diff --git a/README.md b/README.md index 149c9571b..ec609e0ce 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -235,7 +235,3 @@ If you get stuck or have any questions about building AI apps. 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المشاريع بأن تتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لتثبيت المهارات الجديدة. +يسعد فريق Azure Cloud Advocates في Microsoft أن يقدم منهجًا مدته 10 أسابيع ومكوَّنًا من 20 درسًا حول علوم البيانات. يتضمن كل درس اختبارًا قبل الدرس وبعده، وتعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، وحلًا، ومهمة. تتيح منهجيتنا المعتمدة على المشاريع لك التعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لتمكين المهارات الجديدة من "الترسخ". **شكر حار 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 🙏 لمؤلفي ومراجعي ومساهمي المحتوى من [سفراء الطلاب لدى Microsoft](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), +**🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفينا ومراجعي المحتوى والمساهمين من [سفراء طلاب مايكروسوفت](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/) |![مخطط مرسوم بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ar.png)| |:---:| -| علم البيانات للمبتدئين - _مخطط مرسوم بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| علوم البيانات للمبتدئين - _مخطط مرسوم بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 دعم متعدد اللغات -#### مدعوم عبر إجراء GitHub (مؤتمت ومحدّث دائمًا) +#### مدعوم عبر GitHub Action (مؤتمت ومحدث دائمًا) -[العربية](./README.md) | [البنغالية](../bn/README.md) | [البلغارية](../bg/README.md) | [البورمية (ميانمار)](../my/README.md) | [الصينية (مبسطة)](../zh/README.md) | [الصينية (تقليدية، 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تعرّف أكثر وانضم إلينا على [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) في الفترة من 18 - 30 سبتمبر، 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot لعلم البيانات. +لدينا سلسلة على Discord بعنوان "تعلم مع الذكاء الاصطناعي" جارية، اعرف المزيد وانضم إلينا على [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) من 18 - 30 سبتمبر، 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot لعلوم البيانات. -![سلسلة Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ar.jpg) +![سلسلة تعلم مع الذكاء الاصطناعي](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ar.jpg) # هل أنت طالب؟ ابدأ بالموارد التالية: -- [صفحة Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، حزمًا للطلاب وحتى طرقًا للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة يجب أن تضيفها إلى المفضلة وتراجعها من وقت لآخر لأننا نغير المحتوى على الأقل مرة شهرية. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) انضم إلى مجتمع عالمي من سفراء الطلاب، قد تكون هذه طريقك إلى Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) في هذه الصفحة، ستجد موارد للمبتدئين، حزم للطلاب وحتى طرق للحصول على قسيمة شهادة مجانية. هذه صفحة يجب أن تضيفها إلى المفضلة وتتحقق منها من وقت لآخر لأننا نبدل 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، فقد تكون هذه طريقتك للدخول إلى مايكروسوفت. # البدء -## 📚 الوثائق +## 📚 التوثيق - **[دليل التثبيت](INSTALLATION.md)** - تعليمات إعداد خطوة بخطوة للمبتدئين - **[دليل الاستخدام](USAGE.md)** - أمثلة وسير عمل شائع - **[استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md)** - حلول للمشكلات الشائعة - **[دليل المساهمة](CONTRIBUTING.md)** - كيفية المساهمة في هذا المشروع -- **[للمدرّسين](for-teachers.md)** - إرشادات تدريسية وموارد صفية +- **[للمعلمين](for-teachers.md)** - إرشادات تعليمية وموارد صفية ## 👨‍🎓 للطلاب -> **المبتدئون تمامًا**: جديد في علم البيانات؟ ابدأ بأمثلتنا [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 قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع من خلال فهم الدروس بدلاً من نسخ رمز الحل؛ مع ذلك، يتوفر ذلك الرمز في مجلدات /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). +> **المبتدئون تمامًا**: هل أنت جديد في علوم البيانات؟ ابدأ بأمثلتنا [المناسبة للمبتدئين](examples/README.md)! ستساعدك هذه الأمثلة البسيطة والمشروحة جيدًا على فهم الأساسيات قبل الغوص في المنهج الكامل. +> **[الطلاب](https://aka.ms/student-page)**: لاستخدام هذا المنهج بنفسك، قم بعمل fork للمستودع بأكمله وأكمل التمارين بمفردك، بدءًا من اختبار ما قبل المحاضرة. ثم اقرأ المحاضرة وأكمل بقية الأنشطة. حاول إنشاء المشاريع من خلال فهم الدروس بدلاً من نسخ كود الحل؛ مع ذلك، يتوفر هذا الكود في مجلدات /solutions في كل درس موجه للمشروع. فكرة أخرى هي تشكيل مجموعة دراسة مع أصدقاء ومراجعة المحتوى معًا. للدراسة المتقدمة نوصي بـ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**البدء السريع:** -1. تحقق من [دليل التثبيت](INSTALLATION.md) لإعداد بيئتك -2. راجع [دليل الاستخدام](USAGE.md) لتتعلم كيفية العمل مع المنهج -3. ابدأ بالدرس 1 وواصل العمل بالتسلسل +**بدء سريع:** +1. راجع [دليل التثبيت](INSTALLATION.md) لإعداد بيئتك +2. استعرض [دليل الاستخدام](USAGE.md) لتتعلم كيفية العمل مع المنهج +3. ابدأ بالدرس 1 واعمل بالتسلسل 4. انضم إلى [مجتمعنا على Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) للحصول على الدعم -## 👩‍🏫 للمدرّسين +## 👩‍🏫 للمعلمين -> **المعلّمون**: لقد [أدرجنا بعض الاقتراحات](for-teachers.md) حول كيفية استخدام هذا المنهج. نود أن نحصل على ملاحظاتكم [في منتدى النقاش الخاص بنا](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **المعلمون**: أدرجنا [بعض الاقتراحات](for-teachers.md) حول كيفية استخدام هذا المنهج. نود أن نحصل على ملاحظاتكم [في منتدى النقاش 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") -**GIF بواسطة** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**الصورة المتحركة بواسطة** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 انقر الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه! ## المنهجية التربوية -لقد اخترنا مبدأين تربويين عند بناء هذا المنهج: التأكد من أنه مبني على المشاريع وأنه يتضمن اختبارات متكررة. بنهاية هذه السلسلة، سيتعلم الطلاب مبادئ أساسية في علوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، إعداد البيانات، طرق مختلفة للعمل مع البيانات، تصور البيانات، تحليل البيانات، حالات استخدام حقيقية لعلوم البيانات، والمزيد. +لقد اخترنا مبدئين تربويين أثناء بناء هذه المنهجية: التأكد من أنها قائمة على المشاريع وأنها تتضمن اختبارات متكررة. بحلول نهاية هذه السلسلة، سيكون الطلاب قد تعلّموا مبادئ أساسية في علوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم الأخلاقية، وإعداد البيانات، وطرق مختلفة للعمل مع البيانات، وتصور البيانات، وتحليل البيانات، وحالات استخدام واقعية لعلوم البيانات، والمزيد. -بالإضافة إلى ذلك، يحدد اختبار منخفض المخاطر قبل الحصة نية الطالب نحو تعلم موضوع ما، بينما يضمن اختبار ثانٍ بعد الحصة مزيدًا من الاحتفاظ بالمعلومات. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن الالتحاق به ككل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا تدريجيًا بنهاية دورة العشرة أسابيع. +بالإضافة إلى ذلك، يحدد اختبار منخفض المخاطر قبل المحاضرة نية الطالب تجاه تعلم موضوع ما، بينما يضمن اختبار ثانٍ بعد المحاضرة مزيدًا من الاحتفاظ بالمعلومات. تم تصميم هذه المنهجية لتكون مرنة وممتعة ويمكن الالتحاق بها ككل أو جزئياً. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا بنهاية دورة العشرة أسابيع. -> اطلع على [مدونة السلوك](CODE_OF_CONDUCT.md)، [إرشادات المساهمة](CONTRIBUTING.md)، و[إرشادات الترجمة](TRANSLATIONS.md). نرحب بملاحظاتكم البناءة! +> اطلع على [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md)، و[Translation](TRANSLATIONS.md) لإرشاداتنا. نرحب بتعليقاتكم البنّاءة! -## تتضمن كل درس ما يلي: +## كل درس يتضمن: -- مخطط مرئي اختياري +- مخطط توضيحي اختياري - فيديو تكميلي اختياري -- اختبار تمهيدي قبل الدرس +- اختبار تسخين قبل الدرس - درس مكتوب -- بالنسبة للدروس المبنية على المشاريع، دلائل خطوة بخطوة حول كيفية بناء المشروع -- اختبارات التحقق من المعرفة +- للدروس المبنية على مشاريع، أدلة خطوة بخطوة لبناء المشروع +- اختبارات معرفة - تحدٍ -- قراءات إضافية +- قراءة تكميلية - مهمة - [اختبار بعد الدرس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ملاحظة حول الاختبارات**: توجد جميع الاختبارات داخل مجلد Quiz-App، بإجمالي 40 اختبارًا، كل واحد مكوّن من ثلاثة أسئلة. ترتبط من داخل الدروس، لكن تطبيق الاختبارات يمكن تشغيله محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد `quiz-app`. يتم تعريبها تدريجيًا. +> **ملاحظة حول الاختبارات**: تحتوي جميع الاختبارات على مجلد Quiz-App، بواقع 40 اختبارًا إجماليًا، كل منها مكوّن من ثلاثة أسئلة. يتم ربطها من داخل الدروس، لكن تطبيق الاختبار يمكن تشغيله محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات في مجلد `quiz-app`. يتم تعريبها تدريجيًا. ## 🎓 أمثلة مناسبة للمبتدئين -**جديد في علوم البيانات؟** أنشأنا دليل أمثلة خاصًا [examples directory](examples/README.md) يحتوي على شيفرات بسيطة ومشروحة جيدًا لمساعدتك على البدء: +**هل أنت جديد في علوم البيانات؟** لقد أنشأنا دليلًا خاصًا [examples directory](examples/README.md) مع كود بسيط ومشروح جيدًا لمساعدتك على البدء: -- 🌟 **Hello World** - برنامج علوم البيانات الأول الخاص بك -- 📂 **Loading Data** - تعلّم قراءة واستكشاف مجموعات البيانات -- 📊 **Simple Analysis** - حساب الإحصاءات واكتشاف الأنماط -- 📈 **Basic Visualization** - إنشاء مخططات ورسوم بيانية -- 🔬 **Real-World Project** - تنفيذ سير عمل كامل من البداية إلى النهاية +- 🌟 **مرحبا بالعالم** - برنامجك الأول في علوم البيانات +- 📂 **تحميل البيانات** - تعلّم قراءة واستكشاف مجموعات البيانات +- 📊 **تحليل بسيط** - حساب الإحصاءات واكتشاف الأنماط +- 📈 **تصوير أساسي** - إنشاء مخططات ورسوم بيانية +- 🔬 **مشروع في العالم الحقيقي** - سير عمل كامل من البداية إلى النهاية -يتضمن كل مثال تعليقات مفصلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا! +يتضمن كل مثال تعليقات مفصّلة تشرح كل خطوة، مما يجعله مثاليًا للمبتدئين تمامًا! 👉 **[ابدأ بالأمثلة](examples/README.md)** 👈 ## الدروس -|![ مخطط مرئي بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ar.png)| +|![ مخطط توضيحي بواسطة @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ar.png)| |:---:| -| خارطة طريق علوم البيانات للمبتدئين - _مخطط مرئي بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| خريطة طريق علوم البيانات للمبتدئين - _مخطط توضيحي بواسطة [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | تعرّف على المفاهيم الأساسية وراء علوم البيانات وكيف ترتبط بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والبيانات الضخمة. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | مفاهيم أخلاقيات البيانات، التحديات والأُطُر. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | كيفية تصنيف البيانات ومصادرها الشائعة. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [مقدمة](1-Introduction/README.md) | التقنيات الرياضية للاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة في البيانات العلائقية وأسُس استكشاف وتحليل البيانات العلائقية باستخدام لغة الاستعلام البنيوي، المعروفة أيضًا بـ SQL (تُنطق "سي-كيو-إل"). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمة في البيانات غير العلائقية، وأنواعها المختلفة، وأسُس استكشاف وتحليل قواعد البيانات الوثائقية. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Working with Python | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | أساسيات استخدام Python لاستكشاف البيانات مع مكتبات مثل Pandas. يوصى بفهم أساسي لبرمجة Python. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مواضيع حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات للتعامل مع تحديات البيانات المفقودة أو غير الدقيقة أو غير المكتملة. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizing Quantities | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تعلّم كيفية استخدام Matplotlib لتصوير بيانات الطيور 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير الملاحظات والاتجاهات ضمن نطاق. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير النسب المئوية المتقطعة والمجمعة. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير الروابط والارتباطات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات بفعالية واستخلاص الرؤى. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمة حول دورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى في الحصول على البيانات واستخراجها. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | تركز هذه المرحلة من دورة حياة علوم البيانات على تقنيات تحليل البيانات. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | تركز هذه المرحلة من دورة حياة علوم البيانات على عرض الرؤى المستخلصة من البيانات بطريقة تسهل على صانعي القرار فهمها. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in the Cloud | [البيانات في السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تقدم هذه السلسلة من الدروس علوم البيانات في السحابة وفوائدها. | [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 | [البيانات في السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تدريب النماذج باستخدام أدوات Low Code. |[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 | [البيانات في السحابة](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | نشر النماذج باستخدام 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 | [في العالم الحقيقي](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | مشاريع مدفوعة بعلوم البيانات في العالم الحقيقي. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | تعريف علوم البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | تعلّم المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات وكيف ترتبط بالذكاء الاصطناعي، وتعلّم الآلة، والبيانات الضخمة. | [الدرس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [فيديو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | أخلاقيات علوم البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | مفاهيم أخلاقيات البيانات، والتحديات والأُطُر. | [الدرس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | تعريف البيانات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | كيف تُصنَّف البيانات ومصادرها الشائعة. | [الدرس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | مقدمة في الإحصاء والاحتمالات | [المقدمة](1-Introduction/README.md) | التقنيات الرياضية في الاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات. | [الدرس](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 في البيانات العلائقية وأسَاسيات استكشافها وتحليلها باستخدام لغة الاستعلام البنيوية، المعروفة أيضًا باسم SQL (تُنطق “see-quell”). | [الدرس](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 في البيانات غير العلائقية، وأنواعها المختلفة، وأسَاسيات استكشاف قواعد البيانات الوثائقية وتحليلها. | [الدرس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | العمل مع Python | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | أساسيات استخدام Python لاستكشاف البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas. يوصى بفهم أساسي لبرمجة Python. | [الدرس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [فيديو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | إعداد البيانات | [العمل مع البيانات](2-Working-With-Data/README.md) | مواضيع حول تقنيات تنظيف وتحويل البيانات لمعالجة مشاكل البيانات المفقودة أو غير الدقيقة أو غير المكتملة. | [الدرس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | تصوير الكميات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تعلّم كيفية استخدام Matplotlib لتصوير بيانات الطيور 🦆 | [الدرس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | تصوير توزيعات البيانات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير الملاحظات والاتجاهات ضمن نطاق معين. | [الدرس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | تصوير النسب | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير النسب المئوية المنفصلة والمجمعة. | [الدرس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | تصوير العلاقات | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تصوير الروابط والارتباطات بين مجموعات البيانات ومتغيراتها. | [الدرس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | تصورات ذات معنى | [تصوير البيانات](3-Data-Visualization/README.md) | تقنيات وإرشادات لجعل تصوراتك ذات قيمة لحل المشكلات واستخلاص الرؤى بفعالية. | [الدرس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | مقدمة إلى دورة حياة علوم البيانات | [دورة الحياة](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمة عن دورة حياة علوم البيانات وخطوتها الأولى في الحصول على البيانات واستخراجها. | [الدرس](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 حياة علوم البيانات على تقنيات تحليل البيانات. | [الدرس](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 من دورة حياة علوم البيانات على عرض الرؤى من البيانات بطريقة تُسهّل على صانعي القرار فهمها. | [الدرس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | علوم البيانات في السحابة | [البيانات السحابية](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تقدم هذه السلسلة من الدروس علوم البيانات في السحابة وفوائدها. | [الدرس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | علوم البيانات في السحابة | [البيانات السحابية](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | تدريب النماذج باستخدام أدوات منخفضة الكود. |[الدرس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | علوم البيانات في السحابة | [البيانات السحابية](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | نشر النماذج باستخدام Azure Machine Learning Studio. | [الدرس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | علوم البيانات في الميدان | [في الميدان](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | مشاريع مدفوعة بعلوم البيانات في العالم الحقيقي. | [الدرس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المثال في Codespace: 1. انقر قائمة Code المنسدلة واختر خيار Open with Codespaces. 2. اختر + New codespace في أسفل اللوحة. -لمزيد من المعلومات، اطلع على [توثيق GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +لمزيد من المعلومات، اطلع على [وثائق GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -اتّبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع داخل حاوية باستخدام جهازك المحلي و VSCode عبر امتداد VS Code Remote - Containers: +اتبع هذه الخطوات لفتح هذا المستودع داخل حاوية باستخدام جهازك المحلي وVS Code عبر امتداد VS Code Remote - Containers: -1. إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها حاوية تطوير، يرجى التأكد من أن نظامك يستوفي المتطلبات المسبقة (مثل تثبيت Docker) في [وثائق البدء](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها حاوية تطوير، فتأكد من أن نظامك يستوفي المتطلبات المسبقة (مثل تثبيت Docker) في [وثائق البدء](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -لاستخدام هذا المستودع، يمكنك إما فتح المستودع في مساحة Docker معزولة: +لاستخدام هذا المستودع، يمكنك فتح المستودع في حجم Docker معزول: -**ملاحظة**: تحت الغطاء، سيستخدم هذا الأمر Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** لنسخ الشيفرة المصدرية في حجم Docker بدلاً من نظام الملفات المحلي. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية. +**ملاحظة**: تحت الغطاء، سيستخدم هذا الأمر Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** لاستنساخ الكود المصدر في حجم Docker بدلًا من نظام الملفات المحلي. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) هي الآلية المفضلة للحفاظ على بيانات الحاوية. -أو افتح نسخة مستنسخة محليًا أو محمّلة من المستودع: +أو افتح نسخة مستنسخة محليًا أو مُحمّلة من المستودع: -- استنسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي لديك. +- انسخ هذا المستودع إلى نظام الملفات المحلي لديك. - اضغط F1 واختر أمر **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، وانتظر بدء الحاوية، وجرب الأمور بنفسك. +- اختر النسخة المستنسخة من هذا المجلد، انتظر بدء الحاوية، وجرب الأمور. ## الوصول دون اتصال -يمكنك تشغيل هذه الوثائق دون اتصال باستخدام [Docsify](https://docsify.js.org/#/). استنسخ هذا المستودع، [ثبّت Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا المستودع اكتب `docsify serve`. سيُقدَّم الموقع على المنفذ 3000 على جهازك المحلي: `localhost:3000`. +يمكنك تشغيل هذه الوثائق دون اتصال باستخدام [Docsify](https://docsify.js.org/#/). قم بفورك لهذا المستودع، [ثبّت Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) على جهازك المحلي، ثم في مجلد الجذر لهذا المستودع اكتب `docsify serve`. سيُخدَم الموقع على المنفذ 3000 على مضيفك المحلي: `localhost:3000`. -> ملاحظة، لن تُعرض دفاتر الملاحظات عبر Docsify، لذا عندما تحتاج إلى تشغيل دفتر ملاحظات، فافعل ذلك بشكل منفصل في VS Code مع تشغيل نواة Python. +> ملاحظة، لن تُعرض دفاتر الملاحظات عبر Docsify، لذا عندما تحتاج لتشغيل دفتر ملاحظات، قم بذلك بشكل منفصل في VS Code مع تشغيل نواة Python. ## مناهج أخرى -فريقنا يُنتج مناهج أخرى! اطلع على: +ينتج فريقنا مناهج أخرى! اطلع على: ### LangChain @@ -229,13 +229,13 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ## الحصول على المساعدة -**هل تواجه مشكلات؟** اطّلع على [دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md) للحصول على حلول للمشاكل الشائعة. +**هل تواجه مشكلات؟** تحقق من [دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها](TROUBLESHOOTING.md) للحصول على حلول للمشاكل الشائعة. -إذا علقت أو كانت لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحَّب بالأسئلة وتُشارك المعرفة بحرية. +إذا علقت أو كان لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنه مجتمع داعم حيث تُرحب بالأسئلة وتُشارك المعرفة بحرية. [![خادم Microsoft Foundry على Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -إذا كانت لديك ملاحظات حول المنتج أو واجهت أخطاء أثناء البناء، قم بزيارة: +إذا كان لديك ملاحظات عن المنتج أو واجهت أخطاء أثناء البناء، قم بزيارة: [![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) @@ -243,5 +243,5 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: إخلاء المسؤولية: -تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى ملاحظة أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر المرجعي والموثوق به. بالنسبة للمعلومات الحرجة، يُنصَح بالاعتماد على ترجمة بشرية محترفة. لا نتحمل أي مسؤولية عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة. +تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى للدقة، يرجى ملاحظة أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر المرجعي والمعتمد. للمعلومات الحرجة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير خاطئ ينشأ عن استخدام هذه الترجمة. \ No newline at end of file diff --git a/translations/bg/README.md b/translations/bg/README.md index 28dbd0844..97847a6a8 100644 --- a/translations/bg/README.md +++ b/translations/bg/README.md @@ -1,201 +1,201 @@ -# Data Science за начинаещи - Учебна програма +# Наука за данни за начинаещи - Учебна програма -[![Отвори в GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Отворете в GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![Лиценз в GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![Лиценз на GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![Приносители в GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Проблеми в GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Pull заявки в GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PR заявки добре дошли](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Заявки за изтегляне в 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) [![Наблюдатели в 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/) [![Форкове в 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/) [![Звезди в 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 в Discord](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) [![Форум на Microsoft Foundry за разработчици](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) -Екипът Azure Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлага 10-седмична учебна програма с 20 урока, посветена на Data Science. Всеки урок включва тест преди урока 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 'останат'. +Облачните адвокати за Azure в Microsoft с удоволствие предлагат 10-седмична, 20-урочна учебна програма, посветена на науката за данни. Всеки урок включва предварителен и последващ тест, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задачи. Нашата проектно-ориентирана педагогика ви позволява да учите, докато създавате — доказан начин новите умения да се “запаметят”. **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 [Студентски посланици на Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/) автори, рецензенти и приносители на съдържание,** особено 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), +**🙏 Специални благодарности 🙏 на нашите [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) автори, рецензенти и съдържателни сътрудници,** по-специално 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.bg.png)| +|![Скетчнот от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.bg.png)| |:---:| -| Data Science за начинаещи - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука за данни за начинаещи - _Скетчнот от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Многоезична поддръжка -#### Поддържа се чрез GitHub Action (автоматизирано и винаги актуално) +#### Поддържа се чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално) -[Арабски](../ar/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Български](./README.md) | [Бирмански (Мианмар)](../my/README.md) | [Китайски (опростен)](../zh/README.md) | [Китайски (традиционен, Хонконг)](../hk/README.md) | [Китайски (традиционен, Макао)](../mo/README.md) | [Китайски (традиционен, Тайван)](../tw/README.md) | [Хърватски](../hr/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Датски](../da/README.md) | [Холандски](../nl/README.md) | [Естонски](../et/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Френски](../fr/README.md) | [Немски](../de/README.md) | [Гръцки](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Унгарски](../hu/README.md) | [Индонезийски](../id/README.md) | [Италиански](../it/README.md) | [Японски](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейски](../ko/README.md) | [Литовски](../lt/README.md) | [Малайски](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Нигерийски пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежки](../no/README.md) | [Персийски (фарси)](../fa/README.md) | [Полски](../pl/README.md) | [Португалски (Бразилия)](../br/README.md) | [Португалски (Португалия)](../pt/README.md) | [Пенджабски (Гурумуки)](../pa/README.md) | [Румънски](../ro/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Сръбски (кирилица)](../sr/README.md) | [Словашки](../sk/README.md) | [Словенски](../sl/README.md) | [Испански](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Тагалог (филипински)](../tl/README.md) | [Тамилски](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайландски](../th/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Украински](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Виетнамски](../vi/README.md) +[Арабски](../ar/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Български](./README.md) | [Бирмански (Мианмар)](../my/README.md) | [Китайски (опростен)](../zh/README.md) | [Китайски (традиционен, Хонконг)](../hk/README.md) | [Китайски (традиционен, Макао)](../mo/README.md) | [Китайски (традиционен, Тайван)](../tw/README.md) | [Хърватски](../hr/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Датски](../da/README.md) | [Нидерландски](../nl/README.md) | [Естонски](../et/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Френски](../fr/README.md) | [Немски](../de/README.md) | [Гръцки](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Унгарски](../hu/README.md) | [Индонезийски](../id/README.md) | [Италиански](../it/README.md) | [Японски](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейски](../ko/README.md) | [Литовски](../lt/README.md) | [Малайски](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Нигерийски пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежки](../no/README.md) | [Персийски (Фарси)](../fa/README.md) | [Полски](../pl/README.md) | [Португалски (Бразилия)](../br/README.md) | [Португалски (Португалия)](../pt/README.md) | [Пенджаби (Гурмухи)](../pa/README.md) | [Румънски](../ro/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Сръбски (кирилица)](../sr/README.md) | [Словашки](../sk/README.md) | [Словенски](../sl/README.md) | [Испански](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Тагалог (Филипински)](../tl/README.md) | [Тамилски](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайландски](../th/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Украински](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Виетнамски](../vi/README.md) -**Ако желаете да има допълнителни преводи, поддържаните езици са изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ако желаете допълнителни преводи, поддържаните езици са изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Присъединете се към нашата общност -[![Microsoft Foundry в Discord](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) -Провеждаме серия "Учете се с ИИ" в Discord, научете повече и се присъединете към нас на [Серия 'Учете се с ИИ'](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 - 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за Data Science. +Провеждаме серия в Discord „Научи се с ИИ“, научете повече и се присъединете към нас на [Научи се с ИИ - серия](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 - 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за наука за данни. -![Серия Учете се с ИИ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.bg.jpg) +![Серия „Научи се с ИИ“](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.bg.jpg) # Студент ли сте? Започнете с следните ресурси: -- [Страница Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) В тази страница ще намерите ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини да получите безплатен ваучер за сертификат. Това е страница, която искате да отметнете и да проверявате от време на време, тъй като ние обновяваме съдържанието поне веднъж месечно. -- [Студентски посланици на Microsoft Learn](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. +- [Страница за студентския център](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 да получите безплатен ваучер за сертификация. Това е страница, която си струва да запазите в отметки 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 бъде вашият път към Microsoft. -# Започване +# Първи стъпки ## 📚 Документация -- **[Ръководство за инсталиране](INSTALLATION.md)** - Стъпка по стъпка инструкции за настройка за начинаещи -- **[Ръководство за употреба](USAGE.md)** - Примери и често срещани работни потоци +- **[Ръководство за инсталация](INSTALLATION.md)** - Инструкции за настройка стъпка по стъпка за начинаещи +- **[Ръководство за използване](USAGE.md)** - Примери и често използвани работни потоци - **[Отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md)** - Решения на често срещани проблеми -- **[Ръководство за допринасяне](CONTRIBUTING.md)** - Как да допринесете за този проект -- **[За учители](for-teachers.md)** - Насоки за преподаване и ресурси за класната стая +- **[Ръководство за принос](CONTRIBUTING.md)** - Как да допринесете за този проект +- **[За преподаватели](for-teachers.md)** - Насоки за преподаване и ресурси за класната стая ## 👨‍🎓 За студенти -> **Напълно начинаещи**: Нови в областта на Data Science? 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 репозиториум и изпълнете упражненията самостоятелно, започвайки с тест преди лекцията. След това прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте се да създадете проектите, като разберете уроците, а не като копирате кода на решението; въпреки това 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 изучаване, препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **За напълно начинаещи**: Нов 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 пълната учебна програма. +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, направете fork на цялото хранилище и изпълнете упражненията самостоятелно, започвайки с предварителен тест преди лекцията. След това прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте да създавате проектите, като разбирате уроците, вместо да копирате кода за решение; този код обаче е наличен в папките /solutions във всеки уроеко-ориентиран урок. Друга идея е да формирате учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За допълнително обучение препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Бърз старт:** -1. Проверете [Ръководството за инсталиране](INSTALLATION.md) за да настроите вашата среда -2. Прегледайте [Ръководството за употреба](USAGE.md) за да научите как да работите с учебната програма +**Бързо начало:** +1. Прегледайте [Ръководството за инсталация](INSTALLATION.md) за настройка на вашата среда +2. Прегледайте [Ръководството за използване](USAGE.md), за да научите как да работите с учебната програма 3. Започнете с Урок 1 и работете последователно -4. Присъединете се към нашата [Discord общност](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за помощ +4. Присъединете се към нашата [Discord общност](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за подкрепа -## 👩‍🏫 За учители +## 👩‍🏫 За преподаватели -> **Учители**: ние сме [включили някои предложения](for-teachers.md) относно това как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме на вашите отзиви [в нашия дискусионен форум](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Учители**: включили сме [някои предложения](for-teachers.md) за това как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме на вашата обратна връзка [във форума ни за дискусии](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Запознайте се с екипа -[![Промо видеоклип](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо видеоклип") +[![Рекламен видеоклип](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Рекламен видеоклип") **GIF от** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Щракнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха! +> 🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта хората, които го създадоха! ## Педагогика -Избрахме два педагогически принципа при създаването на тази учебна програма: да бъде основана на проекти и да включва чести куизове. В края на тази поредица студентите ще са научили основни 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 приложение на науката за данни и още. +Ние избрахме две педагогически принципа 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 на работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални случаи на използване на науката за данни и още. -В допълнение, куиз с нисък залог преди урока поставя намерението на студента за изучаване на тема, докато втори куиз след урока осигурява по-нататъшно задържане. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да се премине изцяло или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни към края на 10-седмичния цикъл. +В допълнение, кратък тест с нисък риск преди урок задава намерението на студента към изучаване на тема, докато втори тест след урока осигурява допълнително запаметяване. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да се следва изцяло или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни до края на 10-седмичния цикъл. -> Вижте нашия [Кодекс на поведение](CODE_OF_CONDUCT.md), [Ръководство за принос](CONTRIBUTING.md), [Ръководство за преводи](TRANSLATIONS.md). Ще се радваме на вашата конструктивна обратна връзка! +> Намерете нашите [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) насоки. Ще се радваме на вашата конструктивна обратна връзка! -## Всяко занятие включва: +## Всеки урок включва: -- По избор: скетчноут -- По избор: допълнително видео -- Въпросник за затопляне преди урока +- Незадължителен sketchnote +- Незадължително допълнително видео +- Кратък подгряващ тест преди урока - Писмен урок -- За уроци, базирани на проекти, стъпка по стъпка ръководства как да изградите проекта +- За уроци, базирани на проекти, ръководства стъпка по стъпка за изграждане на проекта - Проверки на знанията - Предизвикателство - Допълнително четиво -- Задача -- [Куиз след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Задание +- [Тест след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Бележка за куизовете**: Всички куизове се намират в папката Quiz-App — общо 40 куиза по три въпроса всеки. Те са свързани от уроците, но quiz app може да се изпълни локално или да се публикува в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те се локализират постепенно. +> **Бележка относно тестовете**: Всички тестове са събрани в папката Quiz-App, общо 40 теста по три въпроса всеки. Те са свързани от уроците, но приложението за тестове може да се изпълнява локално или да се публикува в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те постепенно се локализират. ## 🎓 Примери за начинаещи -**Нови в науката за данни?** Създадохме специална [директория с примери](examples/README.md) с прост, добре коментиран код, за да ви помогнем да започнете: +**Нов/а в науката за данни?** Създадохме специална [examples directory](examples/README.md) с прост, добре коментиран код, за да ви помогнем да започнете: -- 🌟 **Hello World** - Вашата първа програма по наука за данни -- 📂 **Зареждане на данни** - Научете как да четете и изследвате набори от данни -- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и откриване на закономерности -- 📈 **Основна визуализация** - Създаване на диаграми и графики -- 🔬 **Проект от реалния свят** - Пълен работен поток от начало до край +- 🌟 **Hello World** - Вашата първа програма за наука за данни +- 📂 **Loading Data** - Научете как да четете и изследвате набори от данни +- 📊 **Simple Analysis** - Изчисляване на статистики и намиране на модели +- 📈 **Basic Visualization** - Създаване на диаграми и графики +- 🔬 **Real-World Project** - Пълен работен процес от началото до края -Всеки пример съдържа подробни коментари, обясняващи всяка стъпка, което го прави перфектен за напълно начинаещи! +Всеки пример включва подробни коментари, обясняващи всяка стъпка, което ги прави перфектни за абсолютни начинаещи! 👉 **[Започнете с примерите](examples/README.md)** 👈 ## Уроци -|![ Скетчноут от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.bg.png)| +|![ Скетчнот от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.bg.png)| |:---:| -| Наука за данни за начинаещи: Пътна карта - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука за данни за начинаещи: Пътна карта - _Скетчнот от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Номер на урока | Тема | Lesson Grouping | Учебни цели | Linked Lesson | Автор | +| Номер на урока | Тема | Група уроци | Учебни цели | Свързан урок | Автор | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Дефиниране 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 big data. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Етика в науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Концепции, предизвикателства и рамки за етика на данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Дефиниране на данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните чести източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Въведение в статистиката и вероятности | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники на теорията на вероятностите и статистиката за разбиране на данните. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Работа с релационни данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в релационните данни и основите на изследване и анализ на релационни данни със Structured Query Language, известен още като SQL (произнася се “see-quell”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Работа с NoSQL данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в нерелационните данни, техните различни видове и основите на изследване и анализ на документно-ориентирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](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 на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Подготовка на данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Теми за техники за почистване и трансформиране на данни за справяне с проблеми като липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Дефиниране 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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Етика в науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Концепции за етика на данните, предизвикателства и рамки. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Дефиниране на данните | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните общи източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Въведение в статистиката и вероятностите | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники на вероятностите и статистиката за разбиране на данните. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Работа с релационни данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в релационните данни и основите при изследване и анализ на релационни данни със Structured Query Language, известен още като SQL (произнася се “see-quell”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Работа с NoSQL данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в нерелационните данни, техните различни типове и основите при изследване и анализ на документно-ориентирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Работа с Python | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Основи при използване на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчва се базово разбиране на програмирането с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Подготовка на данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Теми за техники за почистване и трансформация на данни, за да се справят с липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Визуализиране 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) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Визуализиране на разпределения на данни | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на наблюдения и тенденции в рамките на интервал. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Визуализиране на разпределенията на данните | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на наблюдения и тенденции в рамките на интервал. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Визуализиране 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) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Визуализиране 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) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Смислени визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за правене на визуализациите ви полезни за ефективно решаване на проблеми и извличане на прозрения. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](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 неговата първа стъпка по придобиване и извличане на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](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) | [Jasmine](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 представянето на прозренията от данните по начин, който улеснява разбирането им от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Наука за данни в облака | [Данни в облака](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тази серия от уроци запознава с науката за данни в облака и нейните предимства. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Наука за данни в облака | [Данни в облака](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели с помощта на Low Code инструменти. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Наука за данни в облака | [Данни в облака](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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Наука за данни в реалната среда | [В дивата природа](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, движени от науката за данни в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 12 | Визуализиране на връзки | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на връзки и корелации между набори данни и техните променливи. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Смислени визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и указания за това как да направите визуализациите си полезни за ефективно решаване на проблеми и извличане на знания. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](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) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Анализ | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данните. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](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 извлечените прозрения от данните по начин, който улеснява разбирането им от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Наука за данни в облака | [Данни в облака](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) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука за данни в облака | [Данни в облака](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели с помощта на Low Code инструменти. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Наука за данни в облака | [Данни в облака](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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Наука за данни в реалния свят | [В реалния свят](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, задвижвани от науката за данни в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Следвайте тези стъпки, за да отворите този пример в Codespace: -1. Кликнете върху падащото меню Code и изберете опцията Open with Codespaces. +Follow these steps to open this sample in a Codespace: +1. Кликнете върху падащото меню 'Code' и изберете опцията 'Open with Codespaces'. 2. Изберете + New codespace в долната част на панела. -За повече информация вижте [GitHub документацията](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Следвайте тези стъпки, за да отворите това хранилище в контейнер, използвайки локалната си машина и VSCode с разширението VS Code Remote - Containers: +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: -1. Ако това е първият ви път, използвайки development container, моля уверете се, че вашата система отговаря на предварителните изисквания (напр. имате инсталиран Docker) в [документацията за започване](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -За да използвате това хранилище, можете или да отворите хранилището в изолиран Docker том: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Забележка**: Под капака, това ще използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** за да клонира изходния код в Docker том вместо в локалната файлова система. [Томове](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитаният механизъм за запазване на данни в контейнерите. +**Забележка**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Или отворете локално клонирано или изтеглено копие на хранилището: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Клонирайте това хранилище в локалната си файлова система. +- Клонирайте този репозитория на локалната си файлова система. - Натиснете F1 и изберете командата **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте контейнерът да стартира и пробвайте. +- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте контейнерът да се стартира и опитайте. -## Офлайн достъп +## Offline access -Можете да стартирате тази документация офлайн, като използвате [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашата локална машина, след това в кореновата папка на това хранилище въведете `docsify serve`. Уебсайтът ще бъде обслужван на порт 3000 на вашия localhost: `localhost:3000`. +You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> Забележка, бележниците няма да бъдат визуализирани чрез Docsify, така че когато трябва да стартирате бележник, направете това отделно във VS Code, работещ с Python kernel. +> Забележка, notebook файловете няма да бъдат визуализирани чрез Docsify, така че когато трябва да стартирате notebook, направете това отделно във VS Code, използвайки Python kernel. -## Други учебни програми +## Other Curricula -Нашият екип създава и други учебни програми! Разгледайте: +Our team produces other curricula! Check out: ### 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) +[![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) --- @@ -216,31 +216,31 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### 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) +[![ML 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) [![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) [![ИИ 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) [![IoT за начинаещи](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 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) +[![Разработка на XR 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) --- ### Серия Copilot [![Copilot за съвместно програмиране 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 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 -**Имате проблеми?** Вижте нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми. +**Имате проблеми?** Проверете нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми. -Ако се затрудните или имате въпроси относно изграждането на приложения с ИИ, присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусиите за MCP. Това е подкрепяща общност, в която въпросите са добре дошли и знанието се споделя свободно. +Ако се затрудните или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи се и опитни разработчици в дискусиите за MCP. Това е подкрепяща общност, в която въпросите са добре дошли и знанието се споделя свободно. [![Discord на Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ако имате обратна връзка за продукта или грешки по време на разработката, посетете: +Ако имате обратна връзка за продукта или възникнат грешки по време на разработка, посетете: [![Форум на Microsoft Foundry за разработчици](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 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Отказ от отговорност: -Този документ е преведен с помощта на услуга за превод с изкуствен интелект Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на съответния език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или погрешни тълкувания, произтичащи от използването на този превод. +Този документ е преведен с помощта на услуга за машинен превод с изкуствен интелект Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ в оригиналния си език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод. \ No newline at end of file diff --git a/translations/bn/README.md b/translations/bn/README.md index a57a6a712..a1f2abfcd 100644 --- a/translations/bn/README.md +++ b/translations/bn/README.md @@ -1,252 +1,247 @@ -# শুরুদের জন্য ডেটা সায়েন্স - একটি পাঠ্যক্রম +# শুরুকারীদের জন্য ডেটা সায়েন্স - একটি পাঠ্যক্রম [![GitHub Codespaces-এ খুলুন](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub লাইসেন্স](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub অবদানকারীরা](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub ইস্যুগুলি](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub পুল-রিকোয়েস্ট](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs স্বাগত](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub ইস্যুসমূহ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub পুল-রিকোয়েস্ট](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![পিআর স্বাগত](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub ওয়াচারস](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 স্টারস](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 ডিসকর্ড](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry ডেভেলপার ফোরাম](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-এ Azure Cloud Advocates আপনার জন্য ডেটা সায়েন্স নিয়ে একটি 10-সপ্তাহ, 20-লেসনের পাঠ্যক্রম প্রদান করতে পেরে আনন্দিত। প্রতিটি লেসনে প্রি-লেসন এবং পোস্ট-লেসন কুইজ, লেসন সম্পন্ন করার লিখিত নির্দেশনা, একটি সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট অন্তর্ভুক্ত আছে। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদানপদ্ধতি আপনাকে তৈরি করে শেখার সুযোগ দেয়, যা নতুন দক্ষতা গাঁথার প্রমাণিত পথ। +Azure Cloud Advocates at Microsoft আনন্দের সাথে অফার করছে 10-সপ্তাহ, 20-পাঠের একটি সম্পূর্ণ পাঠ্যক্রম যা ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে। প্রতিটি পাঠে রয়েছে পূর্ব-লেকচার এবং পর-লেকচার কুইজ, পাঠ সম্পূর্ণ করার লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান, এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক পেডাগজি আপনাকে তৈরি করার সময় শেখায়—নতুন দক্ষতা “থেকে যায়” বলে প্রমাণিত একটি উপায়। -**আমাদের লেখকদের কাছে 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 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). -**🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) লেখক, রিভিউয়ার ও কনটেন্ট কনট্রিবিউটরদের,** বিশেষত 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), +**🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) লেখক, রিভিউয়ার এবং কনটেন্ট কনট্রিবিউটরদের কাছে,** উল্লেখযোগ্যভাবে 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/) |![স্কেচনোট দ্বারা @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.bn.png)| |:---:| -| শুরুদের জন্য ডেটা সায়েন্স - _স্কেচনোট দ্বারা [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| শুরুকারীদের জন্য ডেটা সায়েন্স - _স্কেচনোট দ্বারা [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 বহু-ভাষা সমর্থন #### GitHub Action দ্বারা 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/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | 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দিতে [এআই-সহ শেখার সিরিজ](https://aka.ms/learnwithai/discord)-এ আসুন, সময়: 18 - 30 September, 2025। এখানে আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সে টিপস ও ট্রিকস পাবেন। -![AI-এর সাথে শেখার সিরিজ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.bn.jpg) +![এআই দিয়ে শেখার সিরিজ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.bn.jpg) # আপনি কি একজন শিক্ষার্থী? -নিম্নলিখিত সম্পদগুলি দিয়ে 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 শুরুত Auffর রিসোর্স, Student packs এবং এমনকি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায় খুঁজে পাবেন। এটি এমন একটি পেজ যা আপনি বুকমার্ক করে সময়ে সময়ে দেখবেন কারণ আমরা প্রায়ই কন্টেন্ট আপডেট করি। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) একটি গ্লোবাল স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসাডর কমিউনিটিতে যোগদান করুন, এটি Microsoft-এ প্রবেশের একটি উপায় হতে পারে। +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) এই পাতায় আপনি শুরুকারীদের উপযোগী রিসোর্স, স্টুডেন্ট প্যাক এবং এমনকি কীভাবে একটি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচার পেতে হয় সে সম্পর্কিত উপায় খুঁজে পাবেন। এটি একটি পৃষ্ঠা যা আপনি বুকমার্ক করে রাখতে চাইবেন এবং সময়ে সময়ে পরীক্ষা করে দেখবেন কারণ আমরা অন্তত মাসিকভাবে কনটেন্ট বদলাই। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) বিশ্বব্যাপী একটি স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর কমিউনিটিতে যোগ দিন; এটি আপনার Microsoft-এ যাওয়ার পথ হতে পারে। -# শুরু করা +# শুরু করা যাক ## 📚 ডকুমেন্টেশন -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - শুরুদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশনা -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - উদাহরণ ও সাধারণ ওয়ার্কফ্লো +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - শিক্ষানবিসদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশিকা +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - উদাহরণ এবং সাধারণ কাজের প্রবাহ - **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - সাধারণ সমস্যার সমাধান -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - এই প্রকল্পে কিভাবে অবদান রাখবেন -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - শিক্ষাদান নির্দেশিকা ও ক্লাসরুম সম্পদ +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - কিভাবে এই প্রকল্পে অবদান রাখবেন +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - শিক্ষাদান নির্দেশিকা এবং শ্রেণিকক্ষ সম্পদ ## 👨‍🎓 শিক্ষার্থীদের জন্য -> **সম্পূর্ণ নবীন**: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের [শুরুকারীদের জন্য উদাহরণ](examples/README.md) দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালভাবে মন্তব্যকৃত উদাহরণগুলো আপনাকে পূর্ণ পাঠ্যক্রমে প্রবেশের আগে মৌলিক বিষয়গুলো বুঝতে সাহায্য করবে। -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: এই পাঠ্যক্রমটি নিজে ব্যবহার করার জন্য, পুরো রিপো fork করুন এবং প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করে একা একা অনুশীলনগুলো সম্পন্ন করুন। তারপর লেকচারটি পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রমগুলো শেষ করুন। সমাধান কোড কপি করার বদলে পাঠগুলো বুঝে প্রজেক্টগুলো তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে, সেই কোডটি প্রতিটি প্রকল্প-কেন্দ্রিক লেসনের /solutions ফোল্ডারে পাওয়া যাবে। আরেকটি উপায় হলো বন্ধুদের সাথে একটি স্টাডি গ্রুপ গঠন করে একসাথে কন্টেন্টটি দেখা। আরো অধ্যয়নের জন্য, আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি। +> **সম্পূর্ণ শুরুকারীরা**: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের [শুরুকারীদের জন্য উপযোগী উদাহরণসমূহ](examples/README.md) দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালভাবে মন্তব্য করা উদাহরণগুলো পূর্ণ পাঠ্যক্রমে যাওয়ার আগে মৌলিক বিষয়গুলো বুঝতে আপনাকে সাহায্য করবে। +> **[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**: এই পাঠ্যক্রমটি নিজের মতো ব্যবহার করতে, পুরো রিপোজিটরিটি fork করুন এবং নিজে থেকেই অনুশীলনগুলো সম্পন্ন করুন, লেকচারের পূর্ব কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচার পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রমগুলো সম্পন্ন করুন। সমাধান কোড কপি করার পরিবর্তে পাঠগুলো বুঝে প্রকল্পগুলো তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবুও, সেই কোডটি প্রতিটি প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে উপলব্ধ আছে। আরেকটি ধারণা হল বন্ধুদের সাথে একটি স্টাডি গ্রুপ গঠন করে একসাথে কনটেন্টটি অতিক্রম করা। আরও অধ্যয়নের জন্য আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি। **দ্রুত শুরু:** -1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করতে [Installation Guide](INSTALLATION.md) দেখুন -2. কিভাবে পাঠ্যক্রমের সাথে কাজ করতে হয় তা জানতে [Usage Guide](USAGE.md) পর্যালোচনা করুন -3. লেসন 1 দিয়ে শুরু করুন এবং ক্রমানুসারে কাজ করুন +1. আপনার পরিবেশ সেট আপ করতে [ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md) দেখুন +2. কীভাবে পাঠ্যক্রমের সাথে কাজ করতে হয় তা শেখার জন্য [ব্যবহার গাইড](USAGE.md) পর্যালোচনা করুন +3. পাঠ ১ দিয়ে শুরু করুন এবং ধারাবাহিকভাবে এগিয়ে যান 4. সহায়তার জন্য আমাদের [Discord কমিউনিটি](https://aka.ms/ds4beginners/discord)-এ যোগ দিন ## 👩‍🏫 শিক্ষকদের জন্য -> **শিক্ষকবৃন্দ**: আমরা এই পাঠ্যক্রম কীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে [কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) অন্তর্ভুক্ত করেছি। আমরা আপনার প্রতিক্রিয়া পেতে চাই [আমাদের আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **শিক্ষকরা**: আমরা কিভাবে এই পাঠ্যক্রম ব্যবহার করবেন তার উপর [কিছু পরামর্শ অন্তর্ভুক্ত করেছি](for-teachers.md)। আপনার প্রতিক্রিয়া পেতে আমরা আগ্রহী [আমাদের আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)। -## টিমের সাথে পরিচিত হন +## দলের সাথে পরিচিত হন -[![প্রচার ভিডিও](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "প্রচার ভিডিও") +[![প্রমো ভিডিও](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "প্রমো ভিডিও") -**গিফ্ তৈরি করেছেন** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে প্রকল্পটি এবং এটি তৈরি করেছেন এমন লোকদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন! +**গিফ করেছেন** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 উপরে থাকা ছবিতে ক্লিক করে প্রকল্প এবং যাঁরা এটি তৈরি করেছেন তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন! -## শিক্ষণনীতি +## পেডাগজি -আমরা এই পাঠক্রম তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাগত নীতি বেছে নিয়েছি: এটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক হওয়া এবং এতে ঘন ঘন কুইজ থাকা নিশ্চিত করা। এই সিরিজের শেষ পর্যন্ত, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিগুলি শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটা নিয়ে কাজের বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, বাস্তব-জীবনের ডেটা সায়েন্স ব্যবহার কেস এবং আরো অনেক কিছু। +এই কারিকুলাম তৈরি করার সময় আমরা দুটি শিক্ষাগত নীতির ওপর জোর দিয়েছি: এটি প্রকল্প-ভিত্তিক করা এবং এতে ঘন ঘন কুইজ অন্তর্ভুক্ত করা। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিগুলি শিখবে, যার মধ্যে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, বাস্তব-জগতের ডেটা সায়েন্স ব্যবহারের উদাহরণ এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকবে। -অতিরিক্তভাবে, একটি ক্লাসের আগে একটি ন্যূন-জোধ্য কুইজ ছাত্রের শেখার উদ্দেশ্য নির্ধারণ করে, যখন ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ অতিরিক্ত ধারণ ধরে রাখায় সহায়তা করে। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রজেক্টগুলো ছোট শুরু করে এবং 10 সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ আরও জটিল হয়ে ওঠে। +অতিরিক্তভাবে, ক্লাসের আগে একটি নিম্ন-ঝুঁকিপূর্ণ কুইজ ছাত্রের শেখার উদ্দেশ্য নির্ধারণ করে, আর ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণ ধরে রাখতে সাহায্য করে। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে গ্রহণ করা যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয়ে 10 সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে। -> আমাদের [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়াকে স্বাগত জানাই! +> আমাদের [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকাগুলো দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়াকে স্বাগত জানাই! ## প্রতিটি পাঠে রয়েছে: - ঐচ্ছিক স্কেচনোট - ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও -- পাঠ-পূর্ব ওয়ার্মআপ কুইজ +- পাঠ-পূর্ব ওয়ার্ম-আপ কুইজ - লিখিত পাঠ -- প্রজেক্ট-ভিত্তিক পাঠগুলির জন্য, প্রজেক্টটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা -- জ্ঞান পরীক্ষা +- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠগুলির জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা +- জ্ঞান যাচাই - একটি চ্যালেঞ্জ -- সম্পূরক পাঠ্যপুস্তক +- সম্পূরক পাঠ্য - অ্যাসাইনমেন্ট -- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [পাঠ-পরে কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট 40টি কুইজ, প্রতিটি তিনটি প্রশ্ন নিয়ে গঠিত। সেগুলো পাঠগুলোর মধ্যে লিঙ্ক করা আছে, তবে quiz app লোকালি চালানো যায় বা Azure-এ ডেপ্লয় করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারে দেওয়া নির্দেশ অনুসরণ করুন। সেগুলো ক্রমাগত লোকালাইজ করা হচ্ছে। +> **কুইজ নিয়ে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ, প্রত্যেকটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলো পাঠগুলোর মধ্যে লিঙ্ক করা আছে, তবে কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো বা Azure-এ ডেপ্লয় করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলো ধীরে ধীরে লোকালাইজ করা হচ্ছে। -## 🎓 নবীন-বান্ধব উদাহরণ +## 🎓 শুরু করার জন্য বন্ধুসুলভ উদাহরণসমূহ -**ডেটা সায়েন্সে নতুন?** আমরা একটি বিশেষ [examples directory](examples/README.md) তৈরি করেছি যাতে সহজ, ভাল-কমেন্ট করা কোড আছে যাতে আপনি শুরু করতে পারেন: +**নতুন ডেটা সায়েন্সে?** আমরা একটি বিশেষ [examples directory](examples/README.md) তৈরি করেছি সরল, ভালভাবে মন্তব্যকৃত কোড সহ যাতে আপনি শুরু করতে পারেন: - 🌟 **Hello World** - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম -- 📂 **Loading Data** - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ করা শিখুন -- 📊 **Simple Analysis** - পরিসংখ্যান গণনা করুন এবং প্যাটার্ন খুঁজুন -- 📈 **Basic Visualization** - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করুন -- 🔬 **Real-World Project** - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ ওয়ার্কফ্লো +- 📂 **Loading Data** - ডেটাসেট পড়তে এবং অন্বেষণ করতে শেখা +- 📊 **Simple Analysis** - পরিসংখ্যান গণনা করা এবং প্যাটার্ন খুঁজে বের করা +- 📈 **Basic Visualization** - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করা +- 🔬 **Real-World Project** - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কর্মপ্রবাহ -প্রতিটি উদাহরণে প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে বিশদ মন্তব্য অন্তর্ভুক্ত আছে, যা এটিকে সম্পূর্ণ নবীনদের জন্য উপযুক্ত করে তোলে! +প্রতিটি উদাহরণে প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে বিশদ মন্তব্য রয়েছে, যা এটিকে সম্পূর্ণ নবাগতদের জন্য উপযুক্ত করে তোলে! -👉 **[উদাহরণগুলি দিয়ে শুরু করুন](examples/README.md)** 👈 +👉 **[উদাহরণগুলো দিয়ে শুরু করুন](examples/README.md)** 👈 ## পাঠসমূহ -|![ স্কেচনোট দ্বারা @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.bn.png)| +|![ স্কেচনোট্‌ দ্বারা @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.bn.png)| |:---:| -| নবীনদের জন্য ডেটা সায়েন্স: রোডম্যাপ - _স্কেচনোট দ্বারা [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞা | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের পেছনে মৌলিক ধারণাগুলি এবং এটি কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটার সাথে সম্পর্কিত তা শিখুন। | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ডেটা সায়েন্স নৈতিকতা | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা নৈতিকতার ধারণা, চ্যালেঞ্জ এবং ফ্রেমওয়ার্ক। | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ডেটার সংজ্ঞা | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ হয় এবং এর সাধারণ উৎসগুচ্ছ। | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল। | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | রিলেশনাল ডেটা নিয়ে কাজ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি এবং Structured Query Language, আরও পরিচিত নাম SQL (উচ্চারণ "see-quell") ব্যবহার করে রিলেশনাল ডেটা অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়সমূহ। | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ডেটা নিয়ে কাজ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | নন-রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন ধরন এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়সমূহ। | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python নিয়ে কাজ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas-এর মতো লাইব্রেরি দিয়ে ডেটা অন্বেষণের জন্য Python ব্যবহার করার মৌলিক বিষয়সমূহ। Python প্রোগ্রামিংয়ের মৌলিক ধারণা থাকা পরামর্শযোগ্য। | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ডেটা প্রস্তুতি | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য ডেটা পরিষ্কারকরণ ও রূপান্তরের কৌশল সম্পর্কে বিষয়সমূহ। | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | পরিমাণের চিত্রায়ণ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ব্যবহার করে পাখিদের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা শিখুন 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ডেটার বণ্টনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | একটি নির্ধারিত অন্তরালে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | অনুপাতে তথ্যের চিত্রায়ন | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | বিচ্ছিন্ন ও গ্রুপভিত্তিক শতাংশগুলো চিত্রায়ন করা। | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | সম্পর্কভিত্তিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটাসেট এবং তাদের ভ্যারিয়েবলগুলোর মধ্যে সংযোগ এবং সহসম্পর্ক দেখানোর ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | উপযোগী ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে মূল্যবান করে তোলার কৌশল এবং নির্দেশিকা। | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা সংগ্রহ ও আহরণের প্রথম ধাপ। | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 01 | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞা | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের পিছনের মৌলিক ধারণাসমূহ এবং এটি কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং বিগ ডেটার সাথে সম্পর্কিত তা শিখুন। | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ডেটা সায়েন্স নৈতিকতা | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা নৈতিকতা ধারণা, চ্যালেঞ্জ ও কাঠামো। | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ডেটা সংজ্ঞায়ন | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা কিভাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয় এবং এর সাধারণ উৎসগুলো কী। | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | পরিসংখ্যান ও সম্ভাব্যতায় পরিচিতি | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানের গণিতগত কৌশল। | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং Structured Query Language (সাধারণত "see-quell" উচ্চারিত) ব্যবহার করে সম্পর্কযুক্ত ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ডেটার সাথে কাজ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | অন-রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডাটাবেস অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | পাইথনের সাথে কাজ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas-এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহারের মৌলিক বিষয়। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের ভিত্তিপ্রস্তর বোঝা প্রয়োজনীয়। | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ডেটা প্রস্তুতি | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | মিসিং, অশুদ্ধ, বা অসম্পূর্ণ ডেটার সমস্যাগুলি মোকাবেলার জন্য ডেটা পরিস্কার এবং রূপান্তরের কৌশল সম্পর্কিত বিষয়সমূহ। | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | পরিমাণ ভিজ্যুয়ালাইজিং | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ব্যবহার করে পাখি সংক্রান্ত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা শিখুন 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ডেটার বণ্টন ভিজ্যুয়ালাইজিং | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | একটি ইন্টারভাল-এর মধ্যে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | অনুপাতে ভিজ্যুয়ালাইজিং | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | বিভক্ত এবং গ্রুপকৃত শতাংশ ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজিং | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটার সেট এবং তাদের ভ্যারিয়েবলের মধ্যে সংযোগ এবং সহসম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | অর্থবহ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং洞察 (insights) পাওয়ার জন্য আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলোকে মূল্যবান করে তোলা সম্পর্কিত কৌশল ও নির্দেশিকা। | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলে পরিচিতি | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা অর্জন এবং নিষ্কাষণের প্রথম ধাপ। | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | বিশ্লেষণ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি ডেটা বিশ্লেষণের কৌশলগুলোর উপর কেন্দ্রিত। | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | যোগাযোগ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি সহজভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য উপস্থাপন করার উপর লাইফসাইকেলের এই ধাপটি কেন্দ্রিক। | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | এই সিরিজের পাঠগুলো ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাগুলো পরিচয় করিয়ে দেয়। | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল ট্রেনিং। |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 16 | যোগাযোগ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি সিদ্ধান্তগ্রহণকারীকে বোঝার জন্য সহজ করে তোলার উদ্দেশ্যে ডেটা থেকে প্রাপ্ত洞察 উপস্থাপনের উপর কেন্দ্রিত। | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | এই সিরিজের পাঠগুলো ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহ পরিচয় করিয়ে দেয়। | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ। |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio দিয়ে মডেল ডেপ্লয় করা। | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | বাস্তবজীবনে ডেটা সায়েন্স | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | বাস্তব জগতের ডেটা-চালিত প্রজেক্ট। | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | বাস্তব জগতে ডেটা সায়েন্স | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | বাস্তবে ডেটা সায়েন্স দ্বারা পরিচালিত প্রকল্পসমূহ। | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -এই নমুনাটি একটি Codespace-এ খুলতে এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন: -1. Code ড্রপ-ডাউন মেনু ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশন নির্বাচন করুন। -2. পেনের নিচে + New codespace নির্বাচন করুন। -অধিক তথ্যের জন্য, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) দেখুন। +এই নমুনা Codespace-এ খুলতে নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করুন: +1. Code ড্রপ-ডাউন মেনু ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশনটি নির্বাচন করুন। +2. প্যানের নিচে + New codespace নির্বাচন করুন। +আরও তথ্যের জন্য, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) দেখুন। ## VSCode Remote - Containers -আপনার লোকাল মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন দিয়ে একটি কনটেইনারে এই রিপোটি খুলতে এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন: +স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোটি একটি কন্টেইনারে খুলতে VS Code Remote - Containers এক্সটেনশনটি ব্যবহার করে নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করুন: -1. যদি এটি আপনার প্রথমবার একটি development container ব্যবহার করা হয়, তাহলে দয়া করে নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেম পূর্ব-প্রয়োজনীয়তাগুলো পূরণ করে (উদাহরণস্বরূপ Docker ইনস্টল করা আছে) [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) এ দেওয়া আছে। +1. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার করা হয়, অনুগ্রহ করে নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেম প্রাক-প্রয়োজনীয়তাসমূহ পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা আছে) [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) তে উল্লেখিত নির্দেশিকা অনুযায়ী। -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +এই রিপোজিটরি ব্যবহার করতে, আপনি বা তো রিপোজিটরিটি আলাদা Docker ভলিউমে খুলতে পারেন: -**দ্রষ্টব্য**: অন্তর্বর্তীভাবে, এটি Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** কমান্ডটি ব্যবহার করে সোর্স কোডকে লোকাল ফাইলসিস্টেমের বদলে একটি Docker ভলিউমে ক্লোন করবে। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) হল কনটেইনার ডেটা বজায় রাখার জন্য পছন্দের মেকানিজম। +**Note**: আন্ডার দ্য হুড, এটি Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** কমান্ড ব্যবহার করবে যাতে সোর্স কোড লোকাল ফাইলসিস্টেমের পরিবর্তে একটি Docker ভলিউমে ক্লোন করা হয়। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) হলো কনটেইনার ডেটা সংরক্ষণের জন্য পছন্দ্য ব্যবস্থা। -অথবা রিপোর লোকালি ক্লোন করা বা ডাউনলোড করা সংস্করণ খুলুন: +অথবা লোকালি ক্লোন করা বা ডাউনলোড করা সংস্করণটি খুলুন: -- এই রিপোটি আপনার লোকাল ফাইলসিস্টেমে ক্লোন করুন। -- F1 চাপুন এবং **Remote-Containers: Open Folder in Container...** কমান্ড নির্বাচন করুন। -- ক্লোন করা এই ফোল্ডারটির কপি নির্বাচন করুন, কনটেইনারটি শুরু হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন, এবং পরীক্ষা করে দেখুন। +- এই রিপোজিটরিটি আপনার লোকাল ফাইলসিস্টেমে ক্লোন করুন। +- F1 চাপুন এবং **Remote-Containers: Open Folder in Container...** কমান্ডটি নির্বাচন করুন। +- ক্লোন করা এই ফোল্ডারটি নির্বাচন করুন, কন্টেইনারটি শুরু হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন, এবং বিষয়গুলো পরীক্ষা করে দেখুন। ## অফলাইন অ্যাক্সেস -আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইনে চালাতে পারবেন। এই রিপোটি ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) করুন, তারপর এই রিপোর রুট ফোল্ডারে টাইপ করুন `docsify serve`। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট 3000-এ সার্ভ করা হবে: `localhost:3000`। +আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশনটি অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোটি ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify 설치](https://docsify.js.org/#/quickstart) করুন, তারপর এই রিপোর রুট ফোল্ডারে টাইপ করুন `docsify serve`। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট 3000-এ সার্ভ হবে: `localhost:3000`। -> দৃষ্টি রাখুন, নোটবুকগুলো Docsify দিয়ে রেন্ডার করা হবে না, সুতরাং যখন আপনাকে একটি নোটবুক চালাতে হবে, সেটি আলাদাভাবে VS Code-এ একটি Python kernel চালিয়ে করুন। +> নোট, Docsify-র মাধ্যমে নোটবুকগুলো রেন্ডার হবে না, তাই যখন আপনাকে একটি নোটবুক চালাতে হবে, সেটি আলাদা ভাবে VS Code-এ Python কের্নেল চালিয়ে করুন। -## অন্যান্য পাঠক্রম +## অন্যান্য কারিকুলাম -আমাদের টিম অন্যান্য পাঠক্রমও তৈরি করে! দেখুন: +আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলামও তৈরি করে! দেখুন: ### 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 শুরুদের জন্য](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 শুরুদের জন্য](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 -[![প্রারম্ভিকদের জন্য 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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য 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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য 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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য AI এজেন্টস](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) +[![নবীনদের জন্য 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) +[![নবীনদের জন্য 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) +[![নবীনদের জন্য 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) +[![নবীনদের জন্য AI এজেন্ট](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) --- -### জেনারেটিভ এআই সিরিজ -[![প্রারম্ভিকদের জন্য জেনারেটিভ এআই](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) -[![জেনারেটিভ এআই (.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) -[![জেনারেটিভ এআই (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) -[![জেনারেটিভ এআই (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) +### জেনারেটিভ AI সিরিজ +[![নবীনদের জন্য জেনারেটিভ 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) +[![জেনারেটিভ 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) +[![জেনারেটিভ 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) +[![জেনারেটিভ 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) --- -### মূল শিক্ষাসমূহ -[![প্রারম্ভিকদের জন্য 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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য ডেটা সায়েন্স](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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য 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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য সাইবার নিরাপত্তা](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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য ওয়েব ডেভেলপমেন্ট](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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য 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) -[![প্রারম্ভিকদের জন্য XR ডেভেলপমেন্ট](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) +### মূল বিষয়সমূহ +[![নবীনদের জন্য মেশিন লার্নিং](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) +[![নবীনদের জন্য ডেটা সায়েন্স](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) +[![নবীনদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা](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) +[![নবীনদের জন্য সাইবার নিরাপত্তা](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) +[![নবীনদের জন্য ওয়েব ডেভেলপমেন্ট](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) +[![নবীনদের জন্য আইওটি](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) +[![নবীনদের জন্য XR ডেভেলপমেন্ট](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 সিরিজ -[![AI Paired Programming-এর জন্য 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) +### কপাইলট সিরিজ +[![AI পেয়ারড প্রোগ্রামিংয়ের জন্য 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-এর জন্য 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 অ্যাডভেঞ্চার](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) ## সাহায্য -**সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছেন?** সাধারণ সমস্যাগুলোর সমাধানের জন্য আমাদের [সমস্যা সমাধানের গাইড](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন। +**সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছেন?** আমাদের [সমস্যা সমাধান গাইড](TROUBLESHOOTING.md) সাধারণ সমস্যাগুলোর সমাধানের জন্য দেখুন। -If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. +আপনি যদি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকে। MCP সম্পর্কে আলোচনা করতে সহশিক্ষার্থী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্নকে স্বাগত বলা হয় এবং জ্ঞান মুক্তভাবে শেয়ার করা হয়। -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry ডিসকর্ড](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -আপনার যদি পণ্যের প্রতিক্রিয়া থাকে বা নির্মাণের সময় কোনো ত্রুটি ঘটে, তবে দেখুন: +আপনার যদি পণ্যের প্রতিক্রিয়া বা তৈরি করার সময় ত্রুটি থাকে, দেখুন: -[![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 ডেভেলপার ফোরাম](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) --- -অস্বীকৃতি: -এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাযথতার জন্য চেষ্টা করলেও, অনুগ্রহ করে জানুন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা ভুল থাকতে পারে। মূল নথিটিকেই তার নিজ ভাষায় নির্ভরযোগ্য উৎস হিসেবে গণ্য করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ করার পরামর্শ দেয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহারের ফলে যে কোনো ভুলবোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই। +অস্বীকারোক্তি: +এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা বজায় রাখার চেষ্টা করি, তবু অনুগ্রহ করে লক্ষ্য করুন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসামঞ্জস্যতা থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা আসল নথিকেই কর্তৃত্বশীল উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ নেওয়ার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের কারণে উদ্ভূত কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই। \ No newline at end of file diff --git a/translations/br/README.md b/translations/br/README.md index 9be6f0290..b687fde6a 100644 --- a/translations/br/README.md +++ b/translations/br/README.md @@ -1,32 +1,32 @@ -# Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo +# Data Science for Beginners - A Curriculum [![Abrir no GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![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) +[![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) [![Contribuidores 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/) -[![Pull requests bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Pull Requests 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/) -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord da Microsoft Foundry](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) +[![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) -Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas, 20 aulas, totalmente focado em Ciência de Dados. Cada aula inclui questionários pré-aula e pós-aula, 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 novas habilidades "fixarem". +Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 aulas totalmente dedicado à Ciência de Dados. Cada aula inclui questionários pré-aula e pós-aula, instruções escritas para concluir a lição, uma solução e uma tarefa. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto cria, uma forma comprovada de fazer novas habilidades "fixarem". **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). @@ -35,22 +35,22 @@ Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de |![Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.br.png)| |:---:| -| Ciência de Dados para Iniciantes - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science para Iniciantes - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Suporte Multilíngue -#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) +#### Suportado via GitHub Action (Automático e Sempre Atualizado) -[Árabe](../ar/README.md) | [Bengalês](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Mianmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../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) | [Malayalam](../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/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) | [Bengalês](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../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) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marata](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](./README.md) | [Português (Portugal)](../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) -**Se você deseja que idiomas adicionais sejam suportados, a lista de idiomas suportados está disponível [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se você deseja que idiomas adicionais sejam suportados, os idiomas disponíveis estão listados [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) +[![Discord da Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Estamos com uma série no Discord "Aprenda com IA" em andamento; saiba mais e junte-se a nós em [Série Aprenda com IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. +Temos uma série no Discord chamada Aprenda com IA em andamento; saiba mais e junte-se a nós em [Série Aprenda com IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques para usar o GitHub Copilot em Ciência de Dados. ![Série Aprenda com IA](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.br.jpg) @@ -58,47 +58,47 @@ Estamos com uma série no Discord "Aprenda com IA" em andamento; saiba mais e ju Comece com os seguintes recursos: -- [Página do 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 estudantis e até maneiras de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que você vai querer favoritar e verificar 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) Participe de uma comunidade global de embaixadores estudantis; isso pode ser sua porta de entrada na Microsoft. +- [Página do 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 de certificação gratuito. Esta é uma página que você deve adicionar aos favoritos e verificar de tempos em 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; isso pode ser sua porta de entrada para a Microsoft. # Primeiros Passos ## 📚 Documentação -- **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo de configuração para iniciantes +- **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo para configurar o ambiente para iniciantes - **[Guia de Uso](USAGE.md)** - Exemplos e fluxos de trabalho comuns - **[Solução 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 sala de aula +- **[Para Professores](for-teachers.md)** - Orientação para ensino e recursos para sala de aula ## 👨‍🎓 Para Estudantes -> **Iniciantes Completos**: Novo em ciência de dados? Comece com nossos [exemplos 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 por conta própria, faça um fork de todo o repositório e complete os exercícios por conta própria, começando com um questionário pré-lecture. Em seguida, 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 projeto. Outra ideia é formar um grupo de estudo com amigos e percorrer o conteúdo juntos. Para estudos adicionais, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Iniciantes completos**: Novo em ciência de dados? Comece com nossos [exemplos para iniciantes](examples/README.md)! Esses exemplos simples e bem comentados ajudarão você 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 inteiro e complete os exercícios por conta própria, começando com um questionário pré-aula. Em seguida, leia a aula e conclua 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 lição orientada a projetos. Outra ideia é formar um grupo de estudo com amigos e percorrer 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:** +**Início rápido:** 1. Verifique o [Guia de Instalação](INSTALLATION.md) para configurar seu ambiente -2. Revise o [Guia de Uso](USAGE.md) para aprender a trabalhar com o currículo -3. Comece pela Aula 1 e siga sequencialmente +2. Revise o [Guia de Uso](USAGE.md) para aprender como trabalhar com o currículo +3. Comece pela Lição 1 e avance sequencialmente 4. Participe da nossa [comunidade no Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para obter suporte ## 👩‍🏫 Para Professores -> **Professores**: incluímos algumas sugestões em [Para Professores](for-teachers.md) sobre como usar este currículo. Adoraríamos receber seu feedback [no nosso fórum de discussão](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Professores**: incluímos algumas sugestões em [Para Professores](for-teachers.md) sobre como usar este currículo. Adoraríamos receber seu feedback [em nosso fórum de discussão](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Conheça a Equipe -[![Vídeo promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![Vídeo promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Vídeo promocional") **Gif por** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! ## 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 do mundo real em 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 de uso do mundo real de 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 maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser feito na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até o final do ciclo de 10 semanas. +Além disso, um quiz de baixo risco antes de uma aula define a intenção do aluno em relação ao aprendizado de um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser feito como um todo ou em parte. Os projetos começam pequenos e se tornam progressivamente mais complexos até o final do ciclo de 10 semanas. -> Encontre nosso [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) diretrizes. Agradecemos seu feedback construtivo! +> Encontre nosso [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. Acolhemos seu feedback construtivo! ## Cada lição inclui: @@ -106,24 +106,24 @@ Além disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno e - Vídeo suplementar opcional - Quiz de aquecimento pré-aula - Lição escrita -- Para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto +- Para lições baseadas em projetos, guias passo a passo de como construir o projeto - Verificações de conhecimento - Um desafio - Leitura suplementar - Tarefa -- [Quiz pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Quiz pós-lição](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz-App, somando 40 quizzes no total com três perguntas cada. Eles estão vinculados a partir das lições, 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. +> **Uma nota sobre 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. -## 🎓 Exemplos Amigáveis para Iniciantes +## 🎓 Exemplos para Iniciantes -**Novo em Ciência de Dados?** Criamos um [diretório de exemplos](examples/README.md) especial com código simples e bem comentado para ajudá-lo 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 -- 📂 **Loading Data** - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados -- 📊 **Simple Analysis** - Calcule estatísticas e encontre padrões -- 📈 **Basic Visualization** - Crie gráficos e diagramas -- 🔬 **Real-World Project** - Fluxo de trabalho completo do começo ao fim +- 📂 **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 Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-os perfeitos para iniciantes absolutos! @@ -137,56 +137,56 @@ Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-os p | Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Número da Lição | Tópico | Agrupamento da Lição | Objetivos de Aprendizagem | Lição Vinculada | Autor | +| Número da Lição | Tópico | Lesson Grouping | Objetivos de Aprendizagem | Lição 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 se relaciona com inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data. | [lição](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 de Ética de Dados. | [lição](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. | [lição](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introdução a Estatística & Probabilidade | [Introdução](1-Introduction/README.md) | As técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para entender dados. | [lição](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 explorar e analisar dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciado “see-quell”). | [lição](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 explorar e analisar bancos de dados de documentos. | [lição](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 de uso do Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se compreensão fundamental da programação em Python. | [lição](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 os dados para lidar com desafios de dados ausentes, imprecisos ou incompletos. | [lição](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 aves 🦆 | [lição](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) | Visualizar observações e tendências dentro de um intervalo. | [lição](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizando Proporções | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar percentuais discretos e agrupados. | [lição](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizando Relações | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar conexões e correlações entre conjuntos de dados e suas variáveis. | [lição](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 resolução eficaz de problemas e insights. | [lição](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 seu primeiro passo de aquisição e extração de dados. | [lição](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analisando | [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. | [lição](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 uma forma que facilite a compreensão para tomadores de decisão. | [lição](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 a ciência de dados na nuvem e seus benefícios. | [lição](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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. |[lição](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Ciência de Dados na Nuvem | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implantando modelos com o Azure Machine Learning Studio. | [lição](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Ciência de Dados no Mundo Real | [No Mundo Real](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projetos impulsionados por ciência de dados no mundo real. | [lição](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definindo Ciência de Dados | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como ela se relaciona com inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data. | [lição](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vídeo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Data Ethics Concepts, Challenges & Frameworks. | [lição](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | How data is classified and its common sources. | [lição](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | The mathematical techniques of probability and statistics to understand data. | [lição](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](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 the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “see-quell”). | [lição](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, its various types and the basics of exploring and analyzing document databases. | [lição](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 such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is recommended. | [lição](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vídeo](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 the data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data. | [lição](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 🦆 | [lição](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 within an interval. | [lição](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. | [lição](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 and their variables. | [lição](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 for making your visualizations valuable for effective problem solving and insights. | [lição](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 its first step of acquiring and extracting data. | [lição](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on techniques to analyze data. | [lição](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier for decision makers to understand. | [lição](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) | This series of lessons introduces data science in the cloud and its benefits. | [lição](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. |[lição](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. | [lição](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 in the real world. | [lição](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 Open with Codespaces. 2. Selecione + New 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). +For more info, check out the [GitHub documentation](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 contêiner usando sua máquina local e o VS Code com a extensão Remote - Containers: -1. Se esta é a primeira vez que você usa um contêiner de desenvolvimento, certifique-se de que seu sistema atende aos pré-requisitos (ou seja, ter o Docker instalado) na [documentação de primeiros passos](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Para usar este repositório, você pode abrir o repositório em um volume Docker isolado: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**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 persistir dados de contêiner. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Ou abra uma versão clonada ou baixada do repositório localmente: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Clone este repositório para seu sistema de arquivos 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. +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. ## Acesso offline -Você pode executar esta documentação offline usando o [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork este repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua máquina local, então na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. +Você pode executar esta documentação offline usando o [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua máquina local, então na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. -> Observação, notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisar executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python. +> Observação, notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando você precisar executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python. ## Outros Currículos @@ -194,14 +194,14 @@ Nossa equipe produz outros currículos! Confira: ### 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 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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD para Iniciantes](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) -[![IA de Borda para Iniciantes](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 para Iniciantes](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 Iniciantes](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) [![Agentes de IA para Iniciantes](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) @@ -236,17 +236,17 @@ Nossa equipe produz outros currículos! Confira: **Encontrando problemas?** Consulte nosso [Guia de Solução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções para problemas comuns. -Se você ficar preso ou tiver alguma dúvida sobre a criação de aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes nas discussões sobre MCP. É uma comunidade acolhedora onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente. +Se você ficar preso ou tiver alguma dúvida sobre como criar aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes nas discussões sobre MCP. É uma comunidade acolhedora onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente. [![Discord do Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Se você tiver feedback sobre o produto ou encontrar erros ao desenvolver, visite: +Se você tiver feedback sobre o produto ou encontrar 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) --- -Isenção de responsabilidade: -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, 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 humana profissional. 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, 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 humana profissional. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução. \ No newline at end of file diff --git a/translations/cs/README.md b/translations/cs/README.md index db9f49de2..20fcf7c8c 100644 --- a/translations/cs/README.md +++ b/translations/cs/README.md @@ -1,18 +1,18 @@ -# Data Science pro začátečníky - Kurikulum +# 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) -[![Licence GitHubu](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Přispěvatelé na GitHubu](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![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) +[![Přispěvatelé GitHubu](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Problémy na GitHubu](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![Pull requesty na GitHubu](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs vítány](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) @@ -24,33 +24,33 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![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) +[![Fórum vývojářů 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 ve společnosti Microsoft s potěšením nabízí 10týdenní kurikulum o 20 lekcích zaměřených na datovou vědu. Každá lekce obsahuje kvíz před lekcí a po lekci, psaný návod k dokončení lekce, řešení a zadání. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožní učit se při tvorbě projektů — osvědčený způsob, jak nové dovednosti „uchytit“. +Azure Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 10týdenní, 20-lekční učební plán zaměřený na Data Science. Každá lekce obsahuje předlekční a po-lekční kvíz, psané instrukce k dokončení lekce, řešení a cvičení. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožní učit se při stavění projektů, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti „zapamatovat“. -**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). +**Srdečné 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). -**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 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), +**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 našim autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu z řad [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** konkrétně 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.cs.png)| |:---:| | Data Science pro začátečníky - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Podpora více jazyků +### 🌐 Vícejazyčná podpora #### Podporováno přes GitHub Action (automatizované a vždy aktuální) -[Arabština](../ar/README.md) | [Bengálština](../bn/README.md) | [Bulharština](../bg/README.md) | [Barmský (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradiční, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradiční, Macau)](../mo/README.md) | [Čínština (tradiční, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvatština](../hr/README.md) | [Čeština](./README.md) | [Dánština](../da/README.md) | [Nizozemština](../nl/README.md) | [Estonština](../et/README.md) | [Finština](../fi/README.md) | [Francouzština](../fr/README.md) | [Němčina](../de/README.md) | [Řečtina](../el/README.md) | [Hebrejština](../he/README.md) | [Hindština](../hi/README.md) | [Maďarština](../hu/README.md) | [Indonéština](../id/README.md) | [Italština](../it/README.md) | [Japonština](../ja/README.md) | [Kannadština](../kn/README.md) | [Korejština](../ko/README.md) | [Litevština](../lt/README.md) | [Malajština](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Maráthština](../mr/README.md) | [Nepálština](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norština](../no/README.md) | [Perština (Farsi)](../fa/README.md) | [Polština](../pl/README.md) | [Portugalština (Brazílie)](../br/README.md) | [Portugalština (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Paňdžábština (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunština](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbština (cyrilice)](../sr/README.md) | [Slovenština](../sk/README.md) | [Slovinština](../sl/README.md) | [Španělština](../es/README.md) | [Svahilština](../sw/README.md) | [Švédština](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipínština)](../tl/README.md) | [Tamilština](../ta/README.md) | [Telugština](../te/README.md) | [Thajština](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinština](../uk/README.md) | [Urdština](../ur/README.md) | [Vietnamština](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](./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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**Pokud si přejete, aby byly podporovány další jazyky, naleznete je [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Pokud si přejete podporu dalších překladových jazyků, jsou uvedeny [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Přidejte se k naší komunitě [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Probíhá série „Learn with AI“ na Discordu — dozvíte se více a připojte se k nám na [Série Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) v termínu 18. - 30. září 2025. Získáte tipy a triky pro používání GitHub Copilot pro datovou vědu. +Máme probíhající sérii Learn with AI na Discordu — dozvíte se více a připojit se můžete na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) v termínu 18. - 30. září 2025. Získáte tipy a triky pro používání GitHub Copilot pro Data Science. ![Série Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.cs.jpg) @@ -58,74 +58,74 @@ Probíhá série „Learn with AI“ na Discordu — dozvíte se více a připoj Začněte s následujícími zdroji: -- [Stránka Student Hub](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 voucher na certifikaci. Tuto stránku si vyplatí uložit mezi záložky a občas zkontrolovat, protože obsah měníme alespoň měsíčně. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Připojte se ke globální komunitě studentských ambasadorů, to může být vaše cesta do Microsoftu. +- [Student Hub page](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 vyplatí uložit mezi záložky a občas zkontrolovat, protože obsah měníme alespoň jednou měsíčně. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Připojte se k globální komunitě studentských velvyslanců — to by mohl být váš vstup do Microsoftu. # Začínáme ## 📚 Dokumentace -- **[Průvodce instalací](INSTALLATION.md)** - Krok za krokem pokyny k nastavení pro začátečníky -- **[Příručka používání](USAGE.md)** - Příklady a běžné pracovní postupy -- **[Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md)** - Řešení běžných problémů -- **[Příručka pro přispívání](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispívat do tohoto projektu -- **[Pro učitele](for-teachers.md)** - Pokyny pro výuku a materiály do výuky +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Postup nastavení krok za krokem pro začátečníky +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Příklady a běžné pracovní postupy +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Řešení běžných problémů +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispět do tohoto projektu +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Pokyny pro výuku a materiály do výuky ## 👨‍🎓 Pro studenty -> **Úplní začátečníci**: Jste v datové vědě noví? Začněte s našimi [příklady vhodnými pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře okomentované příklady vám pomohou pochopit základy před tím, než se pustíte do celého kurikula. -> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: chcete-li použít toto kurikulum samostatně, forknete si celý repozitář a dokončujte cvičení sami, začínaje kvízem před lekcí. Poté si přečtěte přednášku a dokončete zbylé aktivity. Snažte se vytvářet projekty porozuměním lekcí místo kopírování kódu řešení; tento kód je však k dispozici ve složkách /solutions v každé lekci zaměřené na projekt. Další možností 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**: Noví v oblasti datové vědy? Začněte s našimi [beginner-friendly examples](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře okomentované příklady vám pomohou pochopit základy před tím, než se pustíte do celého učebního plánu. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: chcete-li používat tento učební plán samostatně, vytvořte fork celého repozitáře a dokončujte cvičení sami, počínaje přednáškovým kvízem. Poté si přečtěte přednášku a dokončete zbytek aktivit. Snažte se vytvářet projekty pochopením lekcí místo kopírování řešení; kód řešení je nicméně k dispozici ve složkách /solutions v každé lekci zaměřené na projekt. Další možností 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). **Rychlý start:** -1. Zkontrolujte [Průvodce instalací](INSTALLATION.md) a nastavte si prostředí -2. Prohlédněte si [Příručku používání](USAGE.md), abyste se naučili pracovat s kurikulem -3. Začněte s Lekcí 1 a pokračujte sekvenčně -4. Přidejte se k naší [komunitě na Discordu](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu +1. Zkontrolujte [Installation Guide](INSTALLATION.md) pro nastavení vašeho prostředí +2. Projděte si [Usage Guide](USAGE.md), abyste se naučili 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 ## 👩‍🏫 Pro učitele -> **Učitelé**: zahrnuli jsme [několik návrhů](for-teachers.md), jak toto kurikulum používat. Rádi uvítáme vaši zpětnou vazbu [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Učitelé**: zahrnuli jsme [několik návrhů](for-teachers.md) na to, jak tento učební plán používat. Rádi uvítáme vaši zpětnou vazbu [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Seznamte se s týmem [![Propagační video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Propagační video") **GIF od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří jej vytvořili! +> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu lidech, kteří ho vytvořili! ## Pedagogika -Při tvorbě tohoto kurikula jsme zvolili dva pedagogické principy: aby byl založený 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, reálných použití datové vědy a dalších. +Zvolili jsme dvě pedagogické zásady při vytváření tohoto kurikula: zajistit, aby bylo postavené 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 další. -Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastolí záměr studenta učit se téma, zatímco druhý kvíz po hodině zajišťuje lepší zapamatování. Toto kurikulum bylo navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a lze jej absolvovat celé nebo částečně. Projekty začínají malé a postupně během 10týdenního cyklu nabývají na složitosti. +Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastaví záměr studenta naučit se téma, zatímco druhý kvíz po hodině zajistí lepší uchování znalostí. Toto kurikulum bylo navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a lze jej absolvovat celé nebo částečně. Projekty začínají malé a postupně se během 10týdenního cyklu stávají složitějšími. -> Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Přispívání](CONTRIBUTING.md), [Pokyny pro překlady](TRANSLATIONS.md). Vítáme vaše konstruktivní připomínky! +> Najděte náš [Kód chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Přispívání](CONTRIBUTING.md), [Překlady](TRANSLATIONS.md) pokyny. Vítáme vaše konstruktivní připomínky! ## Každá lekce obsahuje: -- Volitelná sketchnota +- Volitelná sketchnote - Volitelné doplňkové video -- Předlekční rozehřívací kvíz +- Předlekční zahřívací kvíz - Písemná lekce -- U lekcí založených na projektech krok za krokem návody, jak projekt postavit +- U lekcí založených na projektu: krok za krokem návody na to, jak projekt postavit - Kontrolní otázky - Výzva -- Doplňující četba -- Zadání +- Doplňující čtení +- Úkol - [Kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou v složce Quiz-App, celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojené z lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně nebo nasadit na Azure; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app`. Probíhá jejich postupná lokalizace. +> **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce Quiz-App, celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny z lekcí, ale aplikaci kvízů lze spustit lokálně nebo nasadit do Azure; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app`. Postupně se lokalizují. -## 🎓 Příklady pro začátečníky +## 🎓 Příklady vhodné pro začátečníky -**Nový v datové vědě?** Vytvořili jsme speciální [adresář s příklady](examples/README.md) s jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít: +**Noví v datové vědě?** Vytvořili jsme speciální [adresář s příklady](examples/README.md) se jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít: -- 🌟 **Hello World** - Váš první program pro datovou vědu +- 🌟 **Hello World** - Váš první program v datové vědě - 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a prozkoumávat datové sady - 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítejte statistiky a najděte vzory - 📈 **Základní vizualizace** - Vytvářejte grafy a diagramy -- 🔬 **Projekt z praxe** - Kompletní pracovní postup od začátku do konce +- 🔬 **Projekt z reálného světa** - Kompletní pracovní postup od začátku do konce -Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, díky čemuž je ideální pro naprosté začátečníky! +Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, což z něj dělá ideální volbu pro úplné začátečníky! 👉 **[Začněte s příklady](examples/README.md)** 👈 @@ -134,59 +134,59 @@ Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, d |![ Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.cs.png)| |:---:| -| Datová věda pro začátečníky: Mapa cesty - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Datová věda pro začátečníky: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Číslo lekce | Téma | Lesson Grouping | Výukové cíle | Propojená lekce | Autor | +| Číslo lekce | Téma | Zařazení lekce | Výukové cíle | Odkaz na lekci | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definování 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) | -| 02 | Etika datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce datové etiky. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definování datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní pojmy datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením, a big data. | [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) | Etické koncepty dat, výzvy a rámce. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 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 k 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 prozkoumávání a analýzy relačních dat pomocí Structured Query Language, známého také jako SQL (vyslovováno “see-quell”). | [lekce](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 04 | Úvod do statistiky a pravděpodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické metody pravděpodobnosti a statistiky k 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 prozkoumávání a analýzy relačních dat se Structured Query Language, známým také jako SQL (vyslovuje se “see-quell”). | [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 prozkoumávání 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 porozumění 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 práce s daty pro čištění a transformaci dat k řešení problémů se chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Vizualizace množství | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Naučíte se použít Matplotlib k vizualizaci dat o ptácích 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Vizualizace rozložení dat | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi množinami dat a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Smysluplné vizualizace | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a pokyny pro vytvoření vizualizací, které jsou hodnotné 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 | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na prezentaci poznatků z dat tak, aby je bylo snazší pochopit pro rozhodovatele. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 07 | Práce s Pythonem | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Základy používání 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 pro čištění a transformaci dat, aby se řešily problémy 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 | [Data Visualization](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 rozdělení dat | [Data Visualization](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 poměrů | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi datovými sadami a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Smysluplné vizualizace | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a pokyny, jak udělat 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 způsobem, který usnadňuje porozumění rozhodovacím činitelům. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů pomocí nástrojů s nízkým kódem. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů s použitím nástrojů Low Code. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazování modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datová věda v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty poháněné datovou vědou v reálném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Datová věda v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty řízené datovou vědou v reálném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Pro otevření tohoto příkladu v Codespace postupujte podle těchto kroků: +Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto vzorku v Codespace: 1. Klikněte na rozbalovací nabídku Code a vyberte možnost Open with Codespaces. -2. Ve spodní části panelu vyberte + New codespace. +2. Vyberte + New codespace v dolní části panelu. For more info, check out the [GitHub documentation](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 lokálního počítače a VS Code s rozšířením VS Code Remote - Containers: +Postupujte podle těchto kroků, abyste otevřeli tento repozitář v kontejneru na vašem počítači pomocí VS Code a rozšíření Remote - Containers: -1. Pokud poprvé používáte vývojový kontejner, ujistěte se, že váš systém splňuje předpoklady (např. má 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 předpoklady (tj. máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Poznámka**: Pod povrchem to použije příkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Naklonujte tento repozitář do svého lokálního souborového systému. +- Naklonujte tento repozitář do vašeho lokálního souborového systému. - Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vyberte zklonovanou kopii této složky, počkejte na spuštění kontejneru a vyzkoušejte to. +- Vyberte naklonovanou kopii této složky, počkejte na spuštění kontejneru, a vyzkoušejte si věci. -## Offline přístup +## Offline access -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +Můžete spustit tuto dokumentaci offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkněte tento repozitář, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašem lokálním počítači, poté v kořenové složce tohoto repozitáře napište `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> Poznámka, notebooky nebudou vykresleny pomocí Docsify, takže když budete potřebovat spustit notebook, udělejte to samostatně ve VS Code s běžícím Python kernel. +> Poznámka, notebooky nebudou vykreslovány pomocí Docsify, takže když budete potřebovat spustit notebook, udělejte to samostatně ve VS Code s Python kernel. ## Další kurikula @@ -194,8 +194,8 @@ Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: ### 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 pro začátečníky](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) --- @@ -203,11 +203,11 @@ Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: [![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 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) +[![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) --- -### Série generativní AI +### Série generativního 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) @@ -229,16 +229,16 @@ Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: ### Série Copilot [![Copilot pro párové programování s 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 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) -[![Dobrodružství 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 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 -**Máte potíže?