Skip to content

Commit 84b8455

Browse files
fortis3000fortis3000
committed
links improved
1 parent dce88ad commit 84b8455

File tree

1 file changed

+22
-22
lines changed

1 file changed

+22
-22
lines changed

‎translations/README.ru.md‎

Lines changed: 22 additions & 22 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -18,7 +18,7 @@
1818

1919
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../sketchnotes/00-Title.png)|
2020
|:---:|
21-
| Data Science For Beginners - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
21+
| Наука о данных для начинающих - _Рисунок [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
2222

2323

2424
# Начало работы
@@ -60,31 +60,31 @@
6060

6161
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../sketchnotes/00-Roadmap.png)|
6262
|:---:|
63-
| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
63+
| Наука о данных: Дорожная карта - _Рисунок [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
6464

6565

6666
| Номер урока | Тема | Раздел | Цели | Ссылка | Автор |
6767
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
68-
| 01 | Что такое наука о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Изучить 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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
69-
| 02 | Этика и наука о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Этические аспекты в области науки о данных. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
70-
| 03 | Что такое данные | [Введение](1-Introduction/README.md) | Классификация данных и их источники. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
71-
| 04 | Введение в статистику и теорию вероятности | [Введение](1-Introduction/README.md) | Вероятностные и статистические приёмы для изучения данных.| [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
72-
| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные, основы изучения и анализа реляционных данных при помощи структурированного языка запросов, также известного как SQL (произносится “си-квел”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
73-
| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в нереляционные данные, их разнообразие и основы работы с документоориентированными базами данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
74-
| 07 | Работа с языком программирования Python | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Основы использования языка Python при исследовании данных на примере библиотеки Pandas. Рекомендуется предварительно познакомиться с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
75-
| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Методы очистки и трансформации данных для работы с пропусками, ошибками и неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
76-
| 09 | Визуализация количественных данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Использование библиотеки Matplotlib для визуализации данных о разнообразии птиц 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
77-
| 10 | Визуализация распределения данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и трендов на временнóм интервале | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
78-
| 11 | Визуализация пропорций | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация дискретных и сгруппированных процентных соотношений. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
79-
| 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) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
80-
| 13 | Выразительная визуализация | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Методы и инструкция для построения визуализации для эффективного решения проблем и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
81-
| 14 | Введение в жизненный цикл проекта в области науки о данных | [Жизненный цикл проекта](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Введение в жизненный цикл проекта в области науки о данных и его первый этап получения и извлечения данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
82-
| 15 | Анализ данных | [Жизненный цикл проекта](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Данный этап жизненного цикла сосредоточен на методах анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-Analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
83-
| 16 | Взаимодействие на основе данных| [Жизненный цикл проекта](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Данный этап жизненного цикла сфокусирован на презентацию инсайтов в данных в виде, легком для понимания лицам, принимающим решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-Communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
84-
| 17 | Преимущества облачной инфраструктуры для науки о данных. | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Данная серия уроков знакомит с применением облачных технологии в науке о данных и его преимуществах. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
85-
| 18 | Наука о данных в облачной инфраструктуре: подходы с минимальным использованием программирования и без него. | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение моделей с минимальным использованием программирования. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
86-
| 19 | Наука о данных в облачной инфраструктуре: применение Azure ML SDK | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развёртывание моделей с использованием Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
87-
| 20 | Наука о данных на практике | [На практике](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты в области науки о данных на практике. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
68+
| 01 | Что такое наука о данных | [Введение](1-Introduction/translations/README.ru.md) | Изучить основные понятия науки о данных и её связь с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими данными. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/translations/README.ru.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
69+
| 02 | Этика и наука о данных | [Введение](1-Introduction/translations/README.ru.md) | Этические аспекты в области науки о данных. | [урок](1-Introduction/02-ethics/translations/README.ru.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
70+
| 03 | Что такое данные | [Введение](1-Introduction/translations/README.ru.md) | Классификация данных и их источники. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/translations/README.ru.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
71+
| 04 | Введение в статистику и теорию вероятности | [Введение](1-Introduction/translations/README.ru.md) | Вероятностные и статистические приёмы для изучения данных.| [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/translations/README.ru.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
72+
| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/translations/README.ru.md) | Введение в реляционные данные, основы изучения и анализа реляционных данных при помощи структурированного языка запросов, также известного как SQL (произносится “си-квел”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/translations/README.ru.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
73+
| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/translations/README.ru.md) | Введение в нереляционные данные, их разнообразие и основы работы с документоориентированными базами данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/translations/README.ru.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
74+
| 07 | Работа с языком программирования Python | [Работа с данными](2-Working-With-Data/translations/README.ru.md) | Основы использования языка Python при исследовании данных на примере библиотеки Pandas. Рекомендуется предварительно познакомиться с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/translations/README.ru.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
75+
| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/translations/README.ru.md) | Методы очистки и трансформации данных для работы с пропусками, ошибками и неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/translations/README.ru.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
76+
| 09 | Визуализация количественных данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/translations/README.ru.md) | Использование библиотеки Matplotlib для визуализации данных о разнообразии птиц 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/translations/README.ru.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
77+
| 10 | Визуализация распределения данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/translations/README.ru.md) | Визуализация наблюдений и трендов на временнóм интервале | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.ru.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
78+
| 11 | Визуализация пропорций | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/translations/README.ru.md) | Визуализация дискретных и сгруппированных процентных соотношений. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/translations/README.ru.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
79+
| 12 | Визуализация связей | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/translations/README.ru.md) | Визуализация связей и корреляций между наборами данных и их переменными. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/translations/README.ru.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
80+
| 13 | Выразительная визуализация | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/translations/README.ru.md) | Методы и инструкция для построения визуализации для эффективного решения проблем и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/translations/README.ru.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
81+
| 14 | Введение в жизненный цикл проекта в области науки о данных | [Жизненный цикл проекта](4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.ru.md) | Введение в жизненный цикл проекта в области науки о данных и его первый этап получения и извлечения данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/translations/README.ru.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
82+
| 15 | Анализ данных | [Жизненный цикл проекта](4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.ru.md) | Данный этап жизненного цикла сосредоточен на методах анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-Analyzing/translations/README.ru.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
83+
| 16 | Взаимодействие на основе данных| [Жизненный цикл проекта](4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.ru.md) | Данный этап жизненного цикла сфокусирован на презентацию инсайтов в данных в виде, легком для понимания лицам, принимающим решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-Communication/translations/README.ru.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
84+
| 17 | Преимущества облачной инфраструктуры для науки о данных. | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.ru.md) | Данная серия уроков знакомит с применением облачных технологии в науке о данных и его преимуществах. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/translations/README.ru.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
85+
| 18 | Наука о данных в облачной инфраструктуре: подходы с минимальным использованием программирования и без него. | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.ru.md) | Обучение моделей с минимальным использованием программирования. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/translations/README.ru.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
86+
| 19 | Наука о данных в облачной инфраструктуре: применение Azure ML SDK | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.ru.md) | Развёртывание моделей с использованием Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/translations/README.ru.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
87+
| 20 | Наука о данных на практике | [На практике](6-Data-Science-In-Wild/translations/README.ru.md) | Проекты в области науки о данных на практике. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/translations/README.ru.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
8888

8989
## Оффлайн доступ
9090

0 commit comments

Comments
 (0)