docker 卷中打开仓库： +使用此仓库，您可以选择在隔离的 Docker 卷中打开仓库： -**注意**：底层将使用 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 命令，将源代码克隆到 Docker 卷中，而不是本地文件系统中。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/)是持久化容器数据的首选机制。 +**注意**：此操作底层将使用 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 命令，将源代码克隆到 Docker 卷中，而非本地文件系统。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/)是持久化容器数据的首选机制。 或者打开本地克隆或下载的仓库版本： - 将此仓库克隆到本地文件系统。 - 按 F1，选择 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 命令。 -- 选择克隆的文件夹，等待容器启动，然后开始操作。 +- 选择克隆的文件夹，等待容器启动，然后开始使用。 ## 离线访问 -您可以通过使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 离线运行本手册。Fork 本仓库， 在本地机器上[安装 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然后在仓库根目录下，输入 `docsify serve`。该网站将在本地主机的3000端口提供服务：`localhost:3000`。 +您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 离线浏览本文档。Fork 本仓库，在本地机器上[安装 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然后在仓库根目录输入 `docsify serve`。网站将在本地主机的3000端口提供服务：`localhost:3000`。 -> 注意，笔记本不会通过 Docsify 渲染，因此需要运行笔记本时，请在 VS Code 中运行 Python 内核单独执行。 +> 注意，Jupyter 笔记本不会通过 Docsify 渲染，需要运行笔记本时，请在 VS Code 中使用 Python 内核单独运行。 -## 其他课程 +## 其他课程体系 -我们的团队还制作了其他课程！查看： +我们团队还制作了其他课程！敬请查看： ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js 初学者](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![适合初学者的 LangChain4j](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain.js 入门](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain 入门](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / 代理 -[![AZD 初学者](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI 初学者](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP 初学者](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI 代理初学者](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / Agents +[![AZD 入门](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI 入门](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP 入门](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI Agents 入门](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成式 AI 系列 -[![生成式 AI 初学者](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI 入门](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![生成式 AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![生成式 AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![生成式 AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -216,37 +216,37 @@ --- ### 核心学习 -[![机器学习 初学者](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![数据科学 初学者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![人工智能 初学者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![网络安全 初学者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web 开发 初学者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![物联网 初学者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR 开发 初学者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![机器学习入门](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![数据科学入门](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![人工智能入门](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![网络安全入门](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web 开发入门](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![物联网入门](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR 开发入门](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 -[![Copilot 用于 AI 配对编程](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot 用于 C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI 配对编程 Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot 冒险](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 获取帮助 -**遇到问题？** 查看我们的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md) 以获取常见问题的解决方案。 +**遇到问题？** 请查看我们的[Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md)，了解常见问题的解决方案。 -如果你遇到困难或对构建 AI 应用有任何疑问，加入其他学习者和经验丰富的开发者的讨论，共同探讨 MCP。这是一个支持性社区，欢迎提问并自由分享知识。 +如果你遇到卡顿或对构建 AI 应用有任何疑问，欢迎加入其他学习者和经验丰富的开发者，一起讨论 MCP。这里是一个支持性的社区，欢迎提问并自由分享知识。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 如果你在构建过程中有产品反馈或遇到错误，请访问： -[![Microsoft Foundry 开发者论坛](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) +[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **免责声明**： -本文件采用人工智能翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。虽然我们力求准确，但请注意自动翻译可能存在错误或不准确之处。原始文档的原语言版本应视为权威来源。对于重要信息，建议使用专业人工翻译。因使用本翻译而产生的任何误解或错误解释，我们不承担任何责任。 +本文件由AI翻译服务[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)翻译完成。虽然我们尽力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。以原文的母语版本为权威参考。如涉及重要信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用本翻译而引起的任何误解或误释承担责任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh-HK/.co-op-translator.json b/translations/zh-HK/.co-op-translator.json index 4d7365b37..0b6cdd331 100644 --- a/translations/zh-HK/.co-op-translator.json +++ b/translations/zh-HK/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "zh-HK" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:18:21+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:39:06+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "zh-HK" }, diff --git a/translations/zh-HK/README.md b/translations/zh-HK/README.md index c8666b319..c12260054 100644 --- a/translations/zh-HK/README.md +++ b/translations/zh-HK/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Data Science for Beginners - 一個課程大綱 +# Data Science for Beginners - A Curriculum [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,12 +17,12 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -微軟 Azure Cloud Advocates 很高興呈獻一個長達 10 週，共 20 課的數據科學課程。每一課包括課前和課後測驗、完成課程的文字指示、解決方案和作業。我們以專案為本的教學法讓你在實作中學習，這是一種經證實能讓新技能「牢記於心」的學習方式。 +Azure Cloud Advocates at Microsoft 很高興提供一個為期 10 週，共 20 課的資料科學課程。每一課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指引、解決方案以及作業。我們以項目為基礎的教學法讓你在實作中學習，是新技能得以紮根的有效方法。 -**衷心感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 +**衷心感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審閱者及內容貢獻者，** 特別是 Aaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar 、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審核者及內容貢獻者，** 特別是 Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-HK/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| @@ -30,28 +30,28 @@ ### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動且始終保持最新） +#### 透過 GitHub Action 自動化並持續更新支援 [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](./README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese 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可讓你快速下載完成課程所需的所有內容。 -**如需其他翻譯語言支援列表，請參閱[此處](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果你希望支援更多翻譯語言，清單請見 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### 加入我們的社群 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我們正在舉辦 Discord Learn with AI 系列，詳細瞭解並於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我們，詳情見 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。你將獲得如何使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧與竅門。 +我們有一個 Discord AI 學習系列活動，從 2025 年 9 月 18 日至 30 日開放，了解更多並加入我們：[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。你會獲得使用 GitHub Copilot 於資料科學上的技巧和秘訣。 ![Learn with AI series](../../translated_images/zh-HK/1.2b28cdc6205e26fe.webp) @@ -59,146 +59,148 @@ 開始使用以下資源： -- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面，您會找到初學者資源、學生包甚至獲取免費認證券的方法。