** Přečtěte si náš [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů. +**Máte potíže?** Podívejte se do našeho [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů. -Pokud se zaseknete nebo máte jakékoli dotazy ohledně vytváření aplikací s AI. Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti se volně sdílejí. +Pokud se zaseknete nebo budete mít jakékoli dotazy ohledně vytváření AI aplikací. Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti se sdílejí volně. -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry na Discordu](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo při vývoji narazíte na chyby, navštivte: @@ -247,6 +247,6 @@ Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo při vývoji narazíte na chyby, nav --- -Prohlášení o vyloučení odpovědnosti: -Tento dokument byl přeložen pomocí služby strojového překladu Co‑op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro zásadní informace doporučujeme využít profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za žádná nedorozumění nebo chybné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu. +Vyloučení odpovědnosti: +Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co‑op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Ačkoli 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 doporučujeme využít profesionální lidský překlad. Nepřebíráme odpovědnost za žádná nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/da/README.md b/translations/da/README.md index 8d486abfb..17cde0fd5 100644 --- a/translations/da/README.md +++ b/translations/da/README.md @@ -1,23 +1,23 @@ -# Data Science for Beginners - En læseplan +# Data Science for Beginners - A Curriculum [![Åbn i GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub-licens](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub-bidragydere](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub-bidragsydere](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 velkomne](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub pull-forespørgsler](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR'er velkomne](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub-observatører](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-overvågere](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-stjerner](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/) @@ -26,31 +26,31 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Microsoft Foundry Udviklerforum](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 kunne tilbyde en 10-ugers, 20-lektioners læseplan, der handler om Data Science. Hver lektion inkluderer quiz før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning og en opgave. Vores projektbaserede pædagogik giver dig mulighed for at lære ved at bygge — en gennemprøvet måde for nye færdigheder at sætte sig fast. +Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at kunne tilbyde en 10-ugers, 20-lektioners læseplan, der handler om Data Science. Hver lektion indeholder quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning og en opgave. Vores projektbaserede pædagogik gør det muligt at lære ved at bygge — en dokumenteret måde for nye færdigheder at 'sætte sig fast'. -**En 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). +**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). -**🙏 Særlig tak 🙏 til vores [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, anmeldere og indholds bidragydere,** navnlig 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 indholds-bidragsydere,** 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 af @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.da.png)| |:---:| | Data Science For Beginners - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Understøttelse af flere sprog +### 🌐 Flersproget support -#### Understøttet via GitHub Action (Automatiseret og altid opdateret) +#### Understøttet via GitHub Action (Automatiseret & Altid opdateret) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](./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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) +[Arabisk](../ar/README.md) | [Bengalsk](../bn/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesisk (forenklet)](../zh/README.md) | [Kinesisk (traditionelt, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesisk (traditionelt, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesisk (traditionelt, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisk](../hr/README.md) | [Tjekkisk](../cs/README.md) | [Dansk](./README.md) | [Hollandsk](../nl/README.md) | [Estisk](../et/README.md) | [Finsk](../fi/README.md) | [Fransk](../fr/README.md) | [Tysk](../de/README.md) | [Græsk](../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) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeriansk Pidgin](../pcm/README.md) | [Norsk](../no/README.md) | [Persisk (Farsi)](../fa/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Portugisisk (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumænsk](../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) -**Hvis du ønsker flere oversættelser, er de understøttede sprog listet [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Hvis du ønsker, at flere oversættelser understøttes, er de understøttede sprog listet [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Bliv en del af 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-serie "Learn with AI", læs mere og deltag i [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du får tips og tricks til at bruge GitHub Copilot til Data Science. +Vi har en Discord "Learn with AI"-serie i gang — læs 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. ![Lær med AI-serien](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.da.jpg) @@ -58,8 +58,8 @@ Vi har en igangværende Discord-serie "Learn with AI", læs mere og deltag i [Le Kom i gang med følgende ressourcer: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne side finder du begynderressourcer, Student packs og endda måder at få en gratis certifikatkupon. Dette er en side, du bør bogmærke og tjekke fra tid til anden, da vi udskifter indhold mindst en gang om måneden. -- [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, studerendepakker og endda måder at få en gratis certifikatvoucher. Dette er en side, du bør bogmærke og tjekke fra tid til anden, 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 Student Ambassadors; dette kan være din vej ind i Microsoft. # Kom godt i gang @@ -68,22 +68,22 @@ Kom i gang med følgende ressourcer: - **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Trin-for-trin installationsvejledning for begyndere - **[Usage Guide](USAGE.md)** - Eksempler og almindelige arbejdsgange - **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Løsninger på almindelige problemer -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan man bidrager til dette projekt -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Undervisningsvejledning og materialer til klasseundervisning +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan du bidrager til dette projekt +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Vejledning til undervisning og ressourcer til klasseværelset ## 👨‍🎓 For studerende -> **Komplette begyndere**: Ny inden for data science? Start med vores [begynder-venlige eksempler](examples/README.md)! Disse enkle, godt kommenterede eksempler vil hjælpe dig med at forstå det grundlæggende, inden du dykker ned i hele læseplanen. -> **[Studerende](https://aka.ms/student-page)**: for at bruge denne læseplan på egen hånd, fork hele repoet og gennemfør øvelserne selv, startende med en quiz før forelæsningen. Læs derefter forelæsningen og gennemfør resten af aktiviteterne. Prøv at skabe projekterne ved at forstå lektionerne i stedet for at kopiere løsningskoden; den kode er dog tilgængelig i /solutions-mappen i hver projektorienterede lektion. En anden idé er at danne en studiegruppe med venner og gennemgå indholdet sammen. Til yderligere studier anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Fuldstændige begyndere**: Er du ny inden for data science? Start med vores [begynder-venlige eksempler](examples/README.md)! Disse enkle, godt kommenterede eksempler hjælper dig med at forstå det grundlæggende, før du dykker ned i hele pensum. +> **[Studerende](https://aka.ms/student-page)**: for at bruge denne læseplan på egen hånd, fork hele repoet og gennemfør øvelserne selv, begyndende med en quiz før forelæsningen. Læs derefter forelæsningen og gennemfør resten af aktiviteterne. Forsøg at skabe projekterne ved at forstå lektionerne i stedet for at kopiere løsningskoden; den kode er dog tilgængelig i /solutions-mapperne i hver projektorienterede 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). **Hurtig start:** 1. Tjek [Installation Guide](INSTALLATION.md) for at sætte dit miljø op -2. Gennemgå [Usage Guide](USAGE.md) for at lære, hvordan du arbejder med læseplanen -3. Start med lektion 1 og arbej dig igennem i rækkefølge +2. Gennemse [Usage Guide](USAGE.md) for at lære, hvordan du arbejder med læseplanen +3. Start med Lektion 1 og arbejd dig igennem sekventielt 4. Deltag i vores [Discord-fællesskab](https://aka.ms/ds4beginners/discord) for support -## 👩‍🏫 For undervisere +## 👩‍🏫 For lærere -> **Undervisere**: vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan du kan bruge denne læseplan. Vi vil meget gerne have din feedback [i vores diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Lærere**: vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan I kan bruge denne læseplan. Vi vil meget gerne have din feedback [i vores diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Mød teamet @@ -94,9 +94,9 @@ Kom i gang med følgende ressourcer: ## Pædagogik -Vi har valgt to pædagogiske principper under opbygningen af dette pensum: at sikre, at det er projektbaseret, og at det indeholder hyppige quizzer. Ved afslutningen af denne serie vil eleverne have lært grundlæggende principper inden for datavidenskab, herunder etiske begreber, dataklargøring, forskellige måder at arbejde med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige anvendelsestilfælde af datavidenskab og mere. +Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi udviklede dette pensum: at sikre, at det er projektbaseret, og at det indeholder hyppige quizzer. Ved afslutningen af denne serie vil eleverne have lært grundlæggende principper inden for datavidenskab, herunder etiske begreber, dataklargøring, forskellige måder at arbejde med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige anvendelsestilfælde af datavidenskab og mere. -Derudover sætter en lavrisiko-quiz før en klasse elevens intention om 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 helt eller delvist. Projekterne starter småt og bliver gradvist mere komplekse ved slutningen af den 10-ugers cyklus. +Derudover sætter en lavrisiko-quiz før en lektion elevens intention om at lære et emne, mens en anden quiz efter lektionen sikrer yderligere fastholdelse. Dette pensum er designet til at være fleksibelt og sjovt og kan tages i sin helhed eller delvist. Projekterne starter små og bliver gradvist mere komplekse i slutningen af den 10-ugers cyklus. > Find vores [Adfærdskodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidrag](CONTRIBUTING.md), [Oversættelse](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi byder din konstruktive feedback velkommen! @@ -106,71 +106,71 @@ Derudover sætter en lavrisiko-quiz før en klasse elevens intention om at lære - Valgfri supplerende video - Opvarmningsquiz før lektionen - Skriftlig lektion -- For projektbaserede lektioner, trin-for-trin guider til, hvordan man bygger projektet +- For projektbaserede lektioner, trin-for-trin vejledninger om hvordan man bygger projektet - Videnstjek - En udfordring - Supplerende læsning - Opgave - [Quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En note om quizzer**: Alle quizzer er indeholdt i Quiz-App mappen, i alt 40 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt eller udrulles til Azure; følg instruktionen i `quiz-app` mappen. De bliver gradvist lokaliseret. +> **En note om quizzer**: Alle quizzer findes i Quiz-App mappen, i alt 40 quizzer med tre spørgsmål i hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt eller implementeres til Azure; følg instruktionen i `quiz-app` mappen. De bliver gradvist lokaliseret. -## 🎓 Begynder-venlige eksempler +## 🎓 Begyndervenlige eksempler -**Ny til datavidenskab?** Vi har oprettet en særlig [mappen med eksempler](examples/README.md) med enkel, godt kommenteret kode for at hjælpe dig i gang: +**Ny til datavidenskab?** Vi har oprettet en særlig [eksempelmappen](examples/README.md) med enkel, velkommenteret kode for at hjælpe dig i gang: -- 🌟 **Hello World** - Dit første program i datavidenskab -- 📂 **Loading Data** - Lær at læse og udforske datasæt -- 📊 **Simple Analysis** - Beregn statistikker og find mønstre -- 📈 **Basic Visualization** - Lav diagrammer og grafer -- 🔬 **Real-World Project** - Komplet arbejdsgang fra start til slut +- 🌟 **Hello World** - Dit første datavidenskabsprogram +- 📂 **Indlæsning af data** - Lær at læse og udforske datasæt +- 📊 **Simpel analyse** - Beregn statistik og find mønstre +- 📈 **Grundlæggende visualisering** - Opret diagrammer og grafer +- 🔬 **Reelt projekt** - Fuldt workflow fra start til slut -Hvert eksempel indeholder detaljerede kommentarer, der forklarer hvert trin, hvilket gør det perfekt til absolutte begyndere! +Hvert eksempel inkluderer detaljerede kommentarer, der forklarer hvert trin, hvilket gør det perfekt til helt nybegyndere! 👉 **[Start med eksemplerne](examples/README.md)** 👈 -## Lektioner +## Lessons |![ Sketchnote af @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.da.png)| |:---:| -| Datavidenskab for begyndere: Vejkort - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science for begyndere: køreplan - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lektionsnummer | Emne | Lektionsgruppe | Læringsmål | Linket lektion | Forfatter | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definition af datavidenskab | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende begreber bag datavidenskab 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 | Etik i datavidenskab | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Begreber, udfordringer og rammer for dataetik. | [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) | +| 01 | Definere datavidenskab | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende begreber bag datavidenskab 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 | Etik i datavidenskab | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Dataetiske begreber, udfordringer og rammeværk. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definere 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 og 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) | | | +| 05 | Arbejde med relationelle data | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til relationsdata og det grundlæggende i at udforske og analysere relationsdata 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, deres forskellige typer og det grundlæggende i at udforske og analysere 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 dataundersøgelse 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, 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, hvordan man bruger Matplotlib til at visualisere fugledata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 07 | Arbejde med Python | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlæggende brug af Python til dataudforskning med biblioteker såsom 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 | Dataforberedelse | [Arbejde med data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner om datateknikker til at rense og transformere 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 hvordan du bruger 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 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 sammenhænge | [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) | +| 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 datavidenskabens livscyklus | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion til datavidenskabens livscyklus og det første trin med at erhverve og udtrække data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 14 | Introduktion til datavidenskabens livscyklus | [Livscyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion til datavidenskabens livscyklus og dets første trin med at indsamle 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 datavidenskabens livscyklus 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 datavidenskabens livscyklus fokuserer på at præsentere indsigt fra data på en måde, der gør det lettere for beslutningstagere at forstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Datavidenskab i skyen | [Data i skyen](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne række lektioner introducerer datavidenskab i skyen og dens fordele. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datavidenskab i skyen | [Data i skyen](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datavidenskab i skyen | [Data i skyen](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datavidenskab i praksis | [I felten](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavidenskabsdrevne 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 datavidenskabens livscyklus fokuserer på at præsentere indsigterne fra data på en måde, der gør det lettere for beslutningstagere at forstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Datavidenskab i skyen | [Skydata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serie af lektioner introducerer datavidenskab i skyen og dets fordele. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Datavidenskab i skyen | [Skydata](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Datavidenskab i skyen | [Skydata](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Datavidenskab i praksis | [I praksis](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavidenskabsdrevne 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-rullemenuen og vælg indstillingen Open with Codespaces. -2. Vælg + New codespace i bunden af panelet. +1. Klik på Code-rullelisten og vælg Open with Codespaces-optionen. +2. Vælg + New 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). ## VSCode Remote - Containers -Følg disse trin for at åbne dette repo i en container ved hjælp af din lokale maskine og VSCode ved at bruge VS Code Remote - Containers-udvidelsen: +Følg disse trin for at åbne dette repo i en container ved hjælp af din lokale maskine og VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: -1. Hvis dette er din første gang, du bruger en udviklingscontainer, skal du sikre, at dit system opfylder forudsætningerne (dvs. at Docker er installeret) i [kom godt i gang-dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: @@ -178,19 +178,19 @@ To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- 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 det af. +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. -## Offline-adgang +## Offline access -Du kan køre denne dokumentation offline ved at bruge [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repository, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, så i rodmappen af dette repository, skriv `docsify serve`. Hjemmesiden 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, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. Hjemmesiden vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Bemærk, notebooks vil ikke blive gengivet via Docsify, så når du har brug for at køre en notebook, så gør det separat i VS Code med en Python-kernel. +> Bemærk, notebooks vil ikke blive gengivet via Docsify, så når du har brug for at køre en notebook, gør det separat i VS Code, der kører en Python-kernel. -## Andre læreplaner +## Other Curricula -Vores team producerer andre læreplaner! Se: +Vores team producerer andre læseplaner! Tjek: ### LangChain @@ -215,7 +215,7 @@ Vores team producerer andre læreplaner! Se: --- -### Kerneundervisning +### Kerne-læring [![ML for begyndere](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) [![Datavidenskab for begyndere](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 begyndere](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) @@ -226,7 +226,7 @@ Vores team producerer andre læreplaner! Se: --- -### Copilot-serier +### Copilot-serie [![Copilot til 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 til 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-eventyr](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) @@ -234,19 +234,19 @@ Vores team producerer andre læreplaner! Se: ## Få hjælp -**Oplever du problemer?** Se vores [Fejlfinding-guide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på almindelige problemer. +**Oplever du problemer?** Se 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 i diskussioner med medstuderende og erfarne udviklere 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 produktfeedback eller oplever fejl, mens du bygger, besøg: +Hvis du har produktfeedback eller støder på fejl under udvikling, besøg: -[![Microsoft Foundry Udviklerforum](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 udviklerforum](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) --- -**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 automatiske oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritiske oplysninger anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for eventuelle misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse. +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 automatiske oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det oprindelige dokument på originalsproget bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales en professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for eventuelle misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse. \ No newline at end of file diff --git a/translations/de/README.md b/translations/de/README.md index fc29df1e8..cae49c85a 100644 --- a/translations/de/README.md +++ b/translations/de/README.md @@ -1,126 +1,131 @@ -# Data Science für Einsteiger - Ein Curriculum +# Data Science für Anfänger - Lehrplan [![In GitHub Codespaces öffnen](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub-Lizenz](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub-Mitwirkende](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 Willkommen](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![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 willkommen](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub-Beobachter](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-Sterne](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 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) -Die Azure Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, ein 10-wöchiges, 20-Lektionen Curriculum rund um Data Science anzubieten. Jede Lektion enthält Vor- und Nach-Quizze, schriftliche Anweisungen zur Durchführung der Lektion, eine Lösung und eine Aufgabe. Unsere projektbasierte Pädagogik ermöglicht es dir, beim Bauen zu lernen — eine bewährte Methode, damit neue Fähigkeiten "haften bleiben". +Die Azure Cloud Advocates bei Microsoft freuen sich, einen 10-wöchigen Lehrplan mit 20 Lektionen rund um Data Science anbieten zu können. Jede Lektion enthält Vor- und Nach-Quiz, schriftliche Anleitungen zur Durchführung der Lektion, eine Lösung und eine Aufgabe. Unsere projektbasierte Pädagogik ermöglicht es Ihnen, beim Bauen zu lernen — eine bewährte Methode, damit neue Fähigkeiten 'hängen bleiben'. **Herzlichen Dank an unsere Autorinnen und 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/) Autorinnen und Autoren, Gutachter und inhaltlichen Beitragenden,** namentlich 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/) Autorinnen, Gutachterinnen und Inhaltsmitwirkenden,** 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 von @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.de.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Sketchnote von [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science für Anfänger - _Sketchnote von [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung -#### Unterstützt via GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell) +#### Unterstützt durch 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/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt/README.md) | [Pandschabi (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) | [Thai](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md) +[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Burmesisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (vereinfacht)](../zh/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../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) -**Wenn Sie möchten, dass zusätzliche Übersetzungen unterstützt werden, sind die unterstützten Sprachen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgeführt** +**Wenn Sie zusätzliche Übersetzungen wünschen, werden unterstützte Sprachen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgelistet** -#### Tritt unserer Community bei +#### Treten Sie unserer Community bei [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Wir führen eine Discord-Lernserie „Learn with AI“ durch. Erfahre mehr und tritt uns bei unter [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) vom 18. - 30. September 2025. Du erhältst Tipps und Tricks zur Nutzung von GitHub Copilot für Data Science. +Wir veranstalten eine laufende Discord‑Serie "Learn with AI". Erfahren Sie mehr und nehmen Sie vom 18. - 30. September 2025 an der [Learn with AI-Serie](https://aka.ms/learnwithai/discord) teil. Sie erhalten Tipps und Tricks zur Nutzung von GitHub Copilot für Data Science. ![Learn with AI-Serie](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.de.jpg) # Bist du Student? -Leg los mit den folgenden Ressourcen: +Beginne mit den folgenden Ressourcen: -- [Studenten-Hub-Seite](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Auf dieser Seite findest du Einsteigerressourcen, Studenten-Pakete und sogar Möglichkeiten, ein kostenloses Zertifikat-Gutschein zu erhalten. Das ist eine Seite, die du dir merken solltest und von Zeit zu Zeit überprüfen solltest, da wir Inhalte mindestens monatlich austauschen. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tritt einer globalen Community von Student Ambassadors bei — das könnte dein 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 findest du Einsteigerressourcen, Studentenpakete und sogar Möglichkeiten, einen kostenlosen Zertifikatsgutschein zu erhalten. Das ist eine Seite, die du als Lesezeichen speichern und von Zeit zu Zeit überprüfen solltest, da wir die Inhalte mindestens monatlich austauschen. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tritt einer globalen Community von Student Ambassadors bei – das könnte dein Weg zu Microsoft sein. # Erste Schritte ## 📚 Dokumentation -- **[Installationsanleitung](INSTALLATION.md)** - Schritt-für-Schritt-Einrichtungshinweise für Einsteiger -- **[Nutzungsanleitung](USAGE.md)** - Beispiele und typische Workflows +- **[Installationsanleitung](INSTALLATION.md)** - Schritt-für-Schritt-Anweisungen zur Einrichtung für Anfänger +- **[Nutzungsanleitung](USAGE.md)** - Beispiele und gängige Arbeitsabläufe - **[Fehlerbehebung](TROUBLESHOOTING.md)** - Lösungen für häufige Probleme -- **[Leitfaden zur Mitarbeit](CONTRIBUTING.md)** - Wie du zu diesem Projekt beitragen kannst -- **[Für Lehrende](for-teachers.md)** - Unterrichtshinweise und Materialien für den Unterricht +- **[Richtlinien für Beiträge](CONTRIBUTING.md)** - Wie man zu diesem Projekt beiträgt +- **[Für Lehrkräfte](for-teachers.md)** - Leitfaden für Lehrkräfte und Unterrichtsmaterialien ## 👨‍🎓 Für Studierende -> **Vollständige Anfänger**: Neu in Data Science? Beginne mit unseren [einsteigerfreundlichen Beispielen](examples/README.md)! Diese einfachen, gut kommentierten Beispiele helfen dir, die Grundlagen zu verstehen, bevor du dich in das vollständige Curriculum vertiefst. -> **[Studierende](https://aka.ms/student-page)**: Um dieses Curriculum eigenständig zu nutzen, fork das gesamte Repo und bearbeite die Übungen selbstständig, beginnend mit einem Pre-Lecture-Quiz. Lies dann die Vorlesung und erledige die restlichen Aktivitäten. Versuche, die Projekte durch Verständnis der Lektionen zu erstellen, anstatt den Lösungscode zu kopieren; dieser Code ist jedoch in den /solutions-Ordnern in jeder projektorientierten Lektion verfügbar. Eine andere Idee ist, eine Lerngruppe mit Freundinnen und Freunden zu bilden und gemeinsam durch die Inhalte zu gehen. Für weiterführendes Lernen empfehlen wir [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Absolute Anfänger**: Neu in Data Science? Beginne mit unseren [anfängerfreundlichen Beispielen](examples/README.md)! Diese einfachen, gut kommentierten Beispiele helfen dir, die Grundlagen zu verstehen, bevor du in den vollständigen Lehrplan eintauchst. +> **[Studierende](https://aka.ms/student-page)**: Um diesen Lehrplan eigenständig zu nutzen, forke das gesamte Repo und bearbeite die Übungen eigenständig, beginnend mit einem Quiz vor der Vorlesung. Lies dann die Vorlesung und erledige die restlichen Aktivitäten. Versuche, die Projekte durch das Verständnis 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, mit Freunden eine Lerngruppe zu bilden und den Inhalt gemeinsam durchzugehen. 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. Prüfe die [Installationsanleitung](INSTALLATION.md), um deine Umgebung einzurichten -2. Sieh dir die [Nutzungsanleitung](USAGE.md) an, um zu lernen, wie du mit dem Curriculum arbeitest -3. Beginne mit Lektion 1 und arbeite dich der Reihenfolge nach durch -4. Trete unserer [Discord-Community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) für Unterstützung bei +2. Überprüfe die [Nutzungsanleitung](USAGE.md), um zu lernen, wie man mit dem Lehrplan arbeitet +3. Beginne mit Lektion 1 und bearbeite sie der Reihe nach +4. Tritt unserer [Discord-Community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) bei, um Unterstützung zu erhalten -## 👩‍🏫 Für Lehrende +## 👩‍🏫 Für Lehrkräfte -> **Lehrende**: Wir haben [einige Vorschläge](for-teachers.md) aufgenommen, wie dieses Curriculum genutzt werden kann. Wir freuen uns über dein Feedback [in unserem Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Lehrkräfte**: Wir haben [einige Vorschläge](for-teachers.md) aufgenommen, wie man diesen Lehrplan verwendet. Wir würden uns über Ihr Feedback [in unserem Diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) freuen! -## Lernen Sie das Team kennen +## Triff das Team -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![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 Bild oben für ein Video über das Projekt die Personen, die es erstellt haben! +**GIF von** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Klicken Sie auf das obige Bild für ein Video über das Projekt und die Personen, die es erstellt haben! ## Pädagogik -Wir haben beim Aufbau dieses Lehrplans zwei pädagogische Grundsätze gewählt: sicherzustellen, dass er projektbasiert ist und dass er häufige Quizze enthält. Am Ende dieser Reihe werden die Lernenden grundlegende Prinzipien der Datenwissenschaft gelernt haben, einschließlich ethischer Konzepte, Datenaufbereitung, verschiedener Arbeitsweisen mit Daten, Datenvisualisierung, Datenanalyse, realer Anwendungsfälle der Datenwissenschaft und mehr. +Wir haben beim Aufbau dieses Lehrplans zwei pädagogische Grundsätze gewählt: sicherzustellen, dass er projektbasiert ist, und dass er häufige Quizze enthält. Am Ende dieser Reihe werden die Teilnehmenden die grundlegenden Prinzipien der Data Science gelernt haben, einschließlich ethischer Konzepte, Datenvorbereitung, verschiedener Arbeitsweisen mit Daten, Datenvisualisierung, Datenanalyse, praxisnaher Anwendungsfälle der Data Science und mehr. -Außerdem lenkt ein niedrigschwelliges Quiz vor einer Unterrichtsstunde die Lernabsicht der Lernenden auf ein Thema, während ein zweites Quiz nach der Stunde die weitere Behaltensleistung sicherstellt. Dieser Lehrplan wurde so gestaltet, dass er flexibel und unterhaltsam ist und ganz oder teilweise absolviert werden kann. Die Projekte beginnen klein und werden bis zum Ende des 10-wöchigen Zyklus zunehmend komplexer. +Darüber hinaus setzt ein wenig belastendes Quiz vor einer Veranstaltung die Lernintention der Teilnehmenden bezüglich eines Themas, während ein zweites Quiz nach der Veranstaltung für weitergehende Behaltensleistung sorgt. Dieser Lehrplan wurde so gestaltet, dass er flexibel und unterhaltsam ist und vollständig oder teilweise absolviert werden kann. Die Projekte beginnen klein und werden bis zum Ende des 10-wöchigen Zyklus zunehmend komplexer. -> Finden Sie unseren [Verhaltenskodex](CODE_OF_CONDUCT.md), [Beitragsrichtlinien](CONTRIBUTING.md), [Übersetzungsrichtlinien](TRANSLATIONS.md). Wir freuen uns über Ihr konstruktives Feedback! +> Finden Sie unseren [Verhaltenskodex](CODE_OF_CONDUCT.md), [Beitragsrichtlinien](CONTRIBUTING.md), [Übersetzungsrichtlinien](TRANSLATIONS.md). Wir freuen uns über Ihr konstruktives Feedback! -## Jede Lektion enthält: +## Jede Lektion beinhaltet: - Optionale Sketchnote - Optionales ergänzendes Video - Aufwärm-Quiz vor der Lektion -- Geschriebene Lektion -- Für projektbasierte Lektionen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, wie man das Projekt erstellt +- Schriftliche Lektion +- Für projektbasierte Lektionen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen des Projekts - Wissensüberprüfungen - Eine Herausforderung - Ergänzende Lektüre - Aufgabe - [Quiz nach der Lektion](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Eine Anmerkung zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Ordner Quiz-App, insgesamt 40 Quizze mit jeweils drei Fragen. Sie sind aus den Lektionen verlinkt, aber die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder nach Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app` Ordner. Sie werden nach und nach lokalisiert. +> **Eine Anmerkung zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner, insgesamt 40 Quizze mit jeweils drei Fragen. Sie werden 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. ## 🎓 Einsteigerfreundliche Beispiele -**Neu in Data Science?** Wir haben ein spezielles [Beispielverzeichnis](examples/README.md) mit einfachem, gut kommentiertem Code erstellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern: +**Neu in Data Science?** Wir haben ein spezielles [examples directory](examples/README.md) mit einfachem, gut kommentiertem Code erstellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern: - 🌟 **Hello World** - Ihr erstes Data-Science-Programm -- 📂 **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 -- 🔬 **Praxisprojekt** - Kompletter Workflow von Anfang bis Ende +- 📂 **Loading Data** - Lernen Sie, Datensätze zu lesen und zu erkunden +- 📊 **Simple Analysis** - Berechnen Sie Statistiken und finden Sie Muster +- 📈 **Basic Visualization** - Erstellen Sie Diagramme und Grafiken +- 🔬 **Real-World Project** - Vollständiger Workflow von Anfang bis Ende -Jedes Beispiel enthält ausführliche Kommentare, die jeden Schritt erklären, und eignet sich damit perfekt für absolute Anfänger! +Jedes Beispiel enthält detaillierte Kommentare, die jeden Schritt erklären, sodass es perfekt für absolute Anfänger geeignet ist! 👉 **[Beginnen Sie mit den Beispielen](examples/README.md)** 👈 @@ -134,56 +139,56 @@ Jedes Beispiel enthält ausführliche Kommentare, die jeden Schritt erklären, u | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definition von Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Erlernen Sie die grundlegenden Konzepte der Data Science 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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Konzepte, Herausforderungen und Rahmenwerke der Datenethik. | [Lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definition von Daten | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wie Daten klassifiziert werden und ihre üblichen Quellen. | [Lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Einführung in Statistik & Wahrscheinlichkeit | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Die mathematischen Techniken der Wahrscheinlichkeit und Statistik, um Daten zu verstehen. | [Lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [Video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Arbeiten mit relationalen Daten | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in relationale Daten und die Grundlagen, relationale Daten mit der Structured Query Language, auch bekannt als SQL (ausgesprochen „see-quell“), zu erkunden und zu analysieren. | [Lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Arbeiten mit NoSQL-Daten | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in nicht-relationale Daten, ihre verschiedenen Typen und die Grundlagen zur Erkundung und Analyse von Dokumentdatenbanken. | [Lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Arbeiten mit Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlagen der Verwendung von Python zur Datenexploration mit Bibliotheken wie Pandas. Grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung werden empfohlen. | [Lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [Video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Datenaufbereitung | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Themen zu Datentechniken zum Bereinigen und Transformieren von Daten, um Herausforderungen durch fehlende, ungenaue oder unvollständige Daten zu bewältigen. | [Lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Definition von Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Lernen Sie die grundlegenden Konzepte von Data Science und wie es 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 | Ethik in der Datenwissenschaft | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Konzepte, Herausforderungen und Rahmenwerke der Datenethik. | [Lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definition von Daten | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Wie Daten klassifiziert werden und ihre gängigen Quellen. | [Lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Einführung in Statistik & Wahrscheinlichkeit | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Die mathematischen 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 | Arbeiten mit relationalen Daten | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in relationale Daten und die Grundlagen der Exploration 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 | Arbeiten mit NoSQL-Daten | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Einführung in nicht-relationale Daten, ihre verschiedenen Typen und die Grundlagen der Exploration und Analyse von Dokumentdatenbanken. | [Lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Arbeiten mit Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlagen der Verwendung 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Themen zu Datenverfahren zum Bereinigen und Transformieren der Daten, um Herausforderungen durch 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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Lernen Sie, wie man Matplotlib verwendet, um Vogeldaten zu visualisieren 🦆 | [Lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Visualisierung von Datenverteilungen | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisierung von Verbindungen und Korrelationen zwischen Datensätzen und ihren Variablen. | [Lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Aussagekräftige Visualisierungen | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniken und Hinweise, wie Ihre Visualisierungen wertvoll für effektives Problemlösen und Erkenntnisse werden. | [Lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Einführung in den Data-Science-Lebenszyklus | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Einführung in den Data-Science-Lebenszyklus und seinen ersten Schritt des Erfassens und Extrahierens von Daten. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 13 | Aussagekräftige Visualisierungen | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniken und Leitfäden, um Ihre Visualisierungen wertvoll für effektive Problemlösungen und Erkenntnisse zu machen. | [Lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Einführung in den Data-Science-Lebenszyklus | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Einführung in den Data-Science-Lebenszyklus und seinen ersten Schritt des Erhebens und Extrahierens von Daten. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analysieren | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Diese Phase des Data-Science-Lebenszyklus konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus den Daten so zu präsentieren, dass Entscheidungsträger sie leichter verstehen können. | [Lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in der Cloud | [Daten in der Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Diese Reihe von Lektionen stellt Data Science in der Cloud und ihre Vorteile vor. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science in der Cloud | [Daten in der Cloud](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science in der Cloud | [Daten in der Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelle mit Azure Machine Learning Studio bereitstellen. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science in der Praxis | [In der Praxis](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) | +| 17 | Data Science in der Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Diese Reihe von Lektionen 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science in der Cloud | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science in der Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelle mit Azure Machine Learning Studio bereitstellen. | [Lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science in der Praxis | [In the Wild](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 Befolgen Sie diese Schritte, um dieses Beispiel in einem Codespace zu öffnen: -1. Klicken Sie auf das Code-Dropdown-Menü und wählen Sie die Option Open with Codespaces. -2. Wählen Sie + New codespace am unteren Rand des Bereichs aus. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). +1. Klicken Sie auf das Code-Dropdown-Menü und wählen Sie die Option "Open with Codespaces". +2. Wählen Sie unten im Bereich + New codespace aus. +Für weitere Informationen lesen Sie die [GitHub-Dokumentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Befolgen Sie diese Schritte, um dieses Repository in einem Container mit Ihrem lokalen Rechner und VSCode unter Verwendung der Erweiterung VS Code Remote - Containers zu öffnen: +Befolgen Sie diese Schritte, um dieses Repo in einem Container mit Ihrem lokalen Rechner und VSCode mithilfe der VS Code Remote - Containers-Erweiterung zu öffnen: -1. Wenn Sie zum ersten Mal einen Entwicklungscontainer verwenden, stellen Sie bitte sicher, dass Ihr System die Voraussetzungen erfüllt (d. h. Docker installiert ist) in [der Getting-Started-Dokumentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +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 ist) in der [Getting Started-Dokumentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Um dieses Repository zu verwenden, können Sie entweder das Repository in einem isolierten Docker-Volume öffnen: **Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +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 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** Befehl. -- Wählen Sie die geklonte Kopie dieses Ordners aus, warten Sie, bis der Container gestartet ist, und probieren Sie ihn aus. +- Klonen Sie dieses Repository in Ihr lokales Dateisystem. +- 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 access +## Offline-Zugriff -Sie können diese Dokumentation offline ausführen, indem Sie [Docsify](https://docsify.js.org/#/) verwenden. Forken Sie dieses Repo, [installieren Sie Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) auf Ihrem lokalen Rechner, dann in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +Sie können diese Dokumentation offline ausführen, indem Sie [Docsify](https://docsify.js.org/#/) verwenden. Forken Sie dieses Repo, [installieren Sie Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) auf Ihrem lokalen Rechner und geben Sie dann im Stammordner dieses Repos `docsify serve` ein. Die Website wird auf Port 3000 auf Ihrem localhost bereitgestellt: `localhost:3000`. -> Hinweis: Notebooks werden nicht von Docsify gerendert, daher sollten Sie, wenn Sie ein Notebook ausführen müssen, dies separat in VS Code mit einem Python-Kernel tun. +> Hinweis: Notebooks werden von Docsify nicht gerendert. Wenn Sie ein Notebook ausführen müssen, tun Sie dies separat in VS Code mit einem Python-Kernel. -## Weitere Curricula +## Andere Curricula Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an: @@ -196,7 +201,7 @@ Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an: ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD für Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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) @@ -210,12 +215,12 @@ Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an: --- -### Kernbereiche +### Kerninhalte [![ML für Einsteiger](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 für Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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 Einsteiger](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) @@ -227,21 +232,21 @@ Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an: [![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 +## Hilfe -**Probleme?** Schauen Sie in unsere [Fehlerbehebung](TROUBLESHOOTING.md) für Lösungen zu häufigen Problemen. +**Probleme?** Prüfen Sie unser [Fehlerbehebungshandbuch](TROUBLESHOOTING.md) für Lösungen zu häufigen Problemen. -Wenn Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps haben. Nehmen Sie mit anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern an Diskussionen über MCP teil. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird. +Wenn Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps haben. Nehmen Sie an Diskussionen über MCP mit anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern teil. Es ist eine unterstützende Community, 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 Sie Produktfeedback haben oder beim Erstellen auf Fehler stoßen, besuchen Sie: +Wenn Sie Produktfeedback haben oder beim Entwickeln auf Fehler stoßen, besuchen Sie: [![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 mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Originalsprache gilt als maßgebliche Quelle. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen. +Haftungsausschluss: +Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Trotz sorgfältiger Bemühungen um Genauigkeit können automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten. Das Originaldokument in seiner Ausgangssprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Bei kritischen Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen, übernehmen wir keine Haftung. \ No newline at end of file diff --git a/translations/el/README.md b/translations/el/README.md index adeda78e3..1ebbc95b4 100644 --- a/translations/el/README.md +++ b/translations/el/README.md @@ -1,164 +1,159 @@ -# Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους - Ένα Πρόγραμμα Σπουδών +# Data Science for Beginners - A Curriculum [![Άνοιγμα στο GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![Άδεια GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Συνεισφέροντες GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Συνεισφέροντες στο GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Θέματα GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Αιτήματα συγχώνευσης GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Καλωσορίζονται](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Αιτήματα έλξης GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs ευπρόσδεκτα](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Παρακολουθητές 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/) -[![Αστέρια 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/) - - -[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord του Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Φόρουμ Προγραμματιστών 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) -Οι Azure Cloud Advocates στη Microsoft έχουν την χαρά να προσφέρουν ένα πρόγραμμα 10 εβδομάδων, 20 μαθημάτων που αφορά 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 παιδαγωγική μας με έμφαση σε έργα σάς επιτρέπει να μαθαίνετε ενώ δημιουργείτε, ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να "εγκαθίστανται" νέες δεξιότητες. +Οι Azure Cloud Advocates στη Microsoft είναι στην ευχάριστη θέση να προσφέρουν ένα πρόγραμμα 10 εβδομάδων, 20 μαθημάτων όλο για την Επιστήμη Δεδομένων. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει προ-μάθημα και μετα-μάθημα κουίζ, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, μια λύση και μια ανάθεση. Η παιδαγωγική μας βασισμένη σε έργα σας επιτρέπει να μαθαίνετε ενώ χτίζετε, ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να "καθίσουν" οι 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). +**Θερμές 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 [Πρεσβευτές Φοιτητών της Microsoft](https://studentambassadors.microsoft.com/) συγγραφείς, αναθεωρητές και συνεισφέροντες περιεχομένου,** ιδιαιτέρως 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 🙏 σε συγγραφείς, κριτές και συνεισφέροντες περιεχομένου από το πρόγραμμα [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** ειδικότερα 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/) -|![Σκίτσο από @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.el.png)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.el.png)| |:---:| | Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους - _Σκίτσο από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Υποστήριξη Πολλών Γλωσσών +### 🌐 Υποστήριξη πολλαπλών γλωσσών #### Υποστηρίζεται μέσω GitHub Action (Αυτοματοποιημένο & Πάντα Ενημερωμένο) -[Αραβικά](../ar/README.md) | [Μπενγκάλι](../bn/README.md) | [Βουλγαρικά](../bg/README.md) | [Βιρμανικά (Μιανμάρ)](../my/README.md) | [Κινέζικα (Απλοποιημένα)](../zh/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Χονγκ Κονγκ)](../hk/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Μακάο)](../mo/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Ταϊβάν)](../tw/README.md) | [Κροατικά](../hr/README.md) | [Τσέχικα](../cs/README.md) | [Δανικά](../da/README.md) | [Ολλανδικά](../nl/README.md) | [Εσθονικά](../et/README.md) | [Φινλανδικά](../fi/README.md) | [Γαλλικά](../fr/README.md) | [Γερμανικά](../de/README.md) | [Ελληνικά](./README.md) | [Εβραϊκά](../he/README.md) | [Χίντι](../hi/README.md) | [Ουγγρικά](../hu/README.md) | [Ινδονησιακά](../id/README.md) | [Ιταλικά](../it/README.md) | [Ιαπωνικά](../ja/README.md) | [Κανάντα](../kn/README.md) | [Κορεάτικα](../ko/README.md) | [Λιθουανικά](../lt/README.md) | [Μαλαιικά](../ms/README.md) | [Μαλαγιάλαμ](../ml/README.md) | [Μαραθικά](../mr/README.md) | [Νεπαλέζικα](../ne/README.md) | [Νιγηριανό Πίτζιν](../pcm/README.md) | [Νορβηγικά](../no/README.md) | [Περσικά (Φαρσί)](../fa/README.md) | [Πολωνικά](../pl/README.md) | [Πορτογαλικά (Βραζιλίας)](../br/README.md) | [Πορτογαλικά (Πορτογαλίας)](../pt/README.md) | [Πουντζαμπικά (Γκουρμούκι)](../pa/README.md) | [Ρουμανικά](../ro/README.md) | [Ρωσικά](../ru/README.md) | [Σερβικά (Κυριλλικά)](../sr/README.md) | [Σλοβακικά](../sk/README.md) | [Σλοβενικά](../sl/README.md) | [Ισπανικά](../es/README.md) | [Σουαχίλι](../sw/README.md) | [Σουηδικά](../sv/README.md) | [Ταγκάλογκ (Φιλιππινέζικα)](../tl/README.md) | [Ταμίλ](../ta/README.md) | [Τελούγκου](../te/README.md) | [Ταϊλανδέζικα](../th/README.md) | [Τουρκικά](../tr/README.md) | [Ουκρανικά](../uk/README.md) | [Ουρντού](../ur/README.md) | [Βιετναμέζικα](../vi/README.md) +[Αραβικά](../ar/README.md) | [Μπενγκάλι](../bn/README.md) | [Βουλγαρικά](../bg/README.md) | [Βιρμανικά (Μυανμάρ)](../my/README.md) | [Κινέζικα (Απλοποιημένα)](../zh/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Χονγκ Κονγκ)](../hk/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Μακάο)](../mo/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Ταϊβάν)](../tw/README.md) | [Κροατικά](../hr/README.md) | [Τσέχικα](../cs/README.md) | [Δανικά](../da/README.md) | [Ολλανδικά](../nl/README.md) | [Εσθονικά](../et/README.md) | [Φινλανδικά](../fi/README.md) | [Γαλλικά](../fr/README.md) | [Γερμανικά](../de/README.md) | [Ελληνικά](./README.md) | [Εβραϊκά](../he/README.md) | [Χίντι](../hi/README.md) | [Ουγγρικά](../hu/README.md) | [Ινδονησιακά](../id/README.md) | [Ιταλικά](../it/README.md) | [Ιαπωνικά](../ja/README.md) | [Κανάντα](../kn/README.md) | [Κορεατικά](../ko/README.md) | [Λιθουανικά](../lt/README.md) | [Μαλαικά](../ms/README.md) | [Μαλαγιάλαμ](../ml/README.md) | [Μαράθι](../mr/README.md) | [Νεπάλι](../ne/README.md) | [Νιγηριανό Πίτζιν](../pcm/README.md) | [Νορβηγικά](../no/README.md) | [Περσικά (Φαρσί)](../fa/README.md) | [Πολωνικά](../pl/README.md) | [Πορτογαλικά (Βραζιλίας)](../br/README.md) | [Πορτογαλικά (Πορτογαλίας)](../pt/README.md) | [Πουντζάμπι (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Ρουμανικά](../ro/README.md) | [Ρωσικά](../ru/README.md) | [Σερβικά (Κυριλλικά)](../sr/README.md) | [Σλοβακικά](../sk/README.md) | [Σλοβενικά](../sl/README.md) | [Ισπανικά](../es/README.md) | [Σουαχίλι](../sw/README.md) | [Σουηδικά](../sv/README.md) | [Ταγκαλόγκ (Φιλιππινέζικα)](../tl/README.md) | [Ταμίλ](../ta/README.md) | [Τελούγκου](../te/README.md) | [Ταϊλανδικά](../th/README.md) | [Τουρκικά](../tr/README.md) | [Ουκρανικά](../uk/README.md) | [Ουρντού](../ur/README.md) | [Βιετναμέζικα](../vi/README.md) -**Εάν επιθυμείτε να προστεθούν επιπλέον γλώσσες, οι υποστηριζόμενες γλώσσες αναφέρονται [εδώ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Εάν επιθυμείτε πρόσθετες μεταφράσεις, οι υποστηριζόμενες γλώσσες αναφέρονται [εδώ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Ελάτε στην Κοινότητά μας -[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### Ελάτε στην κοινότητά μας +[![Discord του Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Διεξάγουμε μια σειρά "Μάθε με AI" στο Discord, μάθετε περισσότερα και συμμετάσχετε μαζί μας στη [Σειρά 'Μάθε με AI'](https://aka.ms/learnwithai/discord) από 18 - 30 Σεπτεμβρίου, 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για Επιστήμη Δεδομένων. +Διεξάγουμε μια σειρά στο Discord με τίτλο «Μάθηση με AI», μάθετε περισσότερα και ελάτε μαζί μας στη [Σειρά Μάθησης με AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) από τις 18 έως τις 30 Σεπτεμβρίου 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για την Επιστήμη Δεδομένων. -![Σειρά 'Μάθε με AI'](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.el.jpg) +![Σειρά Μάθησης με AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.el.jpg) -# Είσαι φοιτητής? +# Είσαι φοιτητής; -Ξεκινήστε με τους παρακάτω πόρους: +Ξεκίνα με τους ακόλουθους πόρους: -- [Σελίδα Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Σε αυτή τη σελίδα θα βρείτε πόρους για αρχάριους, πακέτα για φοιτητές και ακόμη τρόπους να αποκτήσετε ένα δωρεάν κουπόνι πιστοποίησης. Αυτή είναι μια σελίδα που αξίζει να προσθέσετε σελιδοδείκτη και να ελέγχετε από καιρό σε καιρό καθώς αλλάζουμε το περιεχόμενο τουλάχιστον μηνιαία. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Εγγραφείτε σε μια παγκόσμια κοινότητα πρεσβευτών φοιτητών — αυτή μπορεί να είναι η οδός σας προς τη Microsoft. +- [Σελίδα Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Σε αυτή τη σελίδα, θα βρείτε πόρους για αρχάριους, πακέτα για φοιτητές και ακόμη τρόπους να αποκτήσετε ένα δωρεάν κουπόνι πιστοποίησης. Αυτή είναι μια σελίδα που θέλετε να σελιδοδείξετε και να ελέγχετε από καιρό σε καιρό καθώς αλλάζουμε το περιεχόμενο τουλάχιστον μηνιαίως. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Εγγραφείτε σε μια παγκόσμια κοινότητα φοιτητών πρεσβευτών, αυτό μπορεί να είναι ο τρόπος σας για να μπείτε στη Microsoft. # Ξεκινώντας ## 📚 Τεκμηρίωση -- **[Οδηγός Εγκατάστασης](INSTALLATION.md)** - Οδηγίες ρύθμισης βήμα προς βήμα για αρχάριους -- **[Οδηγός Χρήσης](USAGE.md)** - Παραδείγματα και κοινές ροές εργασίας -- **[Αντιμετώπιση Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md)** - Λύσεις για κοινά προβλήματα +- **[Οδηγός Εγκατάστασης](INSTALLATION.md)** - Οδηγίες εγκατάστασης βήμα προς βήμα για αρχάριους +- **[Οδηγός Χρήσης](USAGE.md)** - Παραδείγματα και κοινά ροή εργασίας +- **[Αντιμετώπιση Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md)** - Λύσεις για κοινά ζητήματα - **[Οδηγός Συνεισφοράς](CONTRIBUTING.md)** - Πώς να συνεισφέρετε σε αυτό το έργο - **[Για Εκπαιδευτικούς](for-teachers.md)** - Οδηγίες διδασκαλίας και πόροι για την τάξη ## 👨‍🎓 Για Φοιτητές -> **Απόλυτα Αρχάριοι**: Νέοι στην Επιστήμη Δεδομένων? Ξεκινήστε με τα [παραδείγματα για αρχάριους](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 μόνοι σας, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας, ξεκινώντας με ένα προ-διαλέξης κουίζ. Στη συνέχεια διαβάστε τη διάλεξη και ολοκληρώστε τις υπόλοιπες δραστηριότητες. Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να αντιγράφετε τον κώδικα λύσης· ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους /solutions σε κάθε μάθημα που επικεντρώνεται σε έργα. Μια άλλη ιδέα είναι να σχηματίσετε μια ομάδα μελέτης με φίλους και να προχωρήσετε στο 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). +> **Πλήρως Αρχάριοι**: Νέος στην επιστήμη των δεδομένων; Ξεκίνα με τα [παραδείγματα για αρχάριους](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 ολόκληρο το repo και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας, ξεκινώντας με ένα προ-μάθημα κουίζ. 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 προσανατολισμένο σε έργα. Μια άλλη ιδέα είναι να σχηματίσετε 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 Εκκίνηση:** +**Γρήγορη εκκίνηση:** 1. Ελέγξτε τον [Οδηγό Εγκατάστασης](INSTALLATION.md) για να ρυθμίσετε το περιβάλλον σας -2. Αναθεωρήστε τον [Οδηγό Χρήσης](USAGE.md) για να μάθετε πώς να εργάζεστε με το πρόγραμμα +2. Ανασκοπήστε τον [Οδηγό Χρήσης](USAGE.md) για να μάθετε πώς να εργάζεστε με το πρόγραμμα σπουδών 3. Ξεκινήστε με το Μάθημα 1 και προχωρήστε κατά σειρά -4. Ενωθείτε με την [κοινότητα Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) μας για υποστήριξη +4. Ελάτε στην [κοινότητα μας στο Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) για υποστήριξη ## 👩‍🏫 Για Εκπαιδευτικούς -> **Εκπαιδευτικοί**: έχουμε [συμπεριλάβει μερικές προτάσεις](for-teachers.md) για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα. Θα χαρούμε πολύ να λάβουμε τα σχόλιά σας [στο φόρουμ συζητήσεών μας](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Εκπαιδευτικοί**: έχουμε [περιλάβει μερικές προτάσεις](for-teachers.md) σχετικά με το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών. Θα θέλαμε πολύ τα σχόλιά σας [στο φόρουμ συζητήσεών μας](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Γνωρίστε την Ομάδα -[![Βίντεο παρουσίασης](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Βίντεο παρουσίασης") +[![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 παραπάνω εικόνα για ένα βίντεο σχετικά με το έργο και τους ανθρώπους που το δημιούργησαν! +**Gif από** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 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 ανάπτυξη αυτού του προγράμματος: να είναι βασισμένο σε έργα και να περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Μέχρι το τέλος αυτής της σειράς, οι μαθητές θα έχουν μάθει βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ηθικών εννοιών, προετοιμασίας δεδομένων, διαφορετικών τρόπων εργασίας με δεδομένα, οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων, πραγματικών περιπτώσεων χρήσης της επιστήμης δεδομένων και άλλα. +Έχουμε επιλέξει δύο παιδαγωγικές αρχές κατά την ανάπτυξη αυτού του προγράμματος σπουδών: να είναι βασισμένο σε έργα και να περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Μέχρι το τέλος αυτής της σειράς, οι μαθητές θα έχουν μάθει βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ηθικών εννοιών, προετοιμασίας δεδομένων, διαφορετικών τρόπων εργασίας με δεδομένα, οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων, πραγματικών εφαρμογών της επιστήμης δεδομένων και άλλα. -Επιπλέον, ένα χαμηλού ρίσκου κουίζ πριν από ένα μάθημα θέτει την πρόθεση του μαθητή προς την εκμάθηση ενός θέματος, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα διασφαλίζει περαιτέρω διατήρηση της γνώσης. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε ώστε να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ληφθεί ολόκληρο ή εν μέρει. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο σύνθετα μέχρι το τέλος του κύκλου των 10 εβδομάδων. +Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλού ρίσκου πριν το μάθημα θέτει την πρόθεση του μαθητή για την εκμάθηση ενός θέματος, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα εξασφαλίζει περαιτέρω διατήρηση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε για να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ληφθεί ολόκληρο ή μεμονωμένα. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται ολοένα και πιο σύνθετα μέχρι το τέλος του κύκλου των 10 εβδομάδων. -> Βρείτε τους [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) οδηγούς μας. Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια! +> Βρείτε τον [Κώδικα Συμπεριφοράς](CODE_OF_CONDUCT.md), τις [Οδηγίες Συμμετοχής](CONTRIBUTING.md), τις [Οδηγίες Μετάφρασης](TRANSLATIONS.md). Καλωσορίζουμε τις εποικοδομητικές σας παρατηρήσεις! ## Κάθε μάθημα περιλαμβάνει: -- Προαιρετικό sketchnote -- Προαιρετικό επιπλέον βίντεο +- Προαιρετικό σκιτσο-σημείωμα +- Προαιρετικό συμπληρωματικό βίντεο - Κουίζ προθέρμανσης πριν το μάθημα - Γραπτό μάθημα -- Για μαθήματα βάσει έργου, οδηγοί βήμα-βήμα για το πώς να δημιουργήσετε το έργο +- Για μαθήματα με βάση έργα, βήμα-βήμα οδηγίες για το πώς να κατασκευάσετε το έργο - Έλεγχοι γνώσεων -- Μια πρόκληση -- Επιπλέον ανάγνωση -- Εργασία +- Μία πρόκληση +- Συμπληρωματική ανάγνωση +- Ανάθεση - [Κουίζ μετά το μάθημα](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Μια σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ περιέχονται στον φάκελο Quiz-App, για 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 στον φάκελο `quiz-app`. Σταδιακά μεταφράζονται σε τοπικοποιημένες εκδόσεις. +> **Μία σημείωση σχετικά με τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ περιέχονται στο φάκελο Quiz-App, συνολικά 40 κουίζ με τρεις ερωτήσεις το καθένα. Συνδέονται από τα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να εκτελεστεί τοπικά ή να αναπτυχθεί στο Azure· ακολουθήστε τις οδηγίες στο φάκελο `quiz-app`. Το περιεχόμενο τοπικοποιείται σταδιακά. -## 🎓 Παραδείγματα για Αρχάριους +## 🎓 Παραδείγματα Φιλικά για Αρχάριους -**Νέος στην Επιστήμη Δεδομένων;** Έχουμε δημιουργήσει έναν ειδικό [φάκελο παραδειγμάτων](examples/README.md) με απλό, καλά σχολιασμένο κώδικα για να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε: +**Νεοεισερχόμενος στην Επιστήμη Δεδομένων;** Δημιουργήσαμε έναν ειδικό [φάκελο παραδειγμάτων](examples/README.md) με απλό, καλά σχολιασμένο κώδικα για να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε: - 🌟 **Hello World** - Το πρώτο σας πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων -- 📂 **Loading Data** - Μάθετε να διαβάζετε και να εξερευνάτε σύνολα δεδομένων -- 📊 **Simple Analysis** - Υπολογίστε στατιστικά και βρείτε μοτίβα -- 📈 **Basic Visualization** - Δημιουργήστε διαγράμματα και γραφήματα -- 🔬 **Real-World Project** - Ολοκληρωμένη ροή εργασίας από την αρχή έως το τέλος +- 📂 **Φόρτωση Δεδομένων** - Μάθετε να διαβάζετε και να εξερευνάτε σύνολα δεδομένων +- 📊 **Απλή Ανάλυση** - Υπολογίστε στατιστικά και βρείτε πρότυπα +- 📈 **Βασική Οπτικοποίηση** - Δημιουργήστε διαγράμματα και γραφήματα +- 🔬 **Πραγματικό Έργο** - Πλήρης ροή εργασίας από την αρχή έως το τέλος -Κάθε παράδειγμα περιλαμβάνει λεπτομερή σχόλια που εξηγούν κάθε βήμα, καθιστώντας το τέλειο για απόλυτους αρχάριους! +Κάθε παράδειγμα περιλαμβάνει λεπτομερή σχόλια που εξηγούν κάθε βήμα, καθιστώντας το ιδανικό για απόλυτους αρχάριους! 👉 **[Ξεκινήστε με τα παραδείγματα](examples/README.md)** 👈 ## Μαθήματα -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.el.png)| +|![ Σκιτσο-σημείωση από @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.el.png)| |:---:| -| Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους: Χάρτης δρόμου - _Sketchnote από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους: Οδικός χάρτης - _Σκιτσο-σημείωση από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Αριθμός Μαθήματος | Θέμα | Ομαδοποίηση Μαθήματος | Στόχοι Μάθησης | Συνδεδεμένο Μάθημα | Συγγραφέας | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Ορισμός της Επιστήμης Δεδομένων | [Introduction](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 big data. | [μάθημα](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ηθική στην Επιστήμη Δεδομένων | [Introduction](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 | [Introduction](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 στις Στατιστικές & την Πιθανότητα | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Οι μαθηματικές τεχνικές της πιθανότητας και των στατιστικών 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα σχεσιακά δεδομένα και τα βασικά της εξερεύνησης και ανάλυσης σχεσιακών δεδομένων με τη Structured Query Language, γνωστή και ως SQL (προφέρεται “see-quell”). | [μάθημα](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Εργασία με NoSQL Δεδομένα | [Working With Data](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Βασικά της χρήσης Python για εξερεύνηση δεδομένων με βιβλιοθήκες όπως οι Pandas. Συνιστάται θεμελιώδης κατανόηση του προγραμματισμού σε Python. | [μάθημα](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Προετοιμασία Δεδομένων | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Θέματα τεχνικών δεδομένων για τον καθαρισμό και τη μετατροπή των δεδομένων ώστε να αντιμετωπίσουν προκλήσεις όπως ελλείποντα, ανακριβή ή ατελή δεδομένα. | [μάθημα](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Οπτικοποίηση Ποσοτήτων | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 Ποσοστών | [Data Visualization](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 Σχέσεων | [Data Visualization](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 | Οπτικοποιήσεις με νόημα | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Τεχνικές και οδηγίες για το πώς να κάνετε τις οπτικοποιήσεις σας πολύτιμες για αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων και εξαγωγή συμπερασμάτων. | [μάθημα](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Εισαγωγή στον κύκλο ζωής της Επιστήμης Δεδομένων | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Εισαγωγή στον κύκλο ζωής της επιστήμης δεδομένων και στο πρώτο βήμα απόκτησης και εξαγωγής δεδομένων. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Ανάλυση | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Αυτή η φάση του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων επικεντρώνεται στην παρουσίαση των ευρημάτων από τα δεδομένα με τρόπο που διευκολύνει τους λήπτες αποφάσεων να τα κατανοήσουν. | [μάθημα](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Επιστήμη Δεδομένων στο Νέφος | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Επιστήμη Δεδομένων στο Νέφος | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Επιστήμη Δεδομένων στο Νέφος | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Επιστήμη Δεδομένων στην Πράξη | [In the Wild](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) | +| 01 | Ορισμός της Επιστήμης Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Μάθετε τις βασικές έννοιες της επιστήμης δεδομένων και πώς σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση και τα big data. | [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 στα δεδομένα, 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 τους πηγές. | [μάθημα](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Εισαγωγή στη Στατιστική & την Πιθανοθεωρία | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Οι μαθηματικές τεχνικές της πιθανοθεωρίας και της 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 Structured Query Language, 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 στα μη σχεσιακά δεδομένα, τους διάφορους τύπους τους και τα βασικά της εξερεύνησης και ανάλυσης βάσεων δεδομένων τύπου εγγράφου. | [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 του προγραμματισμού σε 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 των δεδομένων για την αντιμετώπιση προκλήσεων όπως ελλείπουσες, ανακριβείς ή ελλιπείς τιμές. | [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 για πτηνά 🦆 | [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 εντός ενός διαστήματος. | [μάθημα](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Οπτικοποίηση Ποσοστών | [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 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 τη δημιουργία οπτικοποιήσεων που είναι πολύτιμες για αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων και εξαγωγή συμπερασμάτων. | [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 του 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) | Αυτό το στάδιο 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) | Αυτό το στάδιο του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων επικεντρώνεται 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 | [Δεδομένα στο Cloud](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Επιστήμη Δεδομένων στο Cloud | [Δεδομένα στο Cloud](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Επιστήμη Δεδομένων στο Cloud | [Δεδομένα στο Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ανάπτυξη μοντέλων με Azure Machine Learning Studio. | [μάθημα](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Επιστήμη Δεδομένων στον Πραγματικό Κόσμο | [Στον Πραγματικό Κόσμο](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Έργα καθοδηγούμενα από την επιστήμη δεδομένων στον πραγματικό κόσμο. | [μάθημα](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -168,25 +163,25 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: 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 repo σε ένα 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 ένα container χρησιμοποιώντας τη τοπική σας μηχανή και το VSCode χρησιμοποιώντας την επέκταση VS Code Remote - Containers: -1. Εάν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε ένα development container, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις προϋποθέσεις (π.χ. έχετε εγκαταστήσει το Docker) στην [τεκμηρίωση για να ξεκινήσετε](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Εάν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε ένα development container, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις προϋποθέσεις (π.χ. έχετε εγκατεστημένο το Docker) στην [τεκμηρίωση εκκίνησης](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Για να χρησιμοποιήσετε αυτό το αποθετήριο, μπορείτε είτε να ανοίξετε το αποθετήριο σε έναν απομονωμένο όγκο Docker: -**Note**: Στο παρασκήνιο, αυτό θα χρησιμοποιήσει την εντολή Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** για να κλωνοποιήσει τον πηγαίο κώδικα σε έναν όγκο Docker αντί του τοπικού συστήματος αρχείων. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) είναι ο προτιμώμενος μηχανισμός για τη διατήρηση δεδομένων του container. +**Σημείωση**: Στο παρασκήνιο, αυτό θα χρησιμοποιήσει την εντολή Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** για να κλωνοποιήσει τον πηγαίο κώδικα σε έναν όγκο Docker αντί του τοπικού συστήματος αρχείων. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) είναι ο προτιμώμενος μηχανισμός για τη διατήρηση των δεδομένων του container. Ή ανοίξτε μια τοπικά κλωνοποιημένη ή ληφθείσα 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 πειραματιστείτε. +- Επιλέξτε το κλωνοποιημένο αντίγραφο αυτού του φακέλου, περιμένετε να ξεκινήσει το container και δοκιμάστε. -## Πρόσβαση εκτός σύνδεσης +## Offline access -Μπορείτε να τρέξετε αυτή την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Κλωνοποιήστε αυτό το repo, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στο τοπικό σας μηχάνημα, και στη συνέχεια στον ριζικό φάκελο αυτού του repo, πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα σερβιριστεί στην πόρτα 3000 στο localhost σας: `localhost:3000`. +Μπορείτε να εκτελέσετε αυτή την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork αυτό το repo, [εγκαταστήσετε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στη τοπική σας μηχανή, στη συνέχεια στον ριζικό φάκελο αυτού του αποθετηρίου πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα σερβίρεται στην θύρα 3000 στον τοπικό σας διακομιστή: `localhost:3000`. -> Σημείωση, τα notebooks δεν θα αποδοθούν μέσω Docsify, οπότε όταν χρειαστεί να εκτελέσετε ένα notebook, κάντε το ξεχωριστά στο VS Code με έναν πυρήνα Python. +> Σημείωση, τα σημειωματάρια (notebooks) δεν θα αποδοθούν μέσω του Docsify, οπότε όταν χρειαστεί να εκτελέσετε ένα σημειωματάριο, κάντε το ξεχωριστά στο VS Code εκτελώντας έναν Python kernel. ## Άλλα Προγράμματα Σπουδών @@ -194,8 +189,8 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ### 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 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) --- @@ -207,20 +202,20 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -### Σειρά Generative AI -[![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 Γενετικής AI +[![Γενετική 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) +[![Γενετική 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) +[![Γενετική 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) +[![Γενετική 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) --- -### Κύρια Μαθήματα -[![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) -[![Data Science 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) +### Βασική Μάθηση +[![Μηχανική Μάθηση 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) +[![Τεχνητή Νοημοσύνη 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) -[![Web Dev 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) +[![Ανάπτυξη Web 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) @@ -228,25 +223,25 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ### Σειρά Copilot [![Copilot για Συνεργατικό Προγραμματισμό με 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) -[![Copilot Περιπέτεια](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 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) ## Λήψη Βοήθειας -**Συναντάτε προβλήματα;** Δείτε τον [Οδηγό αντιμετώπισης προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md) για λύσεις σε κοινά προβλήματα. +**Αν αντιμετωπίζετε προβλήματα;** Δείτε τον [Οδηγό Επίλυσης Προβλημάτων](TROUBLESHOOTING.md) για λύσεις σε συνήθη προβλήματα. -Εάν κολλήσετε ή έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με την κατασκευή εφαρμογών AI. Ενταχθείτε με συναδέλφους μαθητές και έμπειρους προγραμματιστές σε συζητήσεις για το MCP. Είναι μια υποστηρικτική κοινότητα όπου οι ερωτήσεις είναι ευπρόσδεκτες και η γνώση μοιράζεται ελεύθερα. +Εάν κολλήσετε ή έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με την κατασκευή εφαρμογών AI, συμμετάσχετε με άλλους μαθητευόμενους και έμπειρους προγραμματιστές στις συζητήσεις για το MCP. Είναι μια υποστηρικτική κοινότητα όπου οι ερωτήσεις είναι ευπρόσδεκτες και οι γνώσεις μοιράζονται ελεύθερα. [![Discord του Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Εάν έχετε σχόλια για το προϊόν ή σφάλματα κατά την ανάπτυξη, επισκεφθείτε: +Εάν έχετε σχόλια για το προϊόν ή σφάλματα κατά την κατασκευή, επισκεφτείτε: [![Φόρουμ Προγραμματιστών 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) --- -Αποποίηση ευθυνών: -Το παρόν έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης με τεχνητή νοημοσύνη [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Αν και επιδιώκουμε την ακρίβεια, λάβετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν σφάλματα ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική/επίσημη πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρανοήσεις ή λανθασμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης. +**Αποποίηση ευθυνών**: +Το παρόν έγγραφο έχει μεταφραστεί με χρήση της υπηρεσίας μετάφρασης τεχνητής νοημοσύνης [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που επιδιώκουμε την ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν σφάλματα ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στην αρχική του γλώσσα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. 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/README.md b/translations/en/README.md index 19271c93b..1a598fb18 100644 --- a/translations/en/README.md +++ b/translations/en/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ Disclaimer: -This document has been translated using AI translation service Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). While we strive for accuracy, please be aware that automated translations may contain errors or inaccuracies. The original document in its native language should be considered the authoritative source. For critical information, professional human translation is recommended. We are not liable for any misunderstandings or misinterpretations arising from the use of this translation. +This document has been translated using the AI translation service Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). While we strive for accuracy, please be aware that automated translations may contain errors or inaccuracies. The original document in its native language should be considered the authoritative source. For critical information, professional human translation is recommended. We are not liable for any misunderstandings or misinterpretations arising from the use of this translation. \ No newline at end of file diff --git a/translations/es/README.md b/translations/es/README.md index c343dca75..98121db03 100644 --- a/translations/es/README.md +++ b/translations/es/README.md @@ -1,36 +1,36 @@ -# Ciencia de Datos para Principiantes - Un plan de estudios +# 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) [![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 de GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Issues de GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![Contribuidores de GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Incidencias de GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![Pull requests de GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs bienvenidos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRs Bienvenidos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![Observadores de 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 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/) +[![Forks de 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 de 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) [![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) -Los Azure Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un plan de estudios de 10 semanas y 20 lecciones dedicado a la Ciencia de Datos. Cada lección incluye cuestionarios previos y posteriores, 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 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 comprobada para que las nuevas habilidades "perduren". -**Un agradecimiento especial 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). +**Muchas gracias 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). -**🙏 Agradecimientos especiales 🙏 a nuestros autores, revisores y colaboradores de contenido de [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** notablemente 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 de [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** en particular 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.es.png)| @@ -39,27 +39,27 @@ Los Azure Cloud Advocates de Microsoft se complacen en ofrecer un plan de estudi ### 🌐 Soporte multilingüe -#### Soportado vía GitHub Action (Automatizado y siempre actualizado) +#### Soportado mediante 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/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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) | 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[aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Si deseas que se añadan 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 [![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; obtén más información y únete a nosotros en [Learn with AI Series](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 llamada Learn with AI en curso; obtén más información y únete a nosotros en [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) del 18 al 30 de septiembre de 2025. Obtendrás consejos y trucos para usar GitHub Copilot para Ciencia de Datos. -![Serie Aprende con IA](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.es.jpg) +![Serie Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.es.jpg) # ¿Eres estudiante? Comienza con los siguientes recursos: -- [Página Student Hub](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 una certificación gratuita. 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. +- [Página Student Hub](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 vale de certificación gratuito. Esta es una página que querrás marcar y consultar 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 estudiantiles; esto podría ser tu puerta de entrada a Microsoft. # Primeros pasos @@ -72,14 +72,14 @@ Comienza con los siguientes recursos: - **[Para profesores](for-teachers.md)** - Orientación para la enseñanza y recursos para el aula ## 👨‍🎓 Para estudiantes -> **Principiantes absolutos**: ¿Nuevo en la ciencia de datos? ¡Comienza con nuestros [ejemplos amigables para principiantes](examples/README.md)! Estos ejemplos simples y bien comentados te ayudarán a entender lo básico antes de sumergirte en el plan de estudios completo. -> **[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este plan de estudios por tu cuenta, haz un fork del repositorio completo y completa los ejercicios por tu cuenta, comenzando con un cuestionario previo a la lección. Luego lee la lección y completa el resto de las actividades. Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de copiar el código de la solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas /solutions en cada lección orientada a proyectos. Otra idea sería formar un grupo de estudio con amigos y recorrer el contenido juntos. Para un estudio adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Principiantes absolutos**: ¿Nuevo en ciencia de datos? Comienza con nuestros [ejemplos para principiantes](examples/README.md) amigables! Estos ejemplos simples y bien comentados te ayudarán a entender lo básico antes de sumergirte en el plan de estudios completo. +> **[Estudiantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este plan de estudios por tu cuenta, haz un fork del repositorio completo y completa los ejercicios por tu cuenta, comenzando con un cuestionario previo a la lección. Luego lee la lección y completa el resto de las actividades. Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de copiar el código de la solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas /solutions en cada lección orientada a proyectos. Otra idea sería formar un grupo de estudio con amigos y revisar el contenido juntos. Para un estudio más profundo, 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 cómo trabajar con el plan de estudios +2. Consulta la [Guía de uso](USAGE.md) para aprender cómo trabajar con el plan de estudios 3. Comienza con la Lección 1 y avanza de forma secuencial -4. Únete a nuestra [comunidad de Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para obtener soporte +4. Únete a nuestra [comunidad en Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para obtener soporte ## 👩‍🏫 Para profesores @@ -87,142 +87,142 @@ Comienza con los siguientes recursos: ## Conoce al equipo -[![Video promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promocional") +[![Vídeo promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Vídeo promocional") **Gif por** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un video sobre el proyecto la gente que lo creó! +> 🎥 Haga clic en la imagen de arriba para ver un video sobre el proyecto y las personas que lo crearon! ## Pedagogía -Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este plan de estudios: asegurar que esté 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 de la ciencia de datos en el mundo real y más. +Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este plan de estudios: asegurarnos de que esté basado en proyectos y que incluya cuestionarios frecuentes. Al final de esta serie, los estudiantes habrán aprendido 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 dificultad antes de una clase orienta 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 siendo pequeños y se vuelven progresivamente 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 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. -> Encuentra nuestras pautas de [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribución](CONTRIBUTING.md), [Traducción](TRANSLATIONS.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos! +> Encuentre nuestro [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), las pautas de [Contribución](CONTRIBUTING.md), y de [Traducción](TRANSLATIONS.md). ¡Agradecemos sus comentarios constructivos! ## Cada lección incluye: - Sketchnote opcional -- Video complementario opcional -- Cuestionario previo a la lección +- Video suplementario opcional +- Cuestionario de calentamiento previo a la lección - Lección escrita -- Para lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso sobre cómo construir el proyecto +- Para las lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso sobre cómo construir el proyecto - Verificaciones de conocimiento - Un desafío -- Lectura complementaria +- Lecturas complementarias - Tarea - [Cuestionario posterior a la lección](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-App, con 40 cuestionarios en total de tres preguntas cada uno. Están enlazados desde las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios se puede ejecutar localmente o desplegar en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando de forma gradual. +> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-App, son 40 cuestionarios en total de tres preguntas cada uno. Están enlazados desde las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; siga las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando de forma gradual. -## 🎓 Ejemplos aptos para principiantes +## 🎓 Ejemplos para Principiantes -**¿Nuevo en la ciencia de datos?** Hemos creado un [directorio de ejemplos](examples/README.md) especial con código simple y bien comentado para ayudarte a empezar: +**¿Nuevo en Ciencia de Datos?** Hemos creado un [directorio de ejemplos](examples/README.md) especial con código simple y bien comentado para ayudarle a comenzar: -- 🌟 **Hello World** - Tu primer programa de ciencia de datos -- 📂 **Cargar datos** - Aprende a leer y explorar conjuntos de datos -- 📊 **Análisis simple** - Calcula estadísticas y encuentra patrones -- 📈 **Visualización básica** - Crea gráficos -- 🔬 **Proyecto del mundo real** - Flujo de trabajo completo de principio a fin +- 🌟 **Hello World** - Su primer programa de ciencia de datos +- 📂 **Cargando Datos** - Aprenda a leer y explorar conjuntos de datos +- 📊 **Análisis Simple** - Calcule estadísticas y encuentre patrones +- 📈 **Visualización Básica** - Cree gráficos y diagramas +- 🔬 **Proyecto del Mundo Real** - Flujo de trabajo completo de principio a fin -Cada ejemplo incluye comentarios detallados que explican cada paso, ¡lo que los hace perfectos para principiantes absolutos! +Cada ejemplo incluye comentarios detallados que explican cada paso, lo que lo hace perfecto para principiantes absolutos! -👉 **[Comienza con los ejemplos](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Comience con los ejemplos](examples/README.md)** 👈 ## Lecciones |![ Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.es.png)| |:---:| -| Ciencia de datos para principiantes: Hoja de ruta - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Ciencia de Datos para Principiantes: Hoja de ruta - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Número de Lección | Tema | Agrupación de la Lección | Objetivos de Aprendizaje | Lección Vinculada | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definir la 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, el aprendizaje automático y el big data. | [lección](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Ética en la ciencia de datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Conceptos, desafíos y marcos de la ética de datos. | [lección](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definición de 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 la estadística y la probabilidad | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Las técnicas matemáticas de probabilidad y estadística para entender los datos. | [lección](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Trabajar con datos relacionales | [Trabajando con datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a los datos relacionales y los fundamentos de explorar y analizar datos relacionales con el Lenguaje de Consulta Estructurado, también conocido como SQL (pronunciado “see-quell”). | [lección](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Trabajar con datos NoSQL | [Trabajando con datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a los datos no relacionales, sus distintos tipos y los fundamentos de explorar y analizar bases de datos de documentos. | [lección](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Trabajar con Python | [Trabajando con datos](2-Working-With-Data/README.md) | Conceptos básicos del uso de Python para la exploración de datos con bibliotecas como Pandas. Se recomienda tener comprensión básica 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 de datos para limpiar y transformar los 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) | -| 09 | Visualizar 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 | Visualizar distribuciones de datos | [Visualización de datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar observaciones y tendencias dentro de un intervalo. | [lección](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizar proporciones | [Visualización de datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar porcentajes discretos y agrupados. | [lección](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizar relaciones | [Visualización de datos](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar 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 orientaciones para que tus visualizaciones sean valiosas para la resolución efectiva de problemas y la obtención de conclusiones. | [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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducción al ciclo de vida de la ciencia de datos y su primer paso de adquisición y extracción de datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Análisis | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de la ciencia de datos se centra en técnicas para analizar datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicación | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de la ciencia de datos se centra en presentar las conclusiones de los datos de una manera que facilite la comprensión por parte de los responsables de la toma de decisiones. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Ciencia de datos en la nube | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Ciencia de datos en la nube | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Entrenar modelos usando herramientas de Low Code. |[lección](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Ciencia de datos en la nube | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Ciencia de datos en el mundo real | [En el mundo real](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyectos impulsados por la ciencia de datos en el mundo real. | [lección](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definiendo la Ciencia de Datos | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Aprenda los conceptos básicos detrás de la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, y el big data. | [lección](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Ética en la 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 | Definición de 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 la Estadística y la Probabilidad | [Introducción](1-Introduction/README.md) | Las técnicas matemáticas de probabilidad y estadística para entender los datos. | [lección](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Trabajar con Datos Relacionales | [Trabajar con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a los datos relacionales y los fundamentos para explorar y analizar datos relacionales con el Lenguaje de Consulta Estructurado, también conocido como SQL (pronunciado “see-quell”). | [lección](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Trabajar con Datos NoSQL | [Trabajar con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Introducción a los datos no relacionales, sus diversos tipos y los fundamentos 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 | Trabajar con Python | [Trabajar con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Conceptos básicos sobre el uso de Python para la exploración de datos con bibliotecas como Pandas. Se recomienda una comprensión básica de la 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 | [Trabajar con Datos](2-Working-With-Data/README.md) | Temas sobre técnicas de datos para limpiar y transformar los 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) | +| 09 | Visualización de Cantidades | [Visualización de Datos](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda 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) | Visualizar 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) | Visualizar 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) | Visualizar 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 orientación para hacer que sus visualizaciones sean valiosas para una resolución efectiva de problemas y obtención de perspectivas. | [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 de adquisición y extracción de datos. | [lección](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analizar | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase del ciclo de vida de la ciencia de datos se centra 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 centra en presentar las conclusiones de los datos de una manera que facilite su comprensión a los responsables de la toma 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 Real](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyectos impulsados por la 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: -1. Haz clic en el menú desplegable Code y selecciona la opción Open with Codespaces. -2. Selecciona + New codespace en la parte inferior del panel. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Siga estos pasos para abrir este ejemplo en un Codespace: +1. Haga clic en el menú desplegable Code y seleccione la opción Open with Codespaces. +2. Seleccione + New codespace en la parte inferior del panel. +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). ## VSCode Remote - Containers -Sigue estos pasos para abrir este repo en un contenedor usando tu máquina local y VSCode usando la extensión VS Code Remote - Containers: +Siga estos pasos para abrir este repo en un contenedor usando su máquina local y VSCode usando la extensión VS Code Remote - Containers: -1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [la documentación para comenzar](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Si es la primera vez que usa un contenedor de desarrollo, asegúrese de que su sistema cumpla los requisitos previos (es decir, tener Docker instalado) en [la documentación para comenzar](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Nota**: Bajo el capó, esto usará el comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** para clonar el código fuente en un volumen Docker en lugar del sistema de archivos local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) son el mecanismo preferido para persistir los datos del contenedor. Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Clona este repositorio en tu sistema de archivos local. -- Presiona F1 y selecciona el comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Selecciona la copia clonada de esta carpeta, espera a que el contenedor se inicie y prueba las cosas. +- Clone este repositorio en su sistema de archivos local. +- Presione F1 y seleccione el comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Seleccione la copia clonada de esta carpeta, espere a que el contenedor se inicie, y pruebe cosas. ## Acceso sin conexión -Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haz un fork de este repo, [instala Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en tu máquina local, luego en la carpeta raíz de este repositorio, escribe `docsify serve`. El sitio web se servirá en el puerto 3000 en tu localhost: `localhost:3000`. +Puede ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haga un fork de este repositorio, [instale Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en su máquina local, luego en la carpeta raíz de este repositorio, escriba `docsify serve`. El sitio web se servirá en el puerto 3000 en su localhost: `localhost:3000`. -> Ten en cuenta que los notebooks no se renderizarán mediante Docsify, así que cuando necesites ejecutar un notebook, hazlo por separado en VS Code con un kernel de Python. +> Tenga en cuenta que los notebooks no se renderizarán a través de Docsify, así que cuando necesite ejecutar un notebook, hágalo por separado en VS Code con un kernel de Python. -## Otros planes de estudio +## Otros Planes de Estudio -¡Nuestro equipo produce otros programas educativos! Mira: +¡Nuestro equipo produce otros planes de estudio! Vea: ### 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) -[![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) +[![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) +[![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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD para principiantes](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 principiantes](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 principiantes](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) -[![Agentes de IA para principiantes](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 para Principiantes](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 IA para Principiantes](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 Principiantes](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) +[![Agentes de IA para Principiantes](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) --- ### Serie de 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) -[![IA generativa (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) +[![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) +[![IA Generativa (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) --- ### Aprendizaje esencial -[![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) -[![Ciberseguridad para principiantes](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) -[![Desarrollo web para principiantes](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 principiantes](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) -[![Desarrollo XR para principiantes](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 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) +[![Ciberseguridad para Principiantes](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) +[![Desarrollo Web para Principiantes](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 Principiantes](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) +[![Desarrollo XR para Principiantes](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) --- @@ -234,19 +234,19 @@ Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando [Docsify](https://docsi ## Obtener ayuda -**¿Tienes problemas?** Consulta nuestra [Guía de solución de problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluciones a problemas comunes. +**¿Tiene problemas?** Consulte nuestra [Guía de resolución de problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluciones a problemas comunes. -Si te quedas atascado o tienes alguna pregunta sobre cómo crear aplicaciones de IA. Únete a otros aprendices y desarrolladores experimentados en las discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente. +Si se queda atascado o tiene alguna pregunta sobre crear aplicaciones de IA. Únase a otros estudiantes y desarrolladores con experiencia en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente. [![Discord de Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Si tienes comentarios sobre el producto o errores durante la creación, visita: +Si tiene comentarios sobre el producto o encuentra errores mientras construye, visite: -[![Foro de desarrolladores de 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 de 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 usando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la exactitud, por favor 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 traductor humano. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción. +Descargo de responsabilidad: +Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la exactitud, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas 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 traductores humanos. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea que pueda derivarse del uso de esta traducción. \ No newline at end of file diff --git a/translations/et/README.md b/translations/et/README.md index 38a88ffd8..acc067aad 100644 --- a/translations/et/README.md +++ b/translations/et/README.md @@ -1,36 +1,36 @@ -# Andmeteadus algajatele - Õppekava +# Andmeteadus algajatele - õppekava [![Ava GitHub Codespaces](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 pull-taotlused](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PR-id on teretulnud](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub pull-päringud](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR-id 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 forgid](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/) +[![GitHub forkid](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 tärnid](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 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) +[![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 Microsoftist pakuvad meeleldi 10-nädalast, 20-õppetunnilist õppekava, mis keskendub andmeteadusele. Iga õppetund sisaldab eelloengu ja järelviktoriini, kirjalikke juhiseid õppetunni läbimiseks, lahendust ja ülesandeid. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitamist samal ajal — tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks. +Azure Cloud Advocates Microsoftis rõõmustavad, et saavad pakkuda 10-nädalast, 20-õppetunnilist õppekava, mis käsitleb andmeteadust. Iga õppetund sisaldab loengu-eelseid ja -järgseid viktoriine, kirjalikke juhiseid õppetunni lõpuleviimiseks, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitades — tõestatud viis, kuidas uued oskused paremini kinnistuvad. **Suur 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). -**🙏 Eriline tänu 🙏 meie [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoritele, ülevaatajaile ja sisukontributooridele,** eelkõige 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,** eelkõige 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 autorilt @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.et.png)| @@ -39,163 +39,163 @@ Azure Cloud Advocates Microsoftist pakuvad meeleldi 10-nädalast, 20-õppetunnil ### 🌐 Mitmekeelne tugi -#### Toetatakse GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane) +#### Toetatud GitHub Actioni 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/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | 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Saad näpunäiteid ja trikke GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. +Meie Discordis toimub "Learn with AI" sari — saa rohkem teada ja liitu meiega aadressil [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ajavahemikus 18 - 30 september, 2025. Saad näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses. -![Õpi AI-ga sari](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.et.jpg) +![Õpi koos tehisintellektiga sari](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.et.jpg) # Kas oled tudeng? Alusta järgmiste ressurssidega: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sellel lehel leiad algaja ressursside, tudengipakid ja isegi võimalused saada tasuta sertifikaadi sooduskupong. See on leht, mille soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt üle vaadata, kuna sisu uuendatakse vähemalt kord kuus. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liitu ülemaailmse tudengisaadikute kogukonnaga — see võib olla sinu viis Microsofti. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, tudengipaketid ja isegi võimalused saada tasuta sertifikaadikupong. See on leht, mille soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt üle vaadata, kuna me vahetame sisu vähemalt kord kuus. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liitu ülemaailmse tudengi saadikute kogukonnaga — see võib olla sinu tee Microsofti. # Alustamine ## 📚 Dokumentatsioon -- **[Installimise juhend](INSTALLATION.md)** - Samm-sammult seadistamise juhised algajatele -- **[Kasutusjuhend](USAGE.md)** - Näited ja levinud töövood -- **[Veaotsing](TROUBLESHOOTING.md)** - Lahendused levinud probleemidele -- **[Panustamise juhend](CONTRIBUTING.md)** - Kuidas sellesse projekti panustada -- **[Õpetajatele](for-teachers.md)** - Juhendid õpetamiseks ja klassiruumi materjalid +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Samm-sammult juhised keskkonna seadistamiseks algajatele +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Näited ja levinud töövood +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Lahendused levinumatele probleemidele +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Kuidas sellesse projekti panustada +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Juhised õpetajatele ja klassiruumi ressursid -## 👨‍🎓 Tudengitele -> **Täielikud algajad**: Uus andmeteaduses? Alusta meie [algajatele sobivate näidete](examples/README.md) juurest! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne täismahus õppekavasse sukeldumist. -> **[Tudengid](https://aka.ms/student-page)**: selle õppekava iseseisvalt kasutamiseks tee kogu repositooriumist fork ja lahenda harjutused iseseisvalt, alustades eelloengu viktoriiniga. Seejärel loe loengut ja lõpeta ülejäänud tegevused. Püüa projekte luua, mõistes õppetükke, selle asemel et kopeerida lahenduste koodi; see kood on siiski saadaval iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine idee on moodustada sõpradega õpperühm ja läbida sisu koos. Täiendavaks õppimiseks soovitame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Õpilastele +> **Täielikud algajad**: Uus andmeteaduses? Alusta meie [algajasõbralike näidetega](examples/README.md)! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne kogu õppekavasse süvenemist. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: Selle õppekava iseseisvaks kasutamiseks forki kogu repositoorium ja lahenda harjutused iseseisvalt, alustades loengu-eelsest viktoriinist. Seejärel loe loeng läbi ja lõpeta ülejäänud tegevused. Püüa projekte luua õppetunde mõistes, mitte lihtsalt lahenduse koodi kopeerides; see kood on siiski saadaval iga projekti-orienteeritud loengu /solutions kaustades. Teine idee on moodustada sõpradega õppimisrühm ja läbida sisu koos. Süvendamiseks soovitame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**Kiiralgus:** -1. Vaata [Installimise juhend](INSTALLATION.md), et seadistada oma keskkond -2. Vaata üle [Kasutusjuhend](USAGE.md), et õppida, kuidas õppekava kasutada -3. Alusta 1. õppetunnist ja tööta need järjest läbi +**Kiire algus:** +1. Vaata [Installation Guide](INSTALLATION.md), et seadistada oma keskkond +2. Uuri [Usage Guide](USAGE.md), et õppida, kuidas õppekavaga töötada +3. Alusta 1. õppetunnist ja tööta järjestikku edasi 4. Liitu meie [Discordi kogukonnaga](https://aka.ms/ds4beginners/discord) toe saamiseks ## 👩‍🏫 Õpetajatele -> **Õpetajad**: oleme lisanud [mõned ettepanekud](for-teachers.md) selle kohta, kuidas seda õppekava kasutada. Ootame meeleldi teie tagasisidet [meie arutelufoorumis](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Õpetajatele**: oleme [lisanud mõned soovitused](for-teachers.md), kuidas seda õppekava kasutada. Hindame teie tagasisidet [meie arutelufoorumis](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Tutvu meeskonnaga +## Tutvuge meeskonnaga [![Tutvustusvideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tutvustusvideo") -**GIF autor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist inimestest, kes selle lõid! +**Gif autor:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid! ## Pedagoogika -Oleme selle õppekava koostamisel valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: projektipõhisus ja sagedaste viktoriinide lisamine. Selle sarja lõpuks on õpilased omandanud andmeteaduse põhimõtted, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamise, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimise, andmete analüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumid ja palju muud. +Oleme selle õppekava koostamisel valinud kaks pedagoogilist alustalitlust: tagada, et see oleks projektipõhine, ja et see sisaldaks sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õppijad omandanud andmeteaduse põhimõtted, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamise, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimise, andmeanalüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumid ja palju muud. -Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õpilase kavatsuse konkreetse teema õppimiseks, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab teadmiste parema säilimise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikselt ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks. +Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õppija eesmärgi teema õppimiseks, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab materjali parema kinnistamise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida terviklikult või osaliselt. Projektid algavad väikselt ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks. -> Leia meie [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) juhised. Ootame sinu konstruktiivset tagasisidet! +> Leia meie [käitumiskoodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamise juhendid](CONTRIBUTING.md) ja [tõlkimise juhendid](TRANSLATIONS.md). Ootame teie konstruktiivset tagasisidet! -## Iga tund sisaldab: +## Igas õppetükis on: -- Valikuline sketšinotis -- Valikuline lisavideo -- Enne tundi madala panusega soojenduse viktoriin -- Kirjalik õppetund -- Projektipõhiste tundide puhul samm-sammult juhendid projekti ehitamiseks +- Valikuline sketšmärkmed +- Valikuline täiendav video +- Eelõppe soojendusviktoriin +- Kirjalik õppetükk +- Projektipõhiste õppetükkide puhul samm-sammult juhised, kuidas projekti üles ehitada - Teadmiste kontrollid - Väljakutse - Täiendav lugemine -- Kodune ülesanne -- [Pärast-tundi viktoriin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Ülesanne +- [Pärast-õppetüki viktoriin](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid on paigutatud Quiz-App kausta, kokku 40 viktoriini, igaüks kolmest küsimusest. Nendele on lingid õppetundides, kuid viktoriini rakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure’i; järgi juhiseid `quiz-app` kaustas. Neid lokaliseeritakse järk-järgult. +> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid asuvad Quiz-App kaustas, kokku 40 viktoriini, igas kolm küsimust. Neile on lingid õppetükkides, kuid viktoriini rakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure'i; järgige juhiseid kaustas `quiz-app`. Neid lokaliseeritakse järk-järgult. -## 🎓 Algajale sõbralikud näited +## 🎓 Algajasõbralikud näited -**Uus andmeteaduses?** Oleme loonud eraldi [näidiskataloogi](examples/README.md) lihtsate ja hästi kommenteeritud koodidega, et aidata sul alustada: +**Uus andmeteaduses?** Oleme loonud erilise [näidiste kataloogi](examples/README.md) lihtsa ja hästi kommenteeritud koodiga, mis aitab teil alustada: -- 🌟 **Tere, maailm** - Sinu esimene andmeteaduse programm -- 📂 **Andmete laadimine** - Õpi andmestikke lugema ja uurima -- 📊 **Lihtne analüüs** - Arvuta statistikat ja leia mustreid -- 📈 **Põhiline visualiseerimine** - Loo diagramme ja graafikuid -- 🔬 **Reaalmaailma projekt** - Täielik töövoog algusest lõpuni +- 🌟 **Hello World** - Sinu esimene andmeteaduse programm +- 📂 **Loading Data** - Õpi andmekogumeid lugema ja uurima +- 📊 **Simple Analysis** - Arvuta statistikat ja leia mustreid +- 📈 **Basic Visualization** - Loo diagramme ja graafikuid +- 🔬 **Real-World Project** - Täielik töövoog algusest lõpuni -Igas näites on üksikasjalikud kommentaarid, mis selgitavad iga sammu, muutes need ideaalseks täiesti algajatele! +Iga näide sisaldab üksikasjalikke kommentaare, mis selgitavad iga sammu, muutes need ideaalseks täiesti algajatele! 👉 **[Alusta näidetega](examples/README.md)** 👈 -## Tunnid +## Õppetükid -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.et.png)| +|![ Sketchnote autor: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.et.png)| |:---:| -| Andmeteadus algajatele: teekaart - _Sketchnote autorilt [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Andmeteadus algajatele: teekaart - _Sketchnote autor: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Andmeteaduse määratlemine | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õpi andmeteaduse põhimõisteid ja kuidas see seostub 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) | Andmete 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 statistika ja tõenäosusteooriasse | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Matemaatilised tehnikad tõenäosuse ja statistika alal andmete mõistmiseks. | [õppetund](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Töö relatsioonandmetega | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus relatsioonandmetesse ja põhitõed relatsioonandmete uurimisest ja analüüsist kasutades Structured Query Language’i ehk SQL-i (hääldatakse “see-kwell”). | [õppetund](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Töö NoSQL-andmetega | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus mitte-relatsioonilistesse andmetesse, nende erinevatesse tüüpidesse ja dokumentandmebaaside uurimise ning analüüsi põhialustesse. | [õppetund](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Töö Pythoniga | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Pythoni kasutamise alused andmete uurimisel koos raamistikega nagu Pandas. Soovitatav on põhiteadmised Python programmeerimisest. | [õppetund](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) | Teemad andmetehnikatest andmete puhastamiseks ja teisendamiseks, et käsitleda puuduvate, ebatäpsete või puudulike andmete väljakutseid. | [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) | Observatsioonide ja trendide visualiseerimine ajavahemikus. | [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 rühmitatud protsentide visualiseerimine. | [õppetund](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Seoste visualiseerimine | [Andmete visualiseerimine](3-Data-Visualization/README.md) | Andmeühikute ja nende muutujate vaheliste seoste ja korrelatsioonide visualiseerimine. | [õppetund](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, mis on väärtuslikud tõhusaks probleemide lahendamiseks ja äratundmiseks. | [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 esimese sammuna andmete hankimisse ja ekstraheerimisse. | [õppetund](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analüüsimine | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See andmeteaduse elutsükli faas 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 andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmetest saadud teadmiste esitamisele viisil, mis teeb otsustajatele nende mõistmise lihtsamaks. | [õppetund](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 õppesari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid. | [õppetund](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite treenimine madala koodiga tööriistadega. |[õppetund](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Andmeteadus reaalses maailmas | [Vabas maailmas](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Andmeteadusel põhinevad projektid 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 põhilisi kontseptsioone 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 | Sissejuhatus statistika ja tõenäosusteooriasse | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Tõenäosuse ja statistika matemaatilised tehnikad andmete mõistmiseks. | [õppetükk](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Relatsiooniliste andmetega töötamine | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus relatsioonilistesse andmetesse ja baasteadmised relatsiooniliste andmete uurimisest ja analüüsimisest Structured Query Language'i ehk SQL-i abil (hääldatakse “see-quell”). | [õppetükk](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL-andmetega töötamine | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Sissejuhatus mitte-relatsioonilistesse andmetesse, nende erinevatesse tüüpidesse ning dokumendibaaside uurimise ja analüüsi põhitõdesse. | [õppetükk](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Pythoniga töötamine | [Andmetega töötamine](2-Working-With-Data/README.md) | Põhitõed Pythoniga andmete uurimiseks, kasutades selliseid teeke nagu Pandas. Soovitatav on alusteadmised 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) | Teemad andmete puhastamise ja teisendamise tehnikatest, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või osaliste andmetega. | [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 Matplotlibi 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) | Vaatluste ja trendide visualiseerimine intervallis. | [õppetükk](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 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) | Seoste ja korrelatsioonide visualiseerimine erinevate andmekomplektide ja nende muutujate vahel. | [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 muuta visualiseeringud väärtuslikuks tõhusaks probleemide lahendamiseks ja ülevaadete saamiseks. | [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 esimesse sammu — andmete hankimise ja väljavõtmise juurde. | [õppetükk](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analüüs | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See etapp andmeteaduse elutsüklis keskendub andmete analüüsimistehnikatele. | [õppetükk](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikatsioon | [Elutsükkel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | See etapp andmeteaduse elutsüklis keskendub andmetest saadud teadmiste esitlemisele viisil, mis teeb otsustajatele nende mõistmise lihtsamaks. | [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 õppesari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid. | [õppetükk](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite treenimine Low Code tööriistade abil. |[õppetükk](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Andmeteadus pilves | [Pilveandmed](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studioga. | [õppetükk](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Andmeteadus päriselus | [Päriselus](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Andmeteadust kasutavad projektid reaalses maailmas. | [õppetükk](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Järgi neid samme, et avada seda näidet Codespaces’is: -1. Klõpsa menüüs Code (Kood) ja vali Open with Codespaces (Ava Codespacesiga) valik. -2. Vali paani all + New codespace. -Lisateabe saamiseks vaata [GitHub 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 Codespace'is: +1. Klõpsake Code-rippmenüüd ja valige suvand Open with Codespaces. +2. Valige paani allosas + New codespace. +Lisainfo saamiseks vaadake [GitHubi dokumentatsiooni](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). ## VSCode Remote - Containers -Järgi neid samme, et avada see repo konteineris kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode’i koos VS Code Remote - Containers laiendiga: +Järgige neid samme, et avada see hoidla konteineris, kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode'i koos VS Code Remote - Containers laiendiga: -1. Kui kasutad arenduskonteinerit esimest korda, veendu palun, et su süsteem vastab eeldustele (st Docker on paigaldatud) vastavalt [sissejuhatavale dokumentatsioonile](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Kui kasutate arenduskonteinerit esimest korda, veenduge, et teie süsteem vastab eeltingimustele (nt Docker on paigaldatud) [sissejuhatavas dokumentatsioonis](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Selle hoidla kasutamiseks võid avada hoidla isoleeritud Docker mahu kaudu: +Selle hoidla kasutamiseks saate avada hoidla isoleeritud Docker-mahus: -**Märkus**: Tegelikult kasutatakse siin Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** käsku, et kloonida lähtekood Docker mahusse, mitte kohalikku failisüsteemi. [Mahud](https://docs.docker.com/storage/volumes/) on eelistatud mehhanism konteineri andmete püsivaks säilitamiseks. +**Note**: Tegelikult kasutatakse Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** käsku, et kloonida lähtekood Docker-mahtu, mitte kohalikku failisüsteemi. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) on soovitatav mehhanism konteineris andmete säilitamiseks. -Või ava lokaalsetest kloonitud või alla laetud koopiast: +Või avage kohalikult kloonitud või alla laaditud hoidla versioon: -- Klooni see repo oma kohalikku failisüsteemi. -- Vajuta F1 ja vali käsk **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vali selle kausta kloonitud koopia, oota kuni konteiner käivitub ja proovi asju. +- Klooni see hoidla oma kohalikku failisüsteemi. +- Vajutage F1 ja valige käsk **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja katsetage. -## Offline‑juurdepääs +## Võrguühenduseta juurdepääs -Saad selle dokumentatsiooni käivitada võrguühenduseta, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forki see repo, [paigalda Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikule masinale, seejärel selle repo juurkataloogis käivita `docsify serve`. Veebileht on sinu localhostis pordil 3000: `localhost:3000`. +Seda dokumentatsiooni saab võrguühenduseta käivitada, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkige see hoidla, [installige Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikule masinale, seejärel avage selle hoidl a juurkataloogis terminal ja tippige `docsify serve`. Veebisait on teie localhostis porti 3000: `localhost:3000`. -> Märkus, märkmikuid (notebooks) ei renderdata Docsify kaudu, nii et kui vajad märkmiku käivitamist, tee seda eraldi VS Code’is, kasutades Python’i kernelit. +> Märkus: märkmikuid (notebook) ei renderdata Docsify abil, nii et kui peate märkmikku käitama, tehke seda eraldi VS Code'is, kasutades Python-kernelit. ## Muud õppekavad -Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaata: +Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! 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) -[![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 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) --- @@ -207,7 +207,7 @@ Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaata: --- -### Generatiivse AI sari +### Generatiivse tehisintellekti sari [![Generatiivne AI algajatele](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) [![Generatiivne 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) [![Generatiivne 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) @@ -216,9 +216,9 @@ Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaata: --- ### Põhiõpe -[![ML 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) +[![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) -[![AI 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) +[![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) @@ -226,27 +226,27 @@ Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaata: --- -### Copilot sari -[![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) +### Copiloti sari +[![Copilot AI paarprogrammeerimiseks](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) [![Copilot seiklus](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 -**Tekib probleeme?** Vaadake meie [Tõrkeotsingu juhend](TROUBLESHOOTING.md) levinumate probleemide lahenduste jaoks. +**Tekib probleeme?** Check our [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common problems. -Kui takerdate või teil on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta, liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludega. See on toetav kogukond, kus küsimusi tervitatakse ja teadmisi jagatakse vabalt. +Kui jääte hätta või teil on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta. Liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP-teemalistes aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimusi tervitatakse ja teadmisi jagatakse vabalt. -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundryi Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kui teil on tootele tagasisidet või tekivad ehitamisel vead, külastage: +Kui teil on tootega seotud tagasisidet või ehitamise ajal ilmnevaid 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) --- -Lahtiütlus: -See dokument on tõlgitud tehisintellekti tõlketeenuse Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi me püüame tagada täpsust, pidage meeles, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokumendi algkeelset versiooni tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta ühegi arusaamatuse ega väärtõlgenduse eest, mis tekib selle tõlke kasutamisest. +Vastutusest loobumine: +See dokument on tõlgitud tehisintellekti tõlketeenuse Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palun arvestage, et automatiseeritud tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algset dokumenti selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või väärtõlgenduste eest. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fa/README.md b/translations/fa/README.md index ab9265538..e033a48dd 100644 --- a/translations/fa/README.md +++ b/translations/fa/README.md @@ -1,64 +1,64 @@ -# علم داده برای مبتدیان - یک برنامه درسی +# علوم داده برای مبتدیان - 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/) +[![همکاران 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 Pull GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![ارسال PR خوش‌آمد](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Pull Requestهای GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![ارسال PR خوش‌آمدید](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![ناظران 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/) -[![قلمرهای 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/) +[![دنبال‌کنندگان 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/) +[![Forkهای 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/) -[![Discord مایکروسافت Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![دی‌سکورد Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![انجمن توسعه‌دهندگان Microsoft Foundry در 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) +[![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) -فعالان ابر آزور در مایکروسافت خوشحال‌اند یک برنامه درسی ۱۰ هفته‌ای شامل ۲۰ درس در مورد علم داده ارائه دهند. هر درس شامل آزمون پیش‌درس و پس‌درس، دستورالعمل‌های مکتوب برای انجام درس، یک راه‌حل و یک تمرین است. روش آموزشی مبتنی بر پروژه به شما اجازه می‌دهد هم‌زمان با ساختن، بیاموزید — روشی اثبات‌شده برای پایدار شدن مهارت‌های جدید. +افراد Azure Cloud Advocates در مایکروسافت خوشحال‌اند که یک برنامه درسی ۱۰ هفته‌ای شامل ۲۰ درس را درباره علوم داده ارائه می‌دهند. هر درس شامل آزمون‌های پیش‌درس و پس‌درس، دستورالعمل‌های مکتوب برای تکمیل درس، یک راه‌حل و یک تکلیف است. روش آموزش مبتنی بر پروژه ما به شما اجازه می‌دهد که هنگام ساختن یاد بگیرید — روشی اثبات‌شده برای تثبیت مهارت‌های جدید. **از نویسندگان‌مان صمیمانه سپاسگزاریم:** [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). -**🙏 تشکر ویژه 🙏 از نویسندگان، بازبینان و مشارکت‌کنندگان محتوای [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** به‌ویژه 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/) +**🙏 تشکر ویژه 🙏 از نویسندگان، بازبین‌ها و مشارکت‌کنندگان محتوایی ما از [سفیران دانشجویی مایکروسافت](https://studentambassadors.microsoft.com/)،** به‌ویژه 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/) -|![اسکچ‌نوت توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fa.png)| +|![اسکتچ‌نوت توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fa.png)| |:---:| -| علم داده برای مبتدیان - _اسکچ‌نوت توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| علوم داده برای مبتدیان - _اسکتچ‌نوت توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 پشتیبانی چندزبانه -#### پشتیبانی شده از طریق GitHub Action (خودکار و همیشه به‌روز) +#### پشتیبانی‌شده 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 (ساده‌شده)](../zh/README.md) | [چینی (سنتی، هنگ‌کنگ)](../hk/README.md) | [چینی (سنتی، ماکائو)](../mo/README.md) | [چینی (سنتی، تایوان)](../tw/README.md) | [کرواتی](../hr/README.md) | [چکی](../cs/README.md) | [دانمارکی](../da/README.md) | [هلندی](../nl/README.md) | [استونیایی](../et/README.md) | [فنلاندی](../fi/README.md) | [فرانسوی](../fr/README.md) | [آلمانی](../de/README.md) | [یونانی](../el/README.md) | [عبری](../he/README.md) | [هندی](../hi/README.md) | [مجارستانی](../hu/README.md) | [اندونزیایی](../id/README.md) | [ایتالیایی](../it/README.md) | [ژاپنی](../ja/README.md) | [کانادا (Kannada)](../kn/README.md) | [کره‌ای](../ko/README.md) | [لیتوانیایی](../lt/README.md) | [مالایی](../ms/README.md) | [مالایالام](../ml/README.md) | [مراتی](../mr/README.md) | [نپالی](../ne/README.md) | [پیدجین نیجریه‌ای](../pcm/README.md) | [نروژی](../no/README.md) | [فارسی](./README.md) | [لهستانی](../pl/README.md) | [پرتغالی (برزیل)](../br/README.md) | [پرتغالی (پرتغال)](../pt/README.md) | [پنجابی (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [رومانیایی](../ro/README.md) | [روسی](../ru/README.md) | [صربی (سیریلیک)](../sr/README.md) | [اسلواکی](../sk/README.md) | [اسلوونیایی](../sl/README.md) | [اسپانیایی](../es/README.md) | [سواحیلی](../sw/README.md) | [سوئدی](../sv/README.md) | [تاگالوگ (فیلیپینی)](../tl/README.md) | [تامیلی](../ta/README.md) | [تلوگو](../te/README.md) | [تایلندی](../th/README.md) | [ترکی](../tr/README.md) | [اوکراینی](../uk/README.md) | [اردو](../ur/README.md) | [ویتنامی](../vi/README.md) +[عربی](../ar/README.md) | [بنگالی](../bn/README.md) | [بلغاری](../bg/README.md) | [برمیزی (میانمار)](../my/README.md) | [چینی (ساده‌شده)](../zh/README.md) | [چینی (سنتی، هنگ‌کنگ)](../hk/README.md) | [چینی (سنتی، ماکائو)](../mo/README.md) | [چینی (سنتی، تایوان)](../tw/README.md) | [کرواتی](../hr/README.md) | [چکی](../cs/README.md) | [دانمارکی](../da/README.md) | [هلندی](../nl/README.md) | [استونیایی](../et/README.md) | [فنلاندی](../fi/README.md) | [فرانسوی](../fr/README.md) | [آلمانی](../de/README.md) | [یونانی](../el/README.md) | [عبری](../he/README.md) | [هندی](../hi/README.md) | [مجارستانی](../hu/README.md) | [اندونزیایی](../id/README.md) | [ایتالیایی](../it/README.md) | [ژاپنی](../ja/README.md) | [کانارا](../kn/README.md) | [کره‌ای](../ko/README.md) | [لیتوانیایی](../lt/README.md) | [مالایی](../ms/README.md) | [مالایالام](../ml/README.md) | [مراتی](../mr/README.md) | [نپالی](../ne/README.md) | [پیدجین نیجریه‌ای](../pcm/README.md) | [نروژی](../no/README.md) | [فارسی (Farsi)](./README.md) | [لهستانی](../pl/README.md) | [پرتغالی (برزیل)](../br/README.md) | [پرتغالی (پرتغال)](../pt/README.md) | [پنجابی (گورموخی)](../pa/README.md) | [رومانیایی](../ro/README.md) | [روسی](../ru/README.md) | [صربستانی (سیریلیک)](../sr/README.md) | [اسلواکی](../sk/README.md) | [اسلوونیایی](../sl/README.md) | [اسپانیایی](../es/README.md) | [سواحیلی](../sw/README.md) | [سوئدی](../sv/README.md) | [تاگالوگ (فیلیپینی)](../tl/README.md) | [تامیلی](../ta/README.md) | [تلوگو](../te/README.md) | [تایلندی](../th/README.md) | [ترکی](../tr/README.md) | [اوکراینی](../uk/README.md) | [اردو](../ur/README.md) | [ویتنامی](../vi/README.md) -**اگر مایل به افزودن زبان‌های ترجمه بیشتری هستید، زبان‌های پشتیبانی‌شده در اینجا فهرست شده‌اند:** [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) +**اگر مایلید زبان‌های ترجمه‌شده بیشتری پشتیبانی شوند، فهرست زبان‌های قابل پشتیبانی [اینجا](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) آمده است** -#### به جامعه ما بپیوندید -[![Discord مایکروسافت Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### به جامعه ما بپیوندید +[![دی‌سکورد Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ما یک سری «یادگیری با هوش مصنوعی» در Discord داریم، برای اطلاعات بیشتر و پیوستن به ما به [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) مراجعه کنید از 18 - 30 سپتامبر 2025. در این رویداد نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده را دریافت خواهید کرد. +ما مجموعه‌ای از رویدادهای Discord با عنوان «یادگیری با هوش مصنوعی» را برگزار می‌کنیم، برای اطلاعات بیشتر و پیوستن به ما به [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) از 18 تا 30 سپتامبر 2025 مراجعه کنید. در این رویداد نکات و ترفندهایی برای استفاده از GitHub Copilot در علوم داده دریافت خواهید کرد. ![سری یادگیری با هوش مصنوعی](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.fa.jpg) # آیا دانشجو هستید؟ -با منابع زیر شروع کنید: +برای شروع از منابع زیر استفاده کنید: -- [صفحه مرکز دانشجویی](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) در این صفحه، منابع مناسبی برای مبتدیان، بسته‌های دانشجویی و حتی راه‌هایی برای دریافت کوپن گواهی رایگان خواهید یافت. این صفحه را نشانک‌گذاری کنید و هر از گاهی بررسی کنید زیرا محتوایی که قرار است حداقل ماهی یک‌بار تغییر کند را به‌روز می‌کنیم. +- [صفحه Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) در این صفحه منابع مناسب مبتدیان، بسته‌های دانشجویی و حتی راه‌هایی برای دریافت کوپن گواهی رایگان را خواهید یافت. این صفحه‌ای است که می‌خواهید آن را نشانک کنید و گهگاه بررسی کنید زیرا ما محتوا را حداقل ماهی یک‌بار به‌روزرسانی می‌کنیم. - [سفیران دانشجویی Microsoft Learn](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. # شروع @@ -66,181 +66,181 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ## 📚 مستندات - **[راهنمای نصب](INSTALLATION.md)** - دستورالعمل‌های گام‌به‌گام برای راه‌اندازی برای مبتدیان -- **[راهنمای استفاده](USAGE.md)** - مثال‌ها و جریان‌های کاری معمول -- **[رفع اشکال](TROUBLESHOOTING.md)** - راه‌حل‌های مسائل رایج -- **[راهنمای مشارکت](CONTRIBUTING.md)** - نحوه مشارکت در این پروژه -- **[برای معلمان](for-teachers.md)** - راهنمایی‌های آموزشی و منابع کلاسی +- **[راهنمای استفاده](USAGE.md)** - مثال‌ها و جریان‌های کاری رایج +- **[عیب‌یابی](TROUBLESHOOTING.md)** - راه‌حل‌هایی برای مشکلات رایج +- **[راهنمای مشارکت](CONTRIBUTING.md)** - چگونه به این پروژه مشارکت کنید +- **[برای معلمان](for-teachers.md)** - راهنمایی‌های تدریس و منابع کلاسی ## 👨‍🎓 برای دانشجویان -> **کاملاً مبتدی**: آیا تازه وارد علم داده هستید؟ با [مثال‌های مناسب برای مبتدیان](examples/README.md) شروع کنید! این مثال‌های ساده و خوب شرح‌داده‌شده به شما کمک می‌کنند قبل از ورود به برنامه درسی کامل، اصول را بفهمید. -> **[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**: برای استفاده از این برنامه درسی به‌صورت خودآموز، کل مخزن را فورک کنید و تمرین‌ها را خودتان انجام دهید، با یک آزمون پیش‌درس شروع کنید. سپس درس را بخوانید و بقیه فعالیت‌ها را انجام دهید. سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها ایجاد کنید تا اینکه کد راه‌حل را کپی کنید؛ با این حال، آن کد در پوشه‌های /solutions در هر درس محور پروژه موجود است. یک ایده دیگر این است که یک گروه مطالعه با دوستان تشکیل دهید و با هم محتوا را مرور کنید. 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. +> **کاملاً مبتدی**: به علوم داده تازه واردید؟ با [مثال‌های مناسب مبتدی](examples/README.md) ما شروع کنید! این مثال‌های ساده و با کامنت‌های مناسب به شما کمک می‌کنند اصول را قبل از ورود به برنامه درسی کامل درک کنید. +> **[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**: برای استفاده از این برنامه درسی به‌صورت فردی، مخزن کامل را فورک کنید و تمرین‌ها را به‌صورت مستقل انجام دهید، با یک آزمون پیش‌درس شروع کنید. سپس درس را مطالعه کنید و باقی فعالیت‌ها را کامل کنید. سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها بسازید نه با کپی کردن کد راه‌حل؛ با این حال، آن کد در پوشه‌های /solutions در هر درس مبتنی بر پروژه در دسترس است. ایده دیگر این است که گروه مطالعه‌ای با دوستان تشکیل دهید و محتوا را با هم مرور کنید. 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 بررسی کنید تا محیط خود را راه‌اندازی کنید -2. [راهنمای استفاده](USAGE.md) را مرور کنید تا بیاموزید چگونه با برنامه درسی کار کنید -3. با درس 1 شروع کنید و به‌صورت متوالی جلو بروید +1. راهنمای [نصب](INSTALLATION.md) را برای راه‌اندازی محیط خود بررسی کنید +2. راهنمای [استفاده](USAGE.md) را مرور کنید تا یاد بگیرید چگونه با برنامه درسی کار کنید +3. با درس 1 شروع کنید و به‌صورت ترتیب‌وار پیش بروید 4. برای پشتیبانی به [جامعه Discord ما](https://aka.ms/ds4beginners/discord) بپیوندید ## 👩‍🏫 برای معلمان -> **معلمان**: ما [چند پیشنهاد](for-teachers.md) در مورد نحوه استفاده از این برنامه درسی گنجانده‌ایم. ما خوشحال می‌شویم بازخورد شما را [در انجمن بحث ما](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) دریافت کنیم! +> **مدرسان**: ما [برخی پیشنهادها را گنجانده‌ایم](for-teachers.md) درباره نحوه استفاده از این برنامه درسی. دوست داریم بازخورد شما را [در انجمن بحث و گفتگو](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) دریافت کنیم! -## تیم را بشناسید +## با تیم آشنا شوید -[![ویدیوی معرفی](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ویدیوی معرفی") +[![ویدئوی تبلیغاتی](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ویدئوی تبلیغاتی") **گیف توسط** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 برای دیدن ویدئویی دربارهٔ پروژه و افرادی که آن را ساخته‌اند، روی تصویر بالا کلیک کنید! +> 🎥 برای دیدن ویدئویی دربارهٔ پروژه و افرادی که آن را ایجاد کرده‌اند، روی تصویر بالا کلیک کنید! -## روش آموزشی +## روش‌شناسی آموزشی -ما هنگام ساخت این برنامهٔ آموزشی دو اصل آموزشی را انتخاب کرده‌ایم: اطمینان از مبتنی‌بر‌پروژه‌بودن آن و گنجاندن آزمون‌های مکرر. تا پایان این مجموعه، دانش‌آموزان اصول پایهٔ علم داده را از جمله مفاهیم اخلاقی، آماده‌سازی داده، روش‌های مختلف کار با داده‌ها، مصورسازی داده، تحلیل داده، کاربردهای دنیای واقعی علم داده و موارد بیشتر خواهند آموخت. +ما در هنگام ایجاد این برنامهٔ درسی دو اصل آموزشی را انتخاب کرده‌ایم: اطمینان از این‌که مبتنی بر پروژه است و شامل آزمون‌های مکرر می‌باشد. تا پایان این مجموعه، دانش‌آموزان اصول پایه‌ای علوم داده را خواهند آموخت، از جمله مفاهیم اخلاقی، آماده‌سازی داده‌ها، روش‌های مختلف کار با داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، تحلیل داده‌ها، نمونه‌های کاربردی علوم داده در دنیای واقعی و موارد بیشتر. -علاوه بر این، یک آزمون کم‌فشار پیش از کلاس نیت یادگیری دانش‌آموز را نسبت به یک موضوع مشخص می‌سازد، در حالی که آزمون دوم پس از کلاس موجب تثبیت بیشتر می‌شود. این برنامهٔ آموزشی طوری طراحی شده که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را به‌طور کامل یا بخشی دنبال کرد. پروژه‌ها از کوچک شروع می‌شوند و تا پایان چرخهٔ 10 هفته‌ای به‌تدریج پیچیده‌تر می‌شوند. +علاوه بر این، یک آزمون کم‌دامنه قبل از کلاس نیتۀ یادگیری دانش‌آموز را در رابطه با موضوعی مشخص می‌کند، در حالی که یک آزمون دوم پس از کلاس حفظ بیشتر مطلب را تضمین می‌کند. این برنامهٔ درسی طوری طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را کامل یا جزئی پیگیری کرد. پروژه‌ها از کوچک آغاز می‌شوند و تا پایان چرخهٔ 10 هفته‌ای به‌تدریج پیچیده‌تر می‌شوند. -> دستورالعمل‌های [کد رفتار](CODE_OF_CONDUCT.md)، [مشارکت](CONTRIBUTING.md) و [ترجمه](TRANSLATIONS.md) را ببینید. ما از بازخورد سازندهٔ شما استقبال می‌کنیم! +> پیدا کردن [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md)، [Translation](TRANSLATIONS.md) ما. ما از بازخورد سازندهٔ شما استقبال می‌کنیم! ## هر درس شامل: -- اسکتچ‌نوت اختیاری +- اسکچ‌نوت اختیاری - ویدئوی تکمیلی اختیاری -- آزمون آمادگی قبل از درس +- آزمون گرم‌کننده قبل از درس - درس مکتوب -- برای درس‌های مبتنی بر پروژه، راهنماهای گام‌به‌گام برای ساخت پروژه -- آزمون‌های سنجش دانش +- برای درس‌های مبتنی بر پروژه، راهنماهای گام‌به‌گام در مورد نحوهٔ ساخت پروژه +- سنجش‌های دانش - یک چالش - مطالعهٔ تکمیلی - تکلیف - [آزمون پس از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **یادداشتی دربارهٔ آزمون‌ها**: تمام آزمون‌ها در پوشهٔ Quiz-App قرار دارند، که در مجموع شامل ۴۰ آزمون است که هر کدام سه سؤال دارند. آن‌ها از داخل درس‌ها پیوند داده شده‌اند، اما اپلیکیشن آزمون می‌تواند به‌صورت محلی اجرا یا به Azure مستقر شود؛ دستورالعمل‌ها را در پوشهٔ `quiz-app` دنبال کنید. آن‌ها به‌تدریج بومی‌سازی می‌شوند. +> **یادداشتی دربارهٔ آزمون‌ها**: تمام آزمون‌ها در پوشهٔ Quiz-App قرار دارند، در مجموع 40 آزمون که هر کدام شامل سه سوال هستند. آن‌ها از درون درس‌ها لینک شده‌اند، اما برنامهٔ آزمون را می‌توان محلی اجرا کرد یا در Azure مستقر ساخت؛ دستورالعمل‌ها را در پوشهٔ `quiz-app` دنبال کنید. این آزمون‌ها به‌تدریج بومی‌سازی می‌شوند. ## 🎓 مثال‌های مناسب مبتدیان -**تازه‌وارد به علم داده؟** ما یک [دایرکتوری مثال‌ها](examples/README.md) ویژه با کد ساده و خوب توضیح‌داده‌شده برای کمک به شروع شما ایجاد کرده‌ایم: +**تازه‌کار در علوم داده؟** ما یک [فهرست مثال‌ها](examples/README.md) ویژه با کد ساده و کامنت‌گذاری‌شدهٔ خوب ایجاد کرده‌ایم تا به شروع شما کمک کند: -- 🌟 **Hello World** - اولین برنامهٔ علم دادهٔ شما -- 📂 **Loading Data** - یاد بگیرید چگونه مجموعه‌داده‌ها را بخوانید و کاوش کنید +- 🌟 **Hello World** - اولین برنامهٔ علوم دادهٔ شما +- 📂 **Loading Data** - یاد بگیرید چگونه مجموعه‌داده‌ها را بخوانید و بررسی کنید - 📊 **Simple Analysis** - محاسبهٔ آمار و یافتن الگوها - 📈 **Basic Visualization** - ایجاد نمودارها و گراف‌ها -- 🔬 **Real-World Project** - جریان کاری کامل از ابتدا تا پایان +- 🔬 **Real-World Project** - جریان کاری کامل از آغاز تا پایان -هر مثال شامل توضیحات مفصل در قالب کامنت است که هر مرحله را توضیح می‌دهد و آن را برای مبتدیان مطلق ایده‌آل می‌سازد! +هر مثال شامل توضیحات مفصلی است که هر گام را توضیح می‌دهد و آن‌ها را برای مبتدیان مطلق مناسب می‌سازد! 👉 **[با مثال‌ها شروع کنید](examples/README.md)** 👈 -## Lessons +## درس‌ها -|![ اسکتچ‌نوت توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fa.png)| +|![ اسکچ‌نوت توسط @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fa.png)| |:---:| -| نقشهٔ راه علم داده برای مبتدیان - _اسکتچ‌نوت توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| نقشهٔ راه علوم داده برای مبتدیان - _اسکِچ‌نوت توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| شماره درس | موضوع | Lesson Grouping | اهداف یادگیری | Linked Lesson | نویسنده | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | با مفاهیم پایهٔ علم داده و ارتباط آن با هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و داده‌های عظیم آشنا شوید. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مفاهیم، چالش‌ها و چارچوب‌های اخلاق داده. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | چگونگی طبقه‌بندی داده‌ها و منابع رایج آن‌ها. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | تکنیک‌های ریاضیاتی احتمال و آمار برای درک داده‌ها. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمه‌ای بر داده‌های رابطه‌ای و اصول کاوش و تحلیل داده‌های رابطه‌ای با زبان پرس‌وجوی ساخت‌یافته، معروف به SQL (تلفظ “سی‌کوئل”). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمه‌ای بر داده‌های غیررابطه‌ای، انواع مختلف آن و اصول کاوش و تحلیل پایگاه‌های دادهٔ سندی. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Working with Python | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | مبانی استفاده از Python برای کاوش داده با کتابخانه‌هایی مانند Pandas. داشتن درک پایه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون توصیه می‌شود. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعاتی در مورد تکنیک‌های تمیز کردن و تبدیل داده‌ها برای مقابله با چالش‌های داده‌های گمشده، نادرست یا ناقص. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizing Quantities | [بصری‌سازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | بیاموزید چگونه از Matplotlib برای مصورسازی داده‌های پرندگان استفاده کنید 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [بصری‌سازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | نمایش مشاهدات و روندها در یک بازه. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [بصری‌سازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی درصدهای گسسته و گروه‌بندی‌شده. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [بصری‌سازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی ارتباطات و همبستگی‌ها بین مجموعه‌های داده و متغیرهایشان. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [بصری‌سازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | تکنیک‌ها و راهنمایی برای ارزشمند کردن مصورسازی‌ها جهت حل مسئلهٔ مؤثر و استخراج بینش. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [چرخهٔ عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | معرفی چرخهٔ عمر علم داده و اولین گام آن یعنی به‌دست‌آوری و استخراج داده. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [چرخهٔ عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخهٔ عمر علم داده بر تکنیک‌های تحلیل داده تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [چرخهٔ عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخهٔ عمر علم داده بر ارائهٔ بینش‌های حاصل از داده به‌گونه‌ای که برای تصمیم‌گیرندگان راحت‌تر قابل‌فهم باشد تمرکز می‌کند. | [درس](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) | این سری درس‌ها علم داده در فضای ابری و مزایای آن را معرفی می‌کنند. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | آموزش مدل‌ها با استفاده از ابزارهای Low Code. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | استقرار مدل‌ها با 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 | Data Science in the Wild | [در عمل](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | پروژه‌های هدایت‌شده توسط علم داده در دنیای واقعی. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | تعریف علوم داده | [Introduction](1-Introduction/README.md) | یادگیری مفاهیم پایهٔ پشت علوم داده و اینکه چگونه با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان‌داده مرتبط است. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | اخلاقیات علوم داده | [Introduction](1-Introduction/README.md) | مفاهیم، چالش‌ها و چارچوب‌های اخلاق داده. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | تعریف داده | [Introduction](1-Introduction/README.md) | چگونه داده‌ها دسته‌بندی می‌شوند و منابع رایج آن‌ها. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | مقدمه‌ای بر آمار و احتمال | [Introduction](1-Introduction/README.md) | تکنیک‌های ریاضیاتی احتمال و آمار برای درک داده‌ها. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | کار با داده‌های رابطه‌ای | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | معرفی داده‌های رابطه‌ای و اصول پایهٔ کاوش و تحلیل داده‌های رابطه‌ای با استفاده از Structured Query Language، که به آن SQL (تلفظ “see-quell”) نیز گفته می‌شود. | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | کار با داده‌های NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | معرفی داده‌های غیررابطه‌ای، انواع مختلف آن و اصول پایهٔ کاوش و تحلیل پایگاه‌های دادهٔ سندی. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | کار با پایتون | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | اصول استفاده از پایتون برای کاوش داده‌ها با کتابخانه‌هایی مانند Pandas. داشتن درک پایه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون پیشنهاد می‌شود. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویدیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | آماده‌سازی داده | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعاتی دربارهٔ تکنیک‌های داده برای پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها جهت مواجهه با چالش‌های داده‌های گم‌شده، نادرست یا ناقص. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | مصورسازی مقادیر | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | یاد بگیرید چگونه از Matplotlib برای مصورسازی داده‌های پرنده‌ها استفاده کنید 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | مصورسازی توزیع‌های داده | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی مشاهدات و روندها درون یک بازه. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | مصورسازی نسبت‌ها | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی درصدهای گسسته و گروه‌بندی‌شده. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | مصورسازی روابط | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی اتصال‌ها و همبستگی‌ها بین مجموعه‌های داده و متغیرهای آن‌ها. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | مصورسازی‌های معنادار | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | تکنیک‌ها و راهنمایی برای ارزشمند کردن مصورسازی‌ها به‌منظور حل مؤثر مسائل و استخراج بینش‌ها. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | مقدمه‌ای بر چرخهٔ عمر علوم داده | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمه‌ای بر چرخهٔ عمر علوم داده و گام اول آن یعنی کسب و استخراج داده. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | تحلیل کردن | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این فاز از چرخهٔ عمر علوم داده بر تکنیک‌های تحلیل داده تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ارتباطات | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این فاز از چرخهٔ عمر علوم داده بر ارائهٔ بینش‌های داده به‌روشی که فهم آن برای تصمیم‌گیران آسان‌تر شود تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | علوم داده در ابر | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | این سری درس‌ها علوم داده در ابر و مزایای آن را معرفی می‌کند. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | علوم داده در ابر | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | آموزش مدل‌ها با استفاده از ابزارهای Low Code. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | علوم داده در ابر | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | استقرار مدل‌ها با Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | علوم داده در عمل | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | پروژه‌های مبتنی بر علوم داده در دنیای واقعی. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -برای باز کردن این نمونه در یک Codespace این مراحل را دنبال کنید: -1. روی منوی کشویی Code کلیک کنید و گزینهٔ Open with Codespaces را انتخاب کنید. -2. در پایین پنل، گزینهٔ + New codespace را انتخاب کنید. -برای اطلاعات بیشتر، به [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) مراجعه کنید. +مراحل زیر را برای باز کردن این نمونه در یک Codespace دنبال کنید: +1. از منوی کشویی Code روی گزینهٔ Open with Codespaces کلیک کنید. +2. در پایین پنجره، + New codespace را انتخاب کنید. +برای اطلاعات بیشتر، به [مستندات GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-codespace) مراجعه کنید. ## VSCode Remote - Containers -این مراحل را برای باز کردن این مخزن در یک کانتینر با استفاده از ماشین محلی و VSCode با استفاده از افزونهٔ VS Code Remote - Containers دنبال کنید: +مراحل زیر را برای باز کردن این مخزن در یک کانتینر با استفاده از ماشین محلی و VSCode و افزونهٔ VS Code Remote - Containers دنبال کنید: -1. اگر برای اولین بار از یک کانتینر توسعه استفاده می‌کنید، لطفاً مطمئن شوید سیستم شما پیش‌نیازها را دارا است (مثلاً Docker نصب شده باشد) در [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. اگر این اولین بار است که از یک کانتینر توسعه استفاده می‌کنید، لطفاً اطمینان حاصل کنید که سیستم شما پیش‌نیازها (مثلاً نصب بودن Docker) را مطابق [مستندات شروع به کار](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) داراست. -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +برای استفاده از این مخزن، می‌توانید یا مخزن را در یک حجم جداشدهٔ Docker باز کنید: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**توجه**: در پس‌زمینه، این کار از فرمان Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** برای کپی (کلون) کردن کد منبع در یک حجم Docker به‌جای سیستم فایل محلی استفاده خواهد کرد. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) مکانیزم ترجیحی برای پایدارسازی داده‌های کانتینر هستند. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +یا یک نسخهٔ محلی کلون‌شده یا دانلودشده از مخزن را باز کنید: -- این مخزن را به فایل‌سیستم محلی خود کلون کنید. +- این مخزن را به سیستم فایل محلی خود کلون کنید. - کلید F1 را فشار دهید و فرمان **Remote-Containers: Open Folder in Container...** را انتخاب کنید. -- نسخهٔ کلون‌شدهٔ این پوشه را انتخاب کنید، تا راه‌اندازی کانتینر منتظر بمانید و کارها را امتحان کنید. +- نسخهٔ کلون‌شدهٔ این پوشه را انتخاب کنید، منتظر بمانید تا کانتینر شروع شود، و آن را امتحان کنید. -## Offline access +## دسترسی آفلاین -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +شما می‌توانید این مستندات را به‌صورت 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 دستگاه محلی خود، سپس در پوشۀ ریشهٔ این مخزن، تایپ کنید `docsify serve`. وب‌سایت روی پورت 3000 در هاست محلی شما ارائه خواهد شد: `localhost:3000`. -> توجه: نوت‌بوک‌ها (notebooks) از طریق Docsify رندر نخواهند شد، بنابراین وقتی نیاز به اجرای یک نوت‌بوک دارید، آن را جداگانه در VS Code با اجرای یک کرنل پایتون انجام دهید. +> توجه، دفترچه‌ها (notebooks) توسط Docsify رندر نخواهند شد، بنابراین زمانی که نیاز به اجرای یک دفترچه دارید، آن را جداگانه در VS Code با کرنل پایتون اجرا کنید. -## سرفصل‌های آموزشی دیگر +## برنامه‌های درسی دیگر -Our team produces other curricula! Check out: +تیم ما دوره‌های درسی دیگری نیز 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) -[![LangChain.js برای مبتدیان](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 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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD برای مبتدی‌ها](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 برای مبتدی‌ها](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 برای مبتدی‌ها](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 برای مبتدی‌ها](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 برای مبتدیان](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 برای مبتدیان](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 برای مبتدیان](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) +[![عامل‌های هوش مصنوعی برای مبتدیان](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) --- ### مجموعه هوش مولد -[![هوش مولد برای مبتدی‌ها](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) +[![هوش مولد برای مبتدیان](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) [![هوش مولد (.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) [![هوش مولد (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) [![هوش مولد (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) --- -### یادگیری پایه‌ای -[![یادگیری ماشین برای مبتدی‌ها](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) -[![علم داده برای مبتدی‌ها](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) -[![هوش مصنوعی برای مبتدی‌ها](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) -[![امنیت سایبری برای مبتدی‌ها](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) -[![توسعه وب برای مبتدی‌ها](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) -[![اینترنت اشیاء برای مبتدی‌ها](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) -[![توسعه XR برای مبتدی‌ها](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) +### آموزش‌های اصلی +[![یادگیری ماشین برای مبتدیان](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) +[![علم داده برای مبتدیان](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) +[![هوش مصنوعی برای مبتدیان](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) +[![امنیت سایبری برای مبتدیان](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) +[![توسعه وب برای مبتدیان](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) +[![اینترنت اشیاء برای مبتدیان](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) +[![توسعه XR برای مبتدیان](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) --- ### مجموعه Copilot -[![Copilot برای برنامه‌نویسی زوجی با هوش مصنوعی](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 برای برنامه‌نویسی مشارکتی با هوش مصنوعی](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 برای 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) [![ماجراجویی 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) ## دریافت کمک -**با مشکل مواجه شده‌اید؟** برای راه‌حل مشکلات رایج، راهنمای [عیب‌یابی](TROUBLESHOOTING.md) ما را بررسی کنید. +**با مشکل مواجه شدید؟** برای راه‌حل مشکلات رایج، راهنمای [عیب‌یابی](TROUBLESHOOTING.md) را بررسی کنید. -اگر در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی گیر کردید یا سوالی داشتید، به دیگر یادگیرندگان و توسعه‌دهندگان باتجربه در بحث‌های مربوط به MCP بپیوندید. این یک جامعه حمایت‌کننده است که در آن پرسش‌ها پذیرفته می‌شوند و دانش آزادانه به اشتراک گذاشته می‌شود. +اگر گیر کردید یا در مورد ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی سؤالی دارید. به هم‌یاران یادگیرنده و توسعه‌دهندگان باتجربه در بحث‌های مربوط به MCP بپیوندید. این یک جامعه حمایت‌کننده است که در آن پرسش‌ها مورد استقبال قرار می‌گیرند و دانش آزادانه به اشتراک گذاشته می‌شود. [![دیسکورد Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -اگر بازخوردی درباره محصول دارید یا هنگام ساخت با خطا مواجه شدید، به: +اگر بازخورد محصول دارید یا در حین ساخت با خطا مواجه شدید، به: [![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) @@ -248,5 +248,5 @@ Our team produces other curricula! Check out: سلب مسئولیت: -این سند با استفاده از سرویس ترجمه‌ی 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 حاوی خطاها یا نادرستی‌هایی باشند. سند اصلی به زبان اصلی باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حساس یا حیاتی، ترجمهٔ حرفه‌ای انسانی توصیه می‌شود. ما در قبال هرگونه سوءتفاهم یا تفسیر نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه مسئولیتی نداریم. +این سند با استفاده از سرویس ترجمهٔ هوش مصنوعی Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما در تلاش برای دقت هستیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌هایی باشند. سند اصلی به زبان مبداء باید به‌عنوان مرجع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حیاتی یا حساس، توصیه می‌شود از ترجمهٔ انسانی و حرفه‌ای استفاده شود. ما در قبال هرگونه سوءتفاهم یا تفسیر نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه مسئولیتی نداریم. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fi/README.md b/translations/fi/README.md index b36532a3b..b8e21d613 100644 --- a/translations/fi/README.md +++ b/translations/fi/README.md @@ -1,56 +1,51 @@ -# Data-analytiikka aloittelijoille - Opetussuunnitelma +# Data Science for Beginners - A Curriculum -[![Avaa GitHub Codespacesissa](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Avaa GitHub Codespacesissä](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) -[![GitHubin tekijät](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub-kontribuoijat](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 pull-pyynnöt](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![GitHub pull requestit](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PR:t tervetulleita](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-forkit](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/) - - [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Microsoft Foundryin kehittäjäfoorumi](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) -Microsoftin Azure Cloud Advocates -tiimi iloitsee tarjotessaan 10-viikkoisen, 20-oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee data-analytiikkaa. Jokainen oppitunti sisältää ennakkokokeen ja jälkikokeen, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen pedagogiikkamme antaa sinun oppia rakentamalla — todistettu tapa, jolla uudet taidot "juurtuvat". +Microsoftin Azure Cloud Advocates -tiimi tarjoaa mielellään 10 viikon, 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee datatiedettä. Jokainen oppitunti sisältää ennakko- ja jälkitehtävät, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen pedagogiikkamme antaa sinun oppia rakentamalla — todistettu tapa, jonka avulla uudet taidot "juurtuvat". -**Sydämellinen kiitos 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). +**Sydämellinen kiitos tekijöillemme:** [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, tarkastajille ja sisällön tekijöille,** 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), +**🙏 Erityiskiitos 🙏 Microsoft Student Ambassador -kirjoittajille, tarkistajille ja sisällönavustajille,** 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/) -|![Sketchnote: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fi.png)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fi.png)| |:---:| -| Data-analytiikka aloittelijoille - _Sketchnote, tekijä [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote tekijältä [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Monikielinen tuki #### Tuettu GitHub Actionin kautta (automaattinen ja aina ajan tasalla) -[Arabia](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Burmalainen (Myanmar)](../my/README.md) | [Kiina (yksinkertaistettu)](../zh/README.md) | [Kiina (perinteinen, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kiina (perinteinen, Makao)](../mo/README.md) | [Kiina (perinteinen, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatia](../hr/README.md) | [Tšekki](../cs/README.md) | [Tanska](../da/README.md) | [Hollanti](../nl/README.md) | [Viro](../et/README.md) | [Suomi](./README.md) | [Ranska](../fr/README.md) | [Saksa](../de/README.md) | [Kreikka](../el/README.md) | [Heprea](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Unkari](../hu/README.md) | [Indonesia](../id/README.md) | [Italia](../it/README.md) | [Japani](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Liettua](../lt/README.md) | [Malaiji](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerialainen pidgin](../pcm/README.md) | [Norja](../no/README.md) | [Persia (farsi)](../fa/README.md) | [Puola](../pl/README.md) | [Portugali (Brasilia)](../br/README.md) | [Portugali (Portugali)](../pt/README.md) | [Pandžabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romania](../ro/README.md) | [Venäjä](../ru/README.md) | [Serbia (kyrillinen)](../sr/README.md) | [Slovakki](../sk/README.md) | [Sloveeni](../sl/README.md) | [Espanja](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Ruotsi](../sv/README.md) | [Tagalog (filipino)](../tl/README.md) | [Tamili](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkki](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnami](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**Jos haluat lisätä tukemia käännöskieliä, tuetut kielet on lueteltu [tässä](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jos haluat lisätä tuettuja käännöskieliä, käytössä olevat kielet löytyvät [täältä](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Liity yhteisöömme [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Meillä on käynnissä Discord-sarja Learn with AI, lue lisää ja liity [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) -tapahtumaan 18.–30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja niksejä GitHub Copilotin käyttämiseen data-analytiikassa. +Meillä on käynnissä Discordissa Learn with AI -sarja; lisätietoja ja liity mukaan osoitteessa [Learn with AI -sarja](https://aka.ms/learnwithai/discord) ajanjaksolla 18.–30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja niksejä GitHub Copilotin käyttämiseen datatieteessä. ![Learn with AI -sarja](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.fi.jpg) @@ -58,144 +53,144 @@ Meillä on käynnissä Discord-sarja Learn with AI, lue lisää ja liity [Learn 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 suunnattuja resursseja, opiskelijapakkauksia ja jopa tapoja saada ilmainen sertifikaattikuponki. Tämä on sivu, jonka haluat lisätä kirjanmerkkeihin ja tarkistaa aika ajoin, sillä päivitämme sisältöä vähintään kuukausittain. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liity maailmanlaajuiseen Student Ambassadors -yhteisöön; tämä voi olla sinun tiesi Microsoftiin. +- [Student Hub -sivu](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tältä sivulta löydät aloittelijoille suunnattuja resursseja, opiskelijapaketit ja jopa tapoja saada ilmainen sertifikaattivoucher. Tämä on yksi sivu, jonka haluat lisätä kirjanmerkkeihin ja tarkistaa säännöllisesti, sillä päivitämme sisältöä vähintään kuukausittain. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors -ohjelma](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liity globaalin opiskelija-ambassadoreiden yhteisöön — tämä voi olla porttisi Microsoftiin. # Aloittaminen ## 📚 Dokumentaatio -- **[Asennusopas](INSTALLATION.md)** - Vaiheittaiset asennusohjeet aloittelijoille -- **[Käyttöopas](USAGE.md)** - Esimerkkejä ja yleisiä työnkulkuja +- **[Asennusopas](INSTALLATION.md)** - Askel askeleelta -ohjeet ympäristön pystyttämiseen aloittelijoille +- **[Käyttöohje](USAGE.md)** - Esimerkkejä ja yleisiä työnkulkumalleja - **[Vianmääritys](TROUBLESHOOTING.md)** - Ratkaisuja yleisiin ongelmiin -- **[Osallistumisopas](CONTRIBUTING.md)** - Ohjeet projektin kehittämiseen -- **[Opettajille](for-teachers.md)** - Opetusohjeet ja luokkahuoneresurssit +- **[Osallistumisohjeet](CONTRIBUTING.md)** - Kuinka osallistua tähän projektiin +- **[Opettajille](for-teachers.md)** - Opetukseen liittyviä ohjeita ja luokkahuoneen resursseja ## 👨‍🎓 Opiskelijoille -> **Täysin aloittelijat**: Uusi data-analytiikassa? Aloita [aloittelijaystävällisistä esimerkeistämme](examples/README.md)! Nämä yksinkertaiset, hyvin kommentoidut esimerkit auttavat sinua ymmärtämään perusteet ennen kuin sukellat koko opetussuunnitelmaan. -> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: käyttääksesi tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, tee fork koko repositoriosta ja tee harjoitukset itse aloittaen ennakkokokeella. Lue sitten luento ja suorita loput aktiviteeteista. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että kopioisit ratkaisukoodia; kyseinen koodi on kuitenkin saatavilla kunkin projektilähtöisen oppitunnin /solutions-kansioissa. Toinen idea on muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö yhdessä läpi. Jatko-opiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learnia](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Täydelliset aloittelijat**: Uusi datatieteessä? Aloita [aloittelijoille sopivista esimerkeistämme](examples/README.md)! Nämä yksinkertaiset, hyvin kommentoidut esimerkit auttavat sinua ymmärtämään perusteet ennen kuin sukellat koko opetussuunnitelmaan. +> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: käyttääksesi tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, tee fork koko repositoriosta ja suorita harjoitukset itse, aloittaen ennakkokyselyllä. Lue sitten luentomateriaali ja suorita loput aktiviteeteista. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että kopioit ratkaisukoodin; ratkaisukoodit löytyvät kuitenkin /solutions-kansioista jokaisessa projektilähtöisessä oppitunnissa. Toinen idea on muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö yhdessä läpi. Lisäopiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learnia](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Pika-aloitus:** 1. Tarkista [Asennusopas](INSTALLATION.md) asettaaksesi ympäristösi -2. Tutustu [Käyttöoppaaseen](USAGE.md) oppiaksesi miten työskennellä opetussuunnitelman kanssa -3. Aloita Oppitunnista 1 ja etene peräkkäin +2. Lue läpi [Käyttöohje](USAGE.md) oppiaksesi työskentelemään opetussuunnitelman kanssa +3. Aloita Oppitunnista 1 ja etene järjestyksessä 4. Liity [Discord-yhteisöömme](https://aka.ms/ds4beginners/discord) saadaksesi tukea ## 👩‍🏫 Opettajille -> **Opettajat**: olemme [sisällyttäneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) siitä, miten käyttää tätä opetussuunnitelmaa. Haluaisimme kuulla palautteesi [keskustelufoorumillamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Opettajat**: olemme [lisänneet joitain ehdotuksia](for-teachers.md) siitä, miten tätä opetussuunnitelmaa voi käyttää. Haluaisimme kuulla palautteesi [keskustelufoorumissamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Tutustu tiimiin -[![Esittelyvideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Esittelyvideo") +[![Promo-video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo-video") -**Gif tekijä** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klikkaa yllä olevaa kuvaa nähdäksesi videon projektista ja ihmisistä, jotka sen loivat! +**Gif tekijältä** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Klikkaa yllä olevaa kuvaa katsoaksesi videon projektista ja ihmisistä, jotka loivat sen! ## Pedagogiikka -Olemme valinneet kaksi opetuksellista periaatetta rakentaessamme tätä opetussuunnitelmaa: sen tulee olla projektipohjainen ja sen tulee sisältää usein toistuvia tietokilpailuja. Tämän sarjan loppuun mennessä opiskelijat ovat oppineet datatieteen perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelun, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisoinnin, data-analyysin, datatieteen käytännön käyttötapaukset ja muuta. +Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tämän opetussuunnitelman rakentamisessa: varmistaa, että se perustuu projekteihin, ja että siihen sisältyy usein quiz-testejä. Tämän sarjan lopussa opiskelijat ovat oppineet data-analytiikan perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelun, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisoinnin, data-analyysin, data-analytiikan todelliset käyttötapaukset ja muuta. -Lisäksi vähän panoksia vaativa ennakkotesti ennen tuntia suuntaa opiskelijan aikomusta oppia aihetta, ja toinen testi tunnin jälkeen varmistaa paremman muistamisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sen voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienestä ja monimutkaistuvat vähitellen 10 viikon jakson loppuun mennessä. +Lisäksi matalan panoksen quiz ennen tuntia suuntaa opiskelijan aikomusta oppia aihetta, kun taas toinen quiz tunnin jälkeen varmistaa paremman mieleenpainumisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskoiksi ja sen voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienestä ja kasvavat yhä monimutkaisemmiksi 10 viikon syklin loppuun mennessä. -> Löydät [käyttäytymisohjeemme](CODE_OF_CONDUCT.md), [ohjeet osallistumiseen](CONTRIBUTING.md), [käännösohjeet](TRANSLATIONS.md). Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi! +> Löydät meidän [Käyttäytymissäännöt](CODE_OF_CONDUCT.md), [Osallistuminen](CONTRIBUTING.md), [Käännökset](TRANSLATIONS.md) ohjeet. Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi! ## Jokainen oppitunti sisältää: - Valinnainen sketchnote -- Valinnainen lisävideo -- Lämmittelykysely ennen oppituntia +- Valinnainen lisävideon +- Ennen oppituntia oleva lämmittelyquiz - Kirjallinen oppitunti -- Projektipohjaisissa oppitunneissa vaiheittaiset ohjeet projektin rakentamiseen +- Projektiperusteisissa oppitunneissa vaiheittaiset ohjeet projektin rakentamiseen - Tiedon tarkistuksia -- Haaste -- Lisälukemisto -- Tehtävä -- [Oppitunnin jälkeinen tietokilpailu](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Haasteen +- Lisälukemista +- Tehtävän +- [Oppitunnon jälkeinen quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Huomio tietokilpailuista**: Kaikki tietokilpailut ovat Quiz-App-kansiossa, yhteensä 40 tietokilpailua, joissa jokaisessa on kolme kysymystä. Ne linkitetään oppitunneista, mutta tietokilpailusovellusta voi ajaa paikallisesti tai ottaa käyttöön Azureen; noudata ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Niitä lokalisoidaan vähitellen. +> **Huomautus quizeistä**: Kaikki quizit sijaitsevat Quiz-App-kansiossa, yhteensä 40 quizia, joissa jokaisessa on kolme kysymystä. Ne on linkitetty oppitunneista, mutta quiz-sovellusta voi ajaa paikallisesti tai ottaa käyttöön Azureen; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Niitä lokalisoidaan vähitellen. ## 🎓 Aloittelijaystävälliset esimerkit -**Uusi datatieteessä?** Olemme luoneet erityisen [esimerkkihakemiston](examples/README.md), jossa on yksinkertaista ja hyvin kommentoitua koodia auttamaan sinut alkuun: +**Uusi data-analytiikassa?** Olemme luoneet erityisen [esimerkkihakemiston](examples/README.md), jossa on yksinkertaista ja hyvin kommentoitua koodia auttamaan sinua alkuun: -- 🌟 **Hello World** - Ensimmäinen datatieteen ohjelmasi -- 📂 **Loading Data** - Opi lukemaan ja tutkimaan aineistoja -- 📊 **Simple Analysis** - Laske tilastot ja etsi kuvioita -- 📈 **Basic Visualization** - Luo kaavioita ja graafeja -- 🔬 **Real-World Project** - Kokonainen työnkulku alusta loppuun +- 🌟 **Hello World** - Ensimmäinen data-analytiikkaohjelmasi +- 📂 **Datan lataaminen** - Opi lukemaan ja tutkimaan datasettejä +- 📊 **Yksinkertainen analyysi** - Laske tilastot ja löydä malleja +- 📈 **Perusvisualisointi** - Luo kaavioita ja diagrammeja +- 🔬 **Todellinen projekti** - Täysi työnkulku alusta loppuun -Jokainen esimerkki sisältää yksityiskohtaiset kommentit, jotka selittävät jokaisen vaiheen, joten ne sopivat erinomaisesti täysin aloitteleville! +Jokainen esimerkki sisältää yksityiskohtaisia kommentteja, jotka selittävät jokaisen vaiheen, joten ne sopivat erinomaisesti aivan aloitteleville! -👉 **[Aloita esimerkeistä](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Aloita esimerkeillä](examples/README.md)** 👈 ## Oppitunnit -|![ Sketchnote tekijä @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fi.png)| +|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fi.png)| |:---:| -| Datatiede aloittelijoille: tiekartta - _Sketchnote tekijä [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data-analytiikka aloittelijoille: Tiekartta - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Oppitunnin numero | Aihe | Oppitunnin ryhmittely | Oppimistavoitteet | Liitetty oppitunti | Tekijä | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Datatieteen määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opit datatieteen peruskäsitteet ja miten se liittyy 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 eettiset 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 yleisimmät lähteet. | [oppitunti](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyslaskentaan | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Todennäköisyys- ja tilastolliset matemaattiset menetelmät datan ymmärtämiseen. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Relaatiotietojen käsittely | [Tietojen käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus relaatiotietoihin ja perusteet relaatiotietojen tutkimisesta ja analysoinnista käyttäen Structured Query Languagea, joka tunnetaan myös nimellä SQL (lausutaan “see-quell”). | [oppitunti](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL-datan käsittely | [Tietojen käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relaatiotyyppiseen dataan, sen eri tyyppeihin ja perusteet dokumenttitietokantojen tutkimisesta ja analysoinnista. | [oppitunti](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pythonin käyttö | [Tietojen käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Perusteet Pythonin käytöstä datan tutkimiseen kirjastoilla kuten Pandas. Suositellaan perustavaa ymmärrystä Python-ohjelmoinnista. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Datan valmistelu | [Tietojen käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Aiheita datan puhdistuksesta ja muokkaamisesta, jotta voidaan käsitellä puuttuvaa, virheellistä tai epätäydellistä dataa. | [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) | Opi 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) | Havaintojen ja trendien visualisointi tietyllä välillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Prosenttiosuuksien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Diskreettisten ja ryhmiteltyjen prosenttiosuuksien visualisointi. | [oppitunti](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Suhteiden visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Yhdistysten ja korrelaatioiden visualisointi datakokonaisuuksien ja niiden 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) | Tekniikoita ja ohjeita, joiden avulla visualisoinneistasi tulee arvokkaita ongelmanratkaisulle ja oivalluksille. | [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 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 vaihe datatieteen elinkaaressa keskittyy datan analysointimenetelmiin. | [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 esittämään datasta saadut oivallukset 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 datatiedettä pilvessä ja sen hyödyt. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien kouluttaminen matalakoodityökaluilla. |[oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien käyttöönotto Azure Machine Learning Studion avulla. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datatiede käytännössä | [Käytännön esimerkit](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datatieteen ohjaamat projektit tosielämässä. | [oppitunti](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Data-analytiikan määrittely | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Tutustu data-analytiikan peruskäsitteisiin ja siihen, miten se liittyy tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Datan etiikka | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Datan etiikan käsitteet, haasteet ja viitekehykset. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Datan määrittely | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Miten dataa luokitellaan ja sen yleiset lähteet. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyslaskentaan | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Todennäköisyys- ja tilastomenetelmät datan ymmärtämiseksi. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Relaatiotietojen käsittely | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Johdanto relaatiotietoihin ja perustiedot relaatiotietojen tutkimisesta ja analysoinnista Structured Query Language -kielen (tunnetaan myös nimellä SQL, lausutaan “see-quell”) avulla. | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL-datan käsittely | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relaatiotyyppiseen dataan, sen eri tyyppeihin ja dokumenttitietokantojen tutkimisen ja analysoinnin perusteisiin. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Pythonin käyttö | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Perusteet Pythonin käytöstä datan tutkimiseen kirjastoilla kuten Pandas. Suositellaan perustietämystä Python-ohjelmoinnista. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Datan valmistelu | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Aiheita datan puhdistus- ja muuntelutekniikoista, jotta voidaan käsitellä puuttuvan, epätarkan tai keskeneräisen datan haasteita. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Määrien visualisointi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Opi käyttämään Matplotlibia lintudatan visualisointiin 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Datan jakaumien visualisointi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Havaintojen ja trendien visualisointi tietyllä välillä. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Osuuksien visualisointi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Diskreettien ja ryhmiteltyjen prosenttiosuuksien visualisointi. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Suhteiden visualisointi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Yhteyksien ja korrelaatioiden visualisointi eri datakokonaisuuksien ja niiden muuttujien välillä. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikat ja ohjeet, joiden avulla visualisoinnista tulee arvokas tehokkaaseen ongelmanratkaisuun ja oivalluksiin. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Johdanto data-analytiikan elinkaareen | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Johdatus data-analytiikan elinkaareen ja sen ensimmäiseen vaiheeseen, datan hankintaan ja uuttamiseen. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysointi | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä vaihe data-analytiikan elinkaaresta keskittyy datan analysointitekniikoihin. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Viestintä | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä vaihe data-analytiikan elinkaaresta keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen tavalla, joka helpottaa päätöksentekijöiden ymmärtämistä. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data-analytiikka pilvessä | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tämä oppituntisarja esittelee pilvipohjaista data-analytiikkaa ja sen etuja. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data-analytiikka pilvessä | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien kouluttaminen Low Code -työkaluilla. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data-analytiikka pilvessä | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien käyttöönotto Azure Machine Learning Studiolla. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data-analytiikka käytännössä | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data-analytiikkaan perustuvat projektit tosielämässä. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Follow these steps to open this sample in a Codespace: +Noudata näitä ohjeita avataksesi tämän mallin Codespacessa: 1. Klikkaa Code-pudotusvalikkoa ja valitse Open with Codespaces -vaihtoehto. 2. Valitse + New codespace paneelin alareunasta. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Lisätietoja saat GitHubin [dokumentaatiosta](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: +Noudata näitä ohjeita avataksesi tämän repositorion kontissa käyttämällä paikallista konettasi ja VS Codea VS Code Remote - Containers -laajennuksen avulla: -1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [aloitusohjeet](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jos käytät kehityssäilöä (development container) ensimmäistä kertaa, varmista, että järjestelmäsi täyttää ennakkoedellytykset (esim. Docker on asennettu) kohdassa [aloitusohjeet](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Käyttääksesi tätä repositoriota voit joko avata repositorion eristetyssä Docker-volyymissa: -**Huom**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Huom.** Taustalla tämä käyttää Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -komentoa kloonaamaan lähdekoodin Docker-volyymiin paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Volyymit](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu tapa säilyttää säilön dataa. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Tai avaa paikallisesti kloonattu tai ladattu versio repositoriosta: - Kloonaa tämä repositorio paikalliselle tiedostojärjestelmällesi. - Paina F1 ja valitse **Remote-Containers: Open Folder in Container...** -komento. -- Valitse kloonattu kopio tästä kansiosta, odota että kontti käynnistyy, ja kokeile sitten. +- Valitse kloonattu kopio tästä kansiosta, odota säilön käynnistymistä ja kokeile. -## Offline access +## Offline-käyttö -Voit ajaa tämän dokumentaation offline-tilassa käyttämällä [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkkaa tämä repositorio, asenna [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, sitten tämän repositorion juurikansiossa suorita `docsify serve`. Sivusto palvellaan portissa 3000 osoitteessa `localhost:3000`. +Voit ajaa tämän dokumentaation offline-tilassa käyttämällä [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkkaa tämä repo, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, sitten tämän repositorion juurihakemistossa kirjoita `docsify serve`. Sivusto palvelee osoitteessa portti 3000 paikallisessa koneessasi: `localhost:3000`. -> Huomio: Notebookit eivät renderöidy Docsifyn kautta, joten kun sinun täytyy ajaa notebook, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimen kanssa. +> Huomaa, muistikirjoja (notebookeja) ei renderöidä Docsifyllä, joten kun tarvitset notebookin suorittamista, suorita se erikseen VS Codessa Python-ytimen kanssa. ## Muut opetussuunnitelmat -Tiimimme tuottaa myös muita opetussuunnitelmia! Tutustu: +Tiimimme tuottaa muitakin opetussuunnitelmia! Tutustu: ### 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 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) --- @@ -217,7 +212,7 @@ Tiimimme tuottaa myös muita opetussuunnitelmia! Tutustu: ### Perusopinnot [![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) -[![Datatiede 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) +[![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) [![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) @@ -227,20 +222,20 @@ Tiimimme tuottaa myös muita opetussuunnitelmia! Tutustu: --- ### Copilot-sarja -[![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 -kehittäjille](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 AI-pariohjelmointiin](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 +## Hanki apua -**Koetko ongelmia?** Katso [Vianmääritysopas](TROUBLESHOOTING.md) yleisten ongelmien ratkaisuja varten. +**Koetko ongelmia?** Katso [Vianmääritysopas](TROUBLESHOOTING.md) saadaksesi ratkaisuja yleisiin ongelmiin. -Jos juutut tai sinulla on kysymyksiä tekoälysovellusten rakentamisesta, liity MCP:n keskusteluihin muiden oppijoiden ja kokeneiden kehittäjien kanssa. Se on kannustava yhteisö, jossa kysymyksiä saa esittää ja tietoa jaetaan vapaasti. +Jos jumitut tai sinulla on kysyttävää AI‑sovellusten rakentamisesta, liity muiden oppijoiden ja kokeneiden kehittäjien keskusteluihin MCP:stä. Se on kannustava yhteisö, jossa kysymyksiin suhtaudutaan avoimesti ja tietoa jaetaan vapaasti. -[![Microsoft Foundry -Discord](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) -Jos sinulla on tuotepalautetta tai kohtaat virheitä kehityksen aikana, vieraile: +Jos sinulla on tuotepalautetta tai kohtaat virheitä rakentamisen aikana, käy: [![Microsoft Foundry -kehittäjäfoorumi](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 +243,5 @@ Jos sinulla on tuotepalautetta tai kohtaat virheitä kehityksen aikana, vieraile Vastuuvapauslauseke: -Tämä asiakirja on käännetty tekoälykäännöspalvelulla Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattikäännöksissä voi esiintyä virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäiskielellä tulee pitää määräävänä lähteenä. Tärkeissä asioissa suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinymmärryksistä tai virhetulkinnoista. +Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattikäännöksissä saattaa esiintyä virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä on pidettävä virallisena lähteenä. Tärkeiden tietojen osalta suosittelemme ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinymmärryksistä tai virheellisistä tulkinnoista. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fr/README.md b/translations/fr/README.md index ca8f02568..740024885 100644 --- a/translations/fr/README.md +++ b/translations/fr/README.md @@ -1,56 +1,56 @@ -# Data Science for Beginners - A Curriculum +# Data Science pour débutants - Un programme -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Ouvrir dans 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) +[![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/) +[![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 bienvenus](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/) +[![Observateurs 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/) +[![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/) -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord Microsoft Foundry](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) +[![Forum des développeurs 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 at Microsoft are pleased to offer a 10-week, 20-lesson curriculum all about Data Science. Each lesson includes pre-lesson and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, a solution, and an assignment. Our project-based pedagogy allows you to learn while building, a proven way for new skills to 'stick'. +Les Azure Cloud Advocates chez Microsoft sont heureux de proposer un programme de 10 semaines, 20 leçons entièrement consacré à la science des données. Chaque leçon comprend des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour réaliser la leçon, une solution et un devoir. Notre pédagogie basée sur des projets vous permet d'apprendre en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences « adhèrent ». **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 particuliers 🙏 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), +**🙏 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/) |![Sketchnote par @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fr.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Sketchnote par [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science pour débutants - _Sketchnote par [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Support multilingue +### 🌐 Prise en charge multilingue #### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé et toujours à jour) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) +[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (simplifié)](../zh/README.md) | [Chinois (traditionnel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinois (traditionnel, Macao)](../mo/README.md) | [Chinois (traditionnel, Taïwan)](../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) | [Népali](../ne/README.md) | [Pidgin nigérian](../pcm/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../br/README.md) | [Portugais (Portugal)](../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) -**Si vous souhaitez que des langues supplémentaires soient prises en charge, elles sont répertoriées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Si vous souhaitez que des langues de traduction supplémentaires 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 -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Nous organisons une série Discord "Learn with AI", pour en savoir plus et nous rejoindre, rendez-vous sur [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous recevrez des conseils et astuces pour utiliser GitHub Copilot pour la Data Science. +Nous organisons une série Discord « Learn with AI », apprenez-en plus et rejoignez-nous sur [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) du 18 au 30 septembre 2025. Vous y recevrez des astuces et conseils pour utiliser GitHub Copilot pour la science des données. ![Série Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.fr.jpg) @@ -58,74 +58,74 @@ Nous organisons une série Discord "Learn with AI", pour en savoir plus et nous Commencez avec les ressources suivantes : -- [Student Hub page](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 réduction pour une certification gratuite. C'est une page que vous voudrez mettre en favoris et consulter de temps en temps, car nous mettons à jour le contenu au moins une fois par mois. +- [Student Hub page](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 pour une certification gratuite. C'est une page à ajouter à vos favoris et à consulter de temps en temps car nous remplaçons 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 bien démarrer +# Premiers pas ## 📚 Documentation -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Instructions pas à pas pour configurer l'environnement pour les débutants -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Exemples et flux de travail courants -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions aux problèmes fréquents -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Comment contribuer à ce projet -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Conseils pédagogiques et ressources pour la classe +- **[Guide d'installation](INSTALLATION.md)** - Instructions de configuration étape par étape pour les débutants +- **[Guide d'utilisation](USAGE.md)** - Exemples et flux de travail 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 par nos [exemples adaptés aux débutants](examples/README.md) ! Ces exemples simples et bien commentés vous aideront à comprendre les bases avant de vous plonger dans le programme complet. -> **[Étudiants](https://aka.ms/student-page)** : pour utiliser ce programme par vous-même, forkez le dépôt entier et réalisez les exercices seul, en commençant par un quiz pré-conférence. Ensuite, lisez la leçon et complétez le reste des activités. Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en copiant le code de la solution ; toutefois, ce code est