這是一個你會想收藏並不時查看的頁面，因為我們每月至少更新一次內容。 -- [Microsoft Learn 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球學生大使社群，這可能是你進入微軟的途徑。 +- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面中，你可以找到初學者資源、學生套裝，甚至獲得免費證書憑證的方法。這是一個你應該加入書籤並不時查看的頁面，我們會至少每月更新內容。 +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入學生大使全球社群，或許這是你進入 Microsoft 的途徑。 -# 入門指引 +# 開始使用 ## 📚 文件 -- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 初學者逐步設置指引 -- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例和常用工作流程 -- **[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決 -- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何為本專案做出貢獻 -- **[給教師參考](for-teachers.md)** - 教學指導與課堂資源 +- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 針對初學者的逐步設置說明 +- **[使用說明](USAGE.md)** - 範例和常見工作流程 +- **[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決方案 +- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何參與此專案貢獻 +- **[給老師們](for-teachers.md)** - 教學指導及課堂資源 -## 👨‍🎓 給學生 -> **徹底初學者**：對數據科學陌生？請由我們的[初學者範例](examples/README.md)開始！這些簡單且充分註解的範例有助你理解基礎，然後再深入整個課程。 -> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：要自行使用本課程，請 fork 整個倉庫並自行完成練習，從課前小測開始。然後閱讀課程並完成剩餘活動。嘗試理解課堂內容來創建專案，而不是直接複製解決方案代碼；不過這些代碼可以在每個以專案為導向的課程之 /solutions 資料夾找到。另一個方法是與朋友組成學習小組，一起完成內容。進一步學習建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +## 👨‍🎓 給學生們 +> **完全初學者**：對資料科學不熟悉？從我們的[初學者友好範例](examples/README.md)開始！這些簡單且豐富註解的範例將幫助你在深入整個課程前，先建立基礎了解。 +> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若要自行使用本課程，請 fork 整個倉庫並自己完成練習，從課前小測驗開始。接著閱讀課程內容並完成其餘活動。嘗試透過理解課程去自行建立專案，而非直接複製解決方案程式碼；但你可以在每個專案導向課程的 /solutions 資料夾中找到完整程式碼。另一個方法是與朋友組成讀書會一起學習。我們建議進階學習可參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 -**快速開始步驟：** -1. 查看[安裝指南](INSTALLATION.md)來設置你的環境 -2. 閱讀[使用指南](USAGE.md)學習課程的使用方式 -3. 從第 1 課開始，依序進行 -4. 加入我們的[Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord)尋求支援 +**快速開始：** +1. 查看 [安裝指南](INSTALLATION.md) 設置環境 +2. 閱讀 [使用說明](USAGE.md) 學習如何操作課程 +3. 從第一課開始依序學習 +4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 取得支援 -## 👩‍🏫 給教師 +## 👩‍🏫 給老師們 -> **教師們**：我們提供了[一些建議](for-teachers.md)介紹如何使用本課程。歡迎您在[討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)提供回饋！ +> **老師們**：我們[提供一些建議](for-teachers.md) 如何使用本課程。樂意收到你在[討論區](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)的回饋！ ## 介紹團隊 -[![宣傳短片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣傳短片") +[![宣傳影片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣傳影片") -**動圖由** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) 製作 +**Gif 來源** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上面圖片觀看關於本專案及其創建者的影片！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看有關專案及創建團隊的影片！ -## 教學法 +## 教學理念 -我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保課程以專案為基礎，並包含頻繁的小測驗。在本系列課程結束時，學生將學會資料科學的基本原理，包括倫理概念、資料準備、資料處理的不同方法、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際應用案例等。 +我們在建構此課程時選擇了兩個教學原則：確保課程以專案為基礎，並包含頻繁的測驗。完成本系列課程後，學生將學會資料科學的基本原理，包括倫理觀念、資料準備、不同資料處理方式、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際應用案例等。 -此外，課前的低壓力測驗能設定學生學習主題的意圖，課後的另一個測驗則確保持續記憶。此課程設計靈活且有趣，可全程或分段學習。專案由淺入深，於10週循環結束時逐漸變得複雜。 +此外，課前的低壓力測驗設定學習者學習主題的目標，而課後第二次測驗則確保進一步的記憶鞏固。本課程設計彈性且有趣，可以全部或部分學習。專案從小型開始，隨著 10 週週期結束而逐漸變複雜。 -> 查看我們的[行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ +> 請查閱我們的[行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指引](TRANSLATIONS.md)。歡迎您的建設性回饋！ -## 每課包含： +## 每堂課包含： -- 選擇性的手繪筆記 -- 選擇性的補充影片 -- 課前暖身測驗 -- 書面課程 -- 對專案課程，附詳細的逐步專案建置指引 -- 知識檢核 -- 挑戰任務 +- 可選擇的手繪筆記 +- 可選擇的補充影片 +- 課前熱身測驗 +- 書面課程內容 +- 專案課程包含逐步建置指南 +- 知識檢測 +- 挑戰題 - 補充閱讀 - 作業 - [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **關於測驗的一點說明**：所有測驗均收錄於 Quiz-App 資料夾，共40個測驗，每個測驗包含三題問題。它們在課程中有連結，但測驗應用程式可於本機執行或部署至 Azure；請參照 `quiz-app` 資料夾中的說明。測驗正逐步本地化中。 +> **關於測驗的一點說明**：所有測驗均包含在 Quiz-App 資料夾中，共 40 個測驗，每個測驗包含三個問題。它們在課程中有連結，但也可本地執行或部署至 Azure；請參考 `quiz-app` 資料夾內的說明。測驗正逐步本地化中。 ## 🎓 初學者友善範例 -**資料科學新手？** 我們建立了特別的[範例目錄](examples/README.md)，提供簡單且詳細註解的程式碼，助您快速入門： +**資料科學新手？** 我們製作了特別的 [範例目錄](examples/README.md)，有簡易且註解詳盡的程式碼幫助您入門： -- 🌟 **Hello World** - 您的第一個資料科學程式 -- 📂 **載入資料** - 學習讀取與探索資料集 -- 📊 **簡易分析** - 計算統計數據並發掘規律 -- 📈 **基本視覺化** - 製作圖表 -- 🔬 **實務專案** - 從頭到尾完成工作流程 +- 🌟 **Hello World** - 你的第一個資料科學程式 +- 📂 **載入資料** - 學習讀取及探索資料集 +- 📊 **簡單分析** - 計算統計數據與尋找趨勢 +- 📈 **基本視覺化** - 製作圖表與圖形 +- 🔬 **實際專案** - 從頭到尾完成的工作流程 -每個範例都有詳細註解，解釋每一步驟，適合完全初學者！ +每個範例包含詳細註解說明每步驟，非常適合初學者！ 👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈 -## 課程 +## 課程內容 -|![ 由 @sketchthedocs 繪製手繪筆記 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-HK/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| + +|![ 由 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev 繪製的手繪筆記](../../translated_images/zh-HK/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| 資料科學初學者路線圖 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | +| 初學者資料科學路線圖 - _手繪筆記作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + -| 課程編號 | 主題 | 課程分類 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | -| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 課程編號 | 主題 | 課程群組 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | +| :-------: | :---------------------------------------: | :-------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | 定義資料科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念及其與人工智能、機器學習和大數據的關係。 | [課程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [影片](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | 資料科學倫理學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料倫理概念、挑戰和框架。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 02 | 資料科學倫理 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料倫理概念、挑戰與框架。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | 定義資料 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料如何分類及其常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 統計與機率入門 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 介紹機率與統計的數學技巧，用以理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 使用關聯式資料庫 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料及結構化查詢語言（SQL，發音為“see-quell”） 基本探索與分析技巧。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | 使用 NoSQL 資料 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯式資料及其各種型態，以及文件資料庫的探索與分析基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 04 | 統計與機率導論 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 使用數學方法機率與統計來理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | 處理關聯資料 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯資料及使用結構化查詢語言（SQL，讀作“see-quell”）探索與分析關聯資料的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | 處理 NoSQL 資料 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯資料、其各種類型及探索與分析文件資料庫的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | 使用 Python | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 及 Pandas 等函式庫進行資料探索的基礎。建議具備 Python 程式設計基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 資料準備 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 資料清理與轉換技巧，處理缺失、不準確或不完整資料的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 視覺化數量 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 使用 Matplotlib 視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | 視覺化資料分布 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化觀察值及趨勢於區間內。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 視覺化比例 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散及群組百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 視覺化關係 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料及其變數間的連結及相關性。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 有意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 運用技巧與指導，使視覺化對於有效問題解決與洞察有價值。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 資料科學生命週期導論 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步──資料獲取與萃取。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 資料分析 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 生命週期中著重於資料分析的技術。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | 溝通呈現 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 著重呈現資料洞察，以方便決策者理解資料。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 介紹雲端資料科學及其優點。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 及 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低程式碼工具訓練模型。 |[課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 及 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 及 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 實務資料科學 | [實務應用](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中由資料科學驅動的專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 08 | 資料準備 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 清理與轉換資料的技巧，以處理缺失、不準確或不完整資料的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 數量視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 學習使用 Matplotlib 對鳥類資料進行視覺化 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 分布視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化區間內的觀察值與趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 比例視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散及分組百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 關係視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集及其變數之間的連結與相關性。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 有意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有效解決問題與提供洞察的有價值視覺化技巧與指引。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 資料科學生命週期導論 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步驟——取得與擷取資料。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 分析 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於分析資料的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | 溝通 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中聚焦於將資料洞察以決策者易於理解的方式呈現的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 這系列課程介紹雲端資料科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代碼工具訓練模型。 |[課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 實務資料科學 | [實務應用](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中的資料科學專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -請依照以下步驟在 Codespace 中開啟此範例： -1. 點擊「Code」下拉選單，選擇「Open with Codespaces」。 -2. 在右側窗格底部選擇「+ New codespace」。 +請依下列步驟在 Codespace 打開此範例： +1. 點擊 Code 下拉選單，選擇 Open with Codespaces 選項。 +2. 在側欄底部選擇 + New codespace。 更多資訊請參考 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 -## VSCode 遠端 - 容器 -請依照以下步驟，使用本機電腦與 VSCode 以及 VS Code Remote - Containers 擴充功能，在容器中開啟此儲存庫： +## VSCode Remote - Containers +請依下列步驟使用本機與 VSCode 的 Remote - Containers 擴充功能在容器中開啟此版本庫： -1. 如是第一次使用開發容器，請確定系統符合前置需求（例如安裝 Docker），詳見[快速入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +1. 若您是首次使用開發容器，請確保系統符合前置條件（例如已安裝 Docker），詳見[入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 -使用此儲存庫，可選擇於獨立 Docker 卷中開啟儲存庫： +使用此版本庫，您可以選擇以獨立 Docker 卷打開： -**注意**：底層會執行 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始碼複製到 Docker 卷而非本機檔案系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器資料的推薦方式。 +**注意**：底層將使用 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 命令，將原始碼克隆至 Docker 卷而非本地檔案系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 為持久化容器資料的首選。 -或開啟本機已克隆或下載版本的儲存庫： +或者打開本地克隆或下載的版本庫： -- 將此儲存庫克隆到本機檔案系統。 -- 按 F1，選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 -- 選擇克隆後的資料夾，等待容器啟動，開始操作。 +- 將此版本庫克隆至本地檔案系統。 +- 按 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 命令。 +- 選取克隆資料夾，等待容器啟動後開始使用。 ## 離線存取 -您可使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線瀏覽此文件。請先 fork 此儲存庫，[安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) 至本機，然後在此儲存庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站會在本機的 3000 埠提供服務：`localhost:3000`。 +您可使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線閱讀本文件。請分支（fork）此版本庫，於本機安裝 Docsify，並於此版本庫根目錄下執行 `docsify serve`。網站將於本地執行於 3000 端口：`localhost:3000`。 -> 注意，使用 Docsify 不會呈現筆記本檔案，需時請另以 VS Code 執行 Python 核心來執行筆記本。 +> 注意，notebook 不會透過 Docsify 呈現，當需執行 notebook 時，請在 VS Code 中用 Python kernel 獨立執行。 ## 其他課程 -我們團隊還有其他課程！請參考： +我們團隊也製作其他課程！請參考： ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j 初學者指南](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / 代理人 +### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -206,7 +208,7 @@ --- -### 生成式人工智能系列 +### 生成式 AI 系列 [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -231,21 +233,21 @@ [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## 獲取幫助 +## 獲取支援 -**遇到問題？** 請查看我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)，了解常見問題的解決方案。 +**遇到問題嗎？** 請查看我們的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以解決常見問題。 -如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，歡迎加入與其他學習者及有經驗的開發人員一起討論 MCP 的社群。在這裡，問題被歡迎，並且知識自由分享。 +如果你遇到困難或有任何建立 AI 應用程式的問題，歡迎加入學習者和經驗豐富的開發者社群，一同討論 MCP。這是一個支持互助的社區，歡迎提出問題並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您在開發過程中有產品反饋或遇到錯誤，請訪問： +如果你有產品反饋或在開發中遇到錯誤，請訪問： [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**免責聲明**： -此文件經由 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯。儘管我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的本地語言版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。本公司不對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋承擔責任。 +**免責聲明**： +本文件使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們力求準確，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的本地語言版本應視為權威資料。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯而引致的任何誤解或誤釋承擔責任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh-MO/.co-op-translator.json b/translations/zh-MO/.co-op-translator.json index d83d7ce38..79c1d655c 100644 --- a/translations/zh-MO/.co-op-translator.json +++ b/translations/zh-MO/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "zh-MO" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:16:57+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:37:10+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "zh-MO" }, diff --git a/translations/zh-MO/README.md b/translations/zh-MO/README.md index 7a8cee6eb..f1de8efb6 100644 --- a/translations/zh-MO/README.md +++ b/translations/zh-MO/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 資料科學初學者課程 +# Data Science for Beginners - 一份課程大綱 [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,186 +17,186 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -微軟 Azure Cloud 擁護者很高興提供一個為期 10 週、包含 20 課的全方位資料科學課程。每課包含課前和課後測驗、完成課程的書面指引、解答以及作業。我們基於專案的教學法讓你藉由實作學習，是個有效幫助新技能「紮根」的方法。 +微軟 Azure Cloud Advocates 很高興能提供一份為期 10 週、包含 20 課的資料科學課程大綱。每課都包含課前及課後小測、完成課程的文字指示、解答及作業。我們以專案為本的教學法讓你在實作中學習，這是讓新技能紮根的有效方式。 -**特別感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)、[Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、[Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)、[Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、[Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)、[Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)、[Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 +**誠摯感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審稿者與內容貢獻者，** 特別感謝 Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審核者及內容貢獻者，** 包括 Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![由 @sketchthedocs 繪製筆記 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-MO/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-MO/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| 資料科學初學者 - _由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製筆記_ | +| 初學者資料科學 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | ### 🌐 多語言支援 #### 透過 GitHub Action 支援（自動且持續更新） -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](./README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[阿拉伯語](../ar/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [緬甸語（Myanmar）](../my/README.md) | [中文（簡體）](../zh-CN/README.md) | [中文（繁體，香港）](../zh-HK/README.md) | [中文（繁體，澳門）](./README.md) | [中文（繁體，臺灣）](../zh-TW/README.md) | [克羅地亞語](../hr/README.md) | [捷克語](../cs/README.md) | [丹麥語](../da/README.md) | [荷蘭語](../nl/README.md) | [愛沙尼亞語](../et/README.md) | [芬蘭語](../fi/README.md) | [法語](../fr/README.md) | [德語](../de/README.md) | [希臘語](../el/README.md) | [希伯來語](../he/README.md) | [印地語](../hi/README.md) | [匈牙利語](../hu/README.md) | [印尼語](../id/README.md) | [義大利語](../it/README.md) | [日語](../ja/README.md) | [坎納達語](../kn/README.md) | [韓語](../ko/README.md) | [立陶宛語](../lt/README.md) | [馬來語](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆語](../ml/README.md) | [馬拉地語](../mr/README.md) | [尼泊爾語](../ne/README.md) | [尼日利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威語](../no/README.md) | [波斯語（法爾西）](../fa/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [葡萄牙語（巴西）](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙語（葡萄牙）](../pt-PT/README.md) | [旁遮普語（Gurmukhi）](../pa/README.md) | [羅馬尼亞語](../ro/README.md) | [俄語](../ru/README.md) | [塞爾維亞語（西里爾字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克語](../sk/README.md) | [斯洛文尼亞語](../sl/README.md) | [西班牙語](../es/README.md) | [斯瓦希里語](../sw/README.md) | [瑞典語](../sv/README.md) | [他加祿語（菲律賓語）](../tl/README.md) | [泰米爾語](../ta/README.md) | [泰盧固語](../te/README.md) | [泰語](../th/README.md) | [土耳其語](../tr/README.md) | [烏克蘭語](../uk/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [越南語](../vi/README.md) -> **較喜歡本機複製？** +> **想要本地克隆？** -> 此倉庫包含超過 50 種語言的翻譯，會極大增加下載大小。若要在無翻譯之情況下複製，可使用稀疏檢出： +> 本儲存庫包含 50 多種語言翻譯，會大幅增加下載量。若想克隆但不含翻譯，請使用稀疏簽出： > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> 這樣你就能快速下載完成課程所需的所有內容。 +> 這樣你就可以用更快的下載速度取得所有完成課程所需的資料。 -**若希望有其他語言支援，可參考此處列出的語言 [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**若您希望支持額外語言，請參閱[這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### 加入我們的社群 +#### 加入我們的社區 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我們目前舉辦 Discord AI 學習系列，更多詳情及參與請訪問 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動期間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你將學到使用 GitHub Copilot 進行資料科學的秘訣與技巧。 +我們有正在進行的 Discord AI 學習系列，詳細信息及加入請見 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你將會學習使用 GitHub Copilot 做資料科學的技巧與秘訣。 ![Learn with AI series](../../translated_images/zh-MO/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # 你是學生嗎？ -可以從以下資源開始： +請先從以下資源開始： -- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁你會找到初學者資源、學生包甚至取得免費認證券的方法。這頁是你必須收藏並定期查看的，因為我們至少每月會更新內容。 -- [Microsoft Learn 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球的學生大使社群，這可能是你加入微軟的途徑。 +- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 這頁面提供初學者資源、學生套件，甚至獲取免費認證券的途徑。這頁值得收藏並偶爾回來看看，因為內容每月至少調整一次。 +- [Microsoft Learn 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球學生大使社群，有可能是踏入微軟的契機。 -# 開始使用 +# 上手指南 ## 📚 文件 -- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 初學者逐步設定說明 +- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 初學者一步步安裝教學 - **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 -- **[問題排除](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決方案 -- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何貢獻此專案 -- **[給教師](for-teachers.md)** - 教學指引與課堂資源 +- **[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決方案 +- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何對本專案做出貢獻 +- **[教師資源](for-teachers.md)** - 教學指導與課堂資料 -## 👨‍🎓 給學生 -> **完全初學者**：對資料科學不熟悉？從我們的[初學者範例](examples/README.md)開始！這些簡單且有詳解的範例會幫助你先理解基礎，再逐步學習完整課程。 -> **[學生們](https://aka.ms/student-page)**：若想自行使用本課程，請 fork 整個倉庫並自行完成練習，先從課前測驗開始。然後閱讀講義並完成其他活動。盡量透過理解課程內容來製作專案，而非直接複製解答代碼，但各專案導向課程中在 /solutions 資料夾能找到解答代碼。另一個方法是與朋友組成讀書會一起研讀內容。若想更進一步，我們推薦 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +## 👨‍🎓 學生專區 +> **完全初學者**: 資料科學新手？請先從我們的[初學者友好範例](examples/README.md)開始！這些簡單且詳細註解的範例將幫助你在深入全課程前掌握基礎。 +> **[學生們](https://aka.ms/student-page)**：欲自行使用課程，請 fork 整個倉庫並依序完成練習，從課前小測開始。閱讀講義並完成後續活動。建議以理解課程內容的方式完成專案，而非直接抄寫解答；不過每一專案導向課程的 /solutions 資料夾有完整解答碼。你也可以與朋友組成讀書會，共同研讀。欲進一步學習，我們推薦[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 **快速開始：** -1. 查看 [安裝指南](INSTALLATION.md) 設定你的環境 -2. 閱讀 [使用指南](USAGE.md) 學習如何使用課程 -3. 從第 1 課開始，依序學習 -4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 尋求支援 +1. 查看[安裝指南](INSTALLATION.md)以設置你的環境 +2. 閱讀[使用指南](USAGE.md)學習如何使用課程材料 +3. 從第一課開始，按順序進行 +4. 加入我們的[Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord)尋求幫助 -## 👩‍🏫 給教師 +## 👩‍🏫 教師專區 -> **教師們**：我們有[一些建議](for-teachers.md)幫助你使用本課程。歡迎在我們的[討論區](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)提供反饋！ +> **教師們**：我們提供了[一些教學建議](for-teachers.md)，歡迎您在[討論區](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)留下您的反饋！ ## 認識團隊 -[![宣傳影片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣傳影片") +[![推廣影片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "推廣影片") -**Gif 由** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) 製作 +**動圖製作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上方圖片觀看介紹這個專案及創作者的影片！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案與創建團隊的影片！ ## 教學法 -我們在設計這個課程時選擇了兩個教學原則：確保課程以專案為基礎，並包含頻繁的小測驗。在這個系列結束時，學生將學會基本的資料科學原理，包括倫理概念、資料準備、不同的資料處理方式、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際應用案例等。 +在建立本課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程以專案為基礎，並且包含頻繁的小測驗。透過這系列課程，學生將學習數據科學的基本原理，包括倫理概念、數據準備、不同的數據處理方式、數據視覺化、數據分析、數據科學的實際案例等等。 -此外，課前的小測驗能設定學生學習主題的意圖，而課後的第二次測驗則有助於加深記憶。這套課程設計靈活有趣，可以全程或部分進行。專案從小型開始，隨著十週學習周期結束而漸趨複雜。 +此外，課前一個低風險的小測驗能幫助學生設定學習該主題的目標，課後的第二個小測驗則確保更好的記憶與吸收。本課程設計靈活且充滿趣味，可全部或部分進行。專案從小規模開始，逐漸變得更為複雜，直至10週的學習周期結束。 -> 請參閱我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎您的建設性回饋！ +> 查閱我們的[行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。歡迎您的建設性回饋！ -## 每課內容包括： +## 每堂課包含： -- 選擇性手繪筆記 -- 選擇性補充影片 -- 課前暖身小測驗 -- 書面課程內容 -- 對於專案為本的課程，提供逐步指南教您如何建構專案 -- 知識檢核 +- 選擇性的手繪筆記 +- 選擇性的補充影片 +- 課前熱身小測驗 +- 課文講義 +- 對於專案式課程，有一步步的專案製作指引 +- 知識檢測 - 挑戰題 -- 補充閱讀 -- 作業 +- 補充閱讀資料 +- 功課 - [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **關於小測驗的說明**：所有測驗集中於 Quiz-App 資料夾內，共 40 組，每組 3 題。課程中有連結可直接進入，但此測驗應用程式也可以在本機運行或部署到 Azure；請參考 `quiz-app` 資料夾中的說明。測驗正陸續進行本地化。 +> **關於測驗的小提示**：所有測驗都收納於 Quiz-App 資料夾，總計40個測驗，每個測驗含三個問題。測驗會從課程中連結，但也可以在本地執行或部署至 Azure；請參考 `quiz-app` 資料夾中的指示。這些測驗正逐步進行本地化。 ## 🎓 初學者友善範例 -**剛接觸資料科學？** 我們創建了一個特別的[範例目錄](examples/README.md)，內含簡單且註解詳盡的程式碼幫助您入門： +**第一次接觸數據科學？** 我們創建了特別的[範例目錄](examples/README.md)，提供簡單且註解詳盡的程式碼幫助您入門： -- 🌟 **Hello World** - 您的第一個資料科學程式 -- 📂 **載入資料** - 學習如何讀取和探索資料集 -- 📊 **簡易分析** - 計算統計數據並找出模式 -- 📈 **基礎視覺化** - 製作圖表與圖形 -- 🔬 **實務專案** - 從開始到完成的完整工作流程 +- 🌟 **Hello World** - 您的第一個數據科學程式 +- 📂 **資料載入** - 學習讀取並探索資料集 +- 📊 **簡單分析** - 計算統計數據並尋找模式 +- 📈 **基本視覺化** - 製作圖表與圖形 +- 🔬 **實務專案** - 從頭到尾完成工作流程 -每個範例都有詳細註釋解釋每個步驟，超適合零基礎新手！ +每個範例都包含詳盡的註解說明每一步，非常適合完全的新手！ -👉 **[從範例開始學習](examples/README.md)** 👈 +👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈 -## 課程目錄 +## 課程 -|![ 手繪筆記由 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-MO/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ @sketchthedocs 的手繪筆記 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-MO/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| 資料科學初學者路線圖 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 初學者數據科學課程地圖 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | + | 課程編號 | 主題 | 課程分類 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | -| :------: | :----------------------------------------: | :-----------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定義資料科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念與其與人工智慧、機器學習、大數據的關係。 | [課程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [影片](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | 資料科學倫理 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料倫理的概念、挑戰與框架。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | 定義資料 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料分類及其常見來源的介紹。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 統計與機率入門 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 運用機率與統計的數學技巧理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 處理關聯式資料 | [資料處理](2-Working-With-Data/README.md) | 關聯式資料介紹及使用結構化查詢語言 SQL（發音為“see-quell”）探索與分析關聯式資料基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | 處理非關聯式資料 | [資料處理](2-Working-With-Data/README.md) | 非關聯式資料及其各類型介紹，並介紹探索與分析文件資料庫的基本。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | 使用 Python | [資料處理](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 及 Pandas 等函式庫進行資料探索基礎。建議具備 Python 程式設計基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 資料準備 | [資料處理](2-Working-With-Data/README.md) | 資料清理與轉換的技巧，處理遺漏、不準確或不完整資料的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 資料數量視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 學習使用 Matplotlib 視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | 資料分布視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 觀察並視覺化區間內的趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 比例視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散與分組百分比資料。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 關聯視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化不同資料集及變數間的連結與相關性。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 有意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 提供製作有助於有效解決問題與洞察的視覺化技術與指導。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 資料科學生命週期入門 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期介紹及資料獲取與萃取的第一步。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 分析階段 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於資料分析的技術階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | 溝通階段 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於以易於決策者理解的方式呈現資料洞察的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | -| 17 | 雲端資料科學 | [雲資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 介紹雲端資料科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 雲端資料科學 | [雲資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低程式碼工具訓練模型。 |[課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 雲端資料科學 | [雲資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure 機器學習工作室部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 野外資料科學 | [野外](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中資料科學驅動的專案案例。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | 定義數據科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 了解數據科學背後的基本概念，以及其與人工智能、機器學習及大數據的關係。 | [課程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [影片](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | 數據科學倫理 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 數據倫理概念、挑戰和框架。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | 定義數據 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 瞭解數據如何分類及其常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 統計與機率導論 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 使用機率與統計數學技術來理解數據。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | 使用關聯式數據 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式數據及如何使用結構化查詢語言(SQL，發音「see-quell」)來探索和分析關聯式資料的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | +| 06 | 使用 NoSQL 數據 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯式數據、各類型別以及如何探索和分析文件型資料庫的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | 使用 Python | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 及如 Pandas 等函式庫進行數據探索的基礎。建議具備 Python 程式設計基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | 數據準備 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 涵蓋清理與轉換數據的技術，應對遺失、不準確及不完整數據的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 量化視覺化 | [數據視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 學習如何使用 Matplotlib 視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 數據分布視覺化 | [數據視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化區間內的觀察與趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 比例視覺化 | [數據視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散與群組百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 關係視覺化 | [數據視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集及其變數間的連結與關聯。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 有意義的視覺化 | [數據視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有效解決問題與洞察的有價值視覺化的技巧與指導。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 數據科學生命週期導論 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹數據科學生命週期及其首步──獲取與擷取數據。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 分析階段 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 數據科學生命週期中專注於分析數據的階段技巧。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 16 | 溝通階段 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 數據科學生命週期中專注於以便於決策者理解的方式呈現數據洞察的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 17 | 雲端數據科學 | [雲端數據](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 介紹雲端數據科學及其優勢的系列課程。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 及 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 雲端數據科學 | [雲端數據](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Low Code 工具訓練模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 及 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | 雲端數據科學 | [雲端數據](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 及 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 真實世界的數據科學 | [真實世界](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中由數據科學驅動的專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -請依照以下步驟在 Codespace 中開啟此範例： -1. 點擊 Code 下拉選單並選擇 Open with Codespaces 選項。 -2. 在窗格底部選擇 + New codespace。 -更多資訊請參閱 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 - -## VSCode 遠端 - Containers -請依照下列步驟使用本機電腦與 VSCode 搭配 VS Code Remote - Containers 延伸套件在容器中開啟此專案： +請依照以下步驟以 Codespace 開啟此範例： +1. 點擊 Code 下拉選單並選擇 Open with Codespaces。 +2. 在側邊欄底部選擇 + New codespace。 +更多資訊請參見 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 -1. 若是首次使用開發容器，請確保系統符合前置需求（例如已安裝 Docker），參考 [入門文檔](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +## VSCode Remote - Containers +請依照以下步驟，透過本機與 VSCode 並利用 VS Code Remote - Containers 擴充功能，在容器中開啟此儲存庫： -使用此專案有兩種方法： +1. 若首次使用開發容器，請確認系統符合先決條件（例如已安裝 Docker），詳見[入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 -您可直接在隔離的 Docker 卷中打開資料庫： +使用此儲存庫，可選擇以隔離的 Docker 磁碟區開啟： -**注意**：此方式底層會使用 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始碼克隆到 Docker 卷，而非本地檔案系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是保留容器資料的推薦方式。 +**注意**：背後將使用 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 指令，在 Docker 磁碟區克隆原始碼，而非使用本地檔案系統。[Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器數據的推薦方式。 -或是打開本地克隆或下載的專案版本： +或開啟本地克隆或下載的儲存庫版本： -- 將此專案克隆至本地。 +- 將儲存庫克隆至本機檔案系統。 - 按 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 -- 選擇剛剛克隆的資料夾，等待容器啟動後開始操作。 +- 選擇該資料夾的複本，等候容器啟動後開始試用。 -## 離線使用 +## 離線存取 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線查看此文件。請先分叉此儲存庫，並在本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此儲存庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站會在本機的 3000 端口啟動：`localhost:3000`。 +您可以透過使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線瀏覽此文件。請先分叉此儲存庫，[在本機安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此儲存庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站將在本機的3000埠運行：`localhost:3000`。 -> 注意，筆記本不會由 Docsify 呈現，因此要執行筆記本時請在 VS Code 中使用 Python 核心另行執行。 +> 注意，使用 Docsify 時不會渲染筆記本內容，若需執行筆記本，請在 VS Code 中透過 Python 核心另行執行。 ## 其他課程 -我們團隊還有其他課程！請參考： +我們的團隊也提供其他課程！敬請參考： + ### LangChain -[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) +[![LangChain4j 初學者指南](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents @@ -207,7 +207,7 @@ --- -### Generative AI Series +### 生成式 AI 系列 [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -215,7 +215,7 @@ --- -### Core Learning +### 核心學習 [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -226,21 +226,21 @@ --- -### Copilot Series +### Copilot 系列 [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Getting Help +## 獲取幫助 -**遇到問題嗎？** 請參閱我們的[疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)以獲得常見問題的解決方案。 +**遇到問題？** 請查看我們的[故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以獲取常見問題的解決方案。 -如果您在構建 AI 應用時遇到困難或有任何疑問，歡迎加入其他學習者和有經驗的開發者的討論。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。 +如果你卡住了或者對構建 AI 應用有任何疑問，加入其他學習者和有經驗的開發者，一起討論 MCP。這是一個支援性強的社群，歡迎提問並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您在開發過程中有產品反饋或遇到錯誤，請訪問： +如果你在構建過程中有產品反饋或發現錯誤，請訪問： [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) @@ -248,5 +248,5 @@ **免責聲明**： -本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為具權威性的資料來源。關於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用此翻譯而產生的任何誤解或誤釋承擔責任。 +本文件由人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯而成。雖然我們致力於確保準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤釋概不負責。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh-TW/.co-op-translator.json b/translations/zh-TW/.co-op-translator.json index b1a76bf37..b5ba2a1ca 100644 --- a/translations/zh-TW/.co-op-translator.json +++ b/translations/zh-TW/.co-op-translator.json @@ -360,8 +360,8 @@ "language_code": "zh-TW" }, "README.md": { - "original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146", - "translation_date": "2026-01-30T01:19:54+00:00", + "original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953", + "translation_date": "2026-02-06T07:40:51+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "zh-TW" }, diff --git a/translations/zh-TW/README.md b/translations/zh-TW/README.md index badb1c649..b6ec3bc3a 100644 --- a/translations/zh-TW/README.md +++ b/translations/zh-TW/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 初學者資料科學課程大綱 +# 資料科學初學者課程 [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,238 +17,238 @@ [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -微軟 Azure 雲端倡導者很高興提供一個為期 10 週、共 20 節的資料科學課程。每堂課包含課前和課後測驗、完成課程的書面指南、解答以及作業。我們採用以專案為基礎的教學法，讓你在實作中學習，這是一種讓新技能穩固吸收的有效方式。 +微軟的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一套為期 10 週，共 20 課的資料科學課程。每課都包含課前和課後的小測驗、完成課程的書面指導、解答和作業。我們採用以專案為基礎的教學方法，讓您在學習中實作，加強新技能的吸收。 -**衷心感謝我們的作者們：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)、[Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、[Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)、[Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、[Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)、[Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)、[Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 +**衷心感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)、[Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、[Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)、[Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、[Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)、[Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)、[Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審查員與內容貢獻者，** 主要包括 Aaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審閱者和內容貢獻者，** 包括 Aaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、 +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar 、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-TW/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| -| 初學者資料科學 - _圖解筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | +| 資料科學初學者 - _手繪筆記 由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 提供_ | -### 🌐 多語系支援 +### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動且隨時更新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動且保持最新） [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](./README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **偏好本機複製？** +> **偏好本地複製？** -> 本儲存庫包含超過 50 種語言翻譯，會大幅增加下載大小。若要在沒有翻譯的情況下複製，請使用稀疏檢出： +> 本儲存庫包含 50 多種語言翻譯，會顯著增加下載大小。若要在無翻譯的情況下進行稀疏檢出，請用 sparse checkout： > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` -> 這樣你會以更快的速度獲得完成課程所需的一切。 +> 這樣可讓您以更快的速度取得完成課程所需的內容。 -**如果你希望支援其他翻譯語言，清單列於[這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如需支援其他翻譯語言，請參考[這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### 加入我們的社群 +#### 加入我們的社群 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -我們持續進行 Discord 上的 AI 學習系列，詳情請參閱並加入 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動期間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你將獲得使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧與秘訣。 +我們正在舉辦 Discord 學習 AI 系列，了解更多並加入我們，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日，詳見 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。您將獲得使用 GitHub Copilot 進行資料科學的秘訣與技巧。 ![Learn with AI series](../../translated_images/zh-TW/1.2b28cdc6205e26fe.webp) -# 你是學生嗎？ +# 您是學生嗎？ -請使用以下資源開始： +請從以下資源開始： -- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在這頁你可以找到初學者資源、學生套件，甚至有方式取得免費認證憑證。這是一個你應該收藏並常回訪的網頁，因為我們至少每月更新一次內容。 -- [Microsoft Learn 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球學生大使社群，這可能是你進入微軟的門路。 +- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面，您將找到初學者資源、學生套裝包，甚至還有獲取免費認證券的方法。這是一個您想要加入書籤並定期查看的頁面，因為我們每月至少會更新內容一次。 +- [Microsoft Learn 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球學生大使社群，這可能是您進入微軟的一條途徑。 -# 入門指南 +# 開始使用 -## 📚 文件資源 +## 📚 文件說明 -- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 初學者逐步安裝說明 -- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 +- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 初學者逐步設定說明 +- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常用工作流程 - **[故障排除](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決方案 -- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何為此專案做出貢獻 -- **[教師專用](for-teachers.md)** - 教學指引和課堂資源 +- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 怎麼為此計劃做出貢獻 +- **[給教師的指南](for-teachers.md)** - 教學指導與課堂資源 -## 👨‍🎓 對學生 +## 👨‍🎓 給學生 +> **完全初學者**：剛接觸資料科學嗎？從我們的[初學者範例](examples/README.md)開始！這些簡單且有良好註解的範例將幫助您先掌握基礎，然後再深入整個課程。 +> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若想自行使用此課程，請先將整個儲存庫分叉，自行完成練習，並從課前小測開始。再閱讀課程內容並完成其他活動。請嘗試透過理解課程內容來創建專案，而非僅複製解答程式碼；不過，每堂專案導向課程的 /solutions 資料夾中亦提供了解答程式碼。另一個想法是與朋友組成學習小組，一同進行內容學習。若想進一步學習，我們推薦[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 -> **完全初學者**：對資料科學不熟悉？從我們的[初學者範例](examples/README.md)開始吧！這些簡單且註解完整的範例，能幫助你先了解基礎，再投入完整課程。 -> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：想自行使用本課程，請將整個儲存庫 fork 一份，自行完成課程活動，從課前測驗開始。然後閱讀課程內容，完成後續練習。嘗試理解課程內容自行建立專案，不要直接複製解答程式碼；不過這些程式碼會放在每個以專案為導向課程的 /solutions 目錄下。另一個想法是與朋友組成學習小組，一起研讀課程內容。進一步學習，建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 - -**快速開始：** -1. 參考[安裝指南](INSTALLATION.md)設定你的開發環境 -2. 閱讀[使用指南](USAGE.md)了解如何操作課程內容 -3. 從第一課開始，依序完成各課 +**快速開始:** +1. 查看[安裝指南](INSTALLATION.md)來設定您的環境 +2. 參考[使用指南](USAGE.md)了解課程如何使用 +3. 從第一課開始，依序完成 4. 加入我們的[Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord)尋求支援 -## 👩‍🏫 對教師 +## 👩‍🏫 給教師 -> **教師們**：我們在[此處](for-teachers.md)提供了一些使用本課程的建議。歡迎你在[討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)提供回饋！ +> **教師們**：我們已經[包含了一些建議](for-teachers.md)供您使用本課程。期待您在[討論區](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)提供寶貴意見！ ## 認識團隊 -[![宣傳影片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣傳影片") +[![推廣影片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "推廣影片") -**Gif 製作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**GIF 製作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的影片！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看有關該專案及其創作者的影片！ ## 教學法 -我們在建構此課程時選擇了兩個教學原則：確保它是以專案為基礎，並包括頻繁的小測驗。到本系列結束時，學生將學會資料科學的基本原理，包括倫理概念、資料準備、不同的資料處理方式、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際案例等。 +在建構此課程時，我們選擇了兩個教學理念：確保課程以專案為基礎，並且包含頻繁的測驗。完成此系列課程後，學生將學會資料科學的基本原理，包括倫理概念、資料準備、不同的資料處理方法、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際應用案例等。 -此外，課前的低壓測驗能設定學生學習主題的意圖，而課後的第二次測驗則確保進一步的記憶鞏固。此課程設計靈活且有趣，可全部或部分學習。專案由簡入深，隨著10週週期的結束逐漸變得複雜。 +此外，課前的低壓力測驗可幫助學生設定學習某主題的意圖，而課後第二次測驗則可加強記憶。此課程設計靈活且有趣，可全部或部分修習。專案從簡單開始，到第十週結束時變得越來越複雜。 -> 請參閱我們的[行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎您的建設性回饋！ +> 請查閱我們的[行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎您的建設性回饋！ ## 每堂課包含： -- 可選擇的手繪筆記 -- 可選擇的補充影片 -- 課前暖身小測驗 +- 可選的速寫筆記 +- 可選的補充影片 +- 課前熱身測驗 - 書面課程內容 -- 以專案為基礎的課程，包含如何逐步構建專案的指南 -- 知識檢查 -- 挑戰任務 +- 專案課程的逐步專案建置指南 +- 知識檢測 +- 挑戰題 - 補充閱讀 - 作業 -- [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **關於測驗的說明**：所有測驗存放於 Quiz-App 資料夾中，共40個小測驗，每個含三個問題。它們從課程內部連結，但該測驗應用也可以在本地執行或部署到 Azure；請參考 `quiz-app` 資料夾中的指示。正逐步進行在地化。 +> **關於測驗的說明**：所有測驗皆包含在 Quiz-App 資料夾內，總共有40個測驗，每個測驗含三個問題。它們在課程中有連結，但測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure；請依照 `quiz-app` 資料夾中的說明操作。測驗也正在逐步本地化。 ## 🎓 初學者友善範例 -**資料科學新手？** 我們建立了一個特別的[範例目錄](examples/README.md)，提供簡單且詳細註解的程式碼，幫助你快速上手： +**剛接觸資料科學？** 我們準備了一個特別的[範例目錄](examples/README.md)，包含簡單且註解詳盡的程式碼，幫助你快速入門： - 🌟 **Hello World** - 你的第一個資料科學程式 - 📂 **載入資料** - 學習讀取與探索資料集 - 📊 **簡單分析** - 計算統計與尋找模式 -- 📈 **基本視覺化** - 製作圖表 -- 🔬 **真實專案** - 完整流程從頭到尾 +- 📈 **基本視覺化** - 製作圖表和圖形 +- 🔬 **實際專案** - 完整的工作流程，從頭到尾 -每個範例皆附詳細註解說明每一步，適合完全初學者！ +每個範例都包含詳細註解說明每個步驟，非常適合完全初學者！ -👉 **[從範例開始學習](examples/README.md)** 👈 +👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈 ## 課程列表 -|![ 由 @sketchthedocs 製作的手繪筆記 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-TW/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| +|![ 速寫筆記由 @sketchthedocs 製作 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/zh-TW/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| -| 初學資料科學：路線圖 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | - - -| 課程編號 | 主題 | 課程群組 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | -| :-------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定義資料科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念及其與人工智慧、機器學習和大數據的關係。 | [課程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [影片](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | 資料科學倫理 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料倫理的概念、挑戰與架構。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | 定義資料 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料如何分類及常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 統計與機率入門 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 運用機率與統計的數學技術理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 處理關聯型資料 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯型資料及使用結構化查詢語言（SQL，讀作「see-quell」）探索與分析關聯資料的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | -| 06 | 處理 NoSQL 資料 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯資料及其類型，及探索與分析文件型資料庫的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 07 | 使用 Python | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 與 Pandas 等函式庫進行資料探索的基礎。建議具備 Python 程式設計基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 資料準備 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 資料清理與轉換技術，應對缺失、不準確或不完整資料的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 數量視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 學習用 Matplotlib 來視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | 資料分布視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化區間內的觀測與趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 比例視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散與分組百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 關係視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集及其變數間的連結與關聯。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 有意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 製作具價值且有助於有效問題解決與洞察的視覺化技術與指導。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 資料科學生命週期入門 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步：獲取與萃取資料。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 資料分析 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於資料分析技術的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 16 | 溝通 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中著重於以便於決策者理解的方式呈現資料洞察的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | -| 17 | 雲端中的資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 系列課程介紹雲端資料科學及其優點。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 雲端中的資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代碼工具訓練模型。 |[課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 雲端中的資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 實務中的資料科學 | [實務應用](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 實務中由資料科學驅動的專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 初學者資料科學藍圖 - _速寫筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | + + +| 課程編號 | 主題 | 課程群組 | 學習目標 | 相關課程 | 作者 | +| :------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | +| 01 | 定義資料科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念及其與人工智慧、機器學習及大數據的關係。 | [課程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [影片](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | 資料科學倫理 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 探討資料倫理的概念、挑戰與框架。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | 定義資料 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 資料的分類方法與常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 統計與機率入門 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 使用機率與統計的數學技術來理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | 使用關聯式資料 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料，並教授使用結構化查詢語言（SQL，讀作“see-quell”）探索和分析關聯資料的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | +| 06 | 使用 NoSQL 資料 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯資料、其類型及文檔資料庫的探索與分析基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | 使用 Python | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 利用 Pandas 等程式庫進行資料探索的 Python 基礎。建議有 Python 程式基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | 資料準備 | [資料操作](2-Working-With-Data/README.md) | 資料清理和轉換技巧，處理缺失、不準確或不完整資料的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 數量視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 使用 Matplotlib 視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 資料分布視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化區間內的觀察值與趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 比例視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散和分組的百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 關係視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集及其變數間的連結和關聯。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 有意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有價值的視覺化，協助有效解決問題和獲得洞見的技巧與指導。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 資料科學生命週期介紹 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步：獲取與提取資料。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 資料分析 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 著重於資料科學生命週期中分析資料的技術。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 16 | 溝通 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 著重於資料科學生命週期中，以便於決策者理解的方式呈現資料洞見。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 17 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 本系列課程介紹雲端資料科學及其優點。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代碼工具訓練模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | 雲端資料科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure 機器學習工作室部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 實地資料科學 | [實地](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中資料科學驅動的專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -請依照以下步驟打開此範例於 Codespace： -1. 點擊 Code 下拉選單，選擇「Open with Codespaces」。 -2. 在窗格底部選擇「+ New codespace」。 -更多資訊請參考 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 +請依下列步驟在 Codespace 中開啟此範例： +1. 點擊 Code 下拉選單，選擇「Open with Codespaces」選項。 +2. 在畫面底部選擇「+ New codespace」。 +欲了解更多資訊，請參閱[GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 -## VSCode 遠端容器 +## VSCode Remote - Containers -請依照下列步驟使用 VS Code Remote - Containers 擴充套件，在你的本機和 VSCode 中於容器中開啟此倉庫： +請按照以下步驟，利用你的本機與 VSCode，並使用 VS Code Remote - Containers 擴充功能，將此程式庫開啟於容器中： -1. 若是首次使用開發容器，請確保你的系統已符合前置需求（例如安裝 Docker），詳見[入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +1. 若你是首次使用開發容器，請確保系統符合[入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)中所列的先決條件（如安裝 Docker）。 -使用此倉庫時，可以選擇在隔離的 Docker 卷中開啟： +使用此程式庫時，可以開啟於獨立的 Docker 卷中： -**注意**：底層會使用 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始碼克隆到 Docker 卷，而非本地檔案系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持續保存容器資料的首選方式。 +**注意**：此操作會在底層執行 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 命令，將原始碼克隆至 Docker 卷，而非本地檔案系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/)是持久化容器資料的推薦機制。 -或是開啟本地克隆或下載的倉庫版本： +或者開啟本地已克隆或下載的版本： -- 將此倉庫克隆到本地檔案系統。 -- 按 F1 鍵並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 -- 選擇剛克隆的資料夾，等待容器啟動後即可開始使用。 +- 將此程式庫克隆到本地檔案系統。 +- 按 F1 鍵並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 命令。 +- 選擇該資料夾的本地克隆版本，等待容器啟動，開始操作。 -## 離線使用 +## 離線存取 -可用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文件。請 fork 此倉庫，[在本機安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後於此倉庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站將於本地主機的 3000 埠執行：`localhost:3000`。 +你可以透過 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線瀏覽本文件。請複製此程式庫，於本地安裝 Docsify，然後在本資料夾根目錄輸入 `docsify serve`。網站將在本地端的 3000 埠執行：`localhost:3000`。 -> 注意，筆記本無法經由 Docsify 渲染，需時請另行在 VS Code 中使用 Python 核心運行。 +> 注意，筆記本檔案不會透過 Docsify 呈現，因此執行筆記本時，請另行於 VS Code 中啟動 Python 核心執行。 ## 其他課程 -我們團隊也製作其他課程！歡迎查看： +我們團隊還製作其他課程！請參考： ### LangChain [![LangChain4j 初學者](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) -[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) - +[![LangChain.js 入門](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) +[![LangChain 入門](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- -### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Azure / Edge / MCP / 代理人 +[![AZD 入門](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Edge AI 入門](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![MCP 入門](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI 代理人入門](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成式 AI 系列 -[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI 入門](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![生成式 AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 核心學習 -[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![機器學習入門](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![資料科學入門](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![人工智慧入門](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![資安入門](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![網頁開發入門](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![物聯網入門](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![擴增實境開發入門](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot 系列 -[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### 智能助理系列 +[![AI 配對程式設計的智能助理](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET 的智能助理](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![智能助理冒險](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## 獲取幫助 +## 尋求協助 -**遇到問題嗎？** 查看我們的[故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，獲得常見問題的解決方案。 +**遇到問題嗎？** 請參考我們的[疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)以解決常見問題。 -如果您卡住或對建立 AI 應用有任何疑問，請加入學習者及資深開發人員的 MCP 討論社群。這是一個支持性強的社群，歡迎提問且自由分享知識。 +如果您卡住了或對建立 AI 應用有任何疑問，歡迎加入學習者與經驗豐富的開發者社群，一同討論 MCP。這是一個能自由提問並共享知識的支持性社群。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您在開發過程中有產品反饋或錯誤，請訪問： +如果您在開發過程中有產品反饋或錯誤回報，請造訪： -[![Microsoft Foundry Developer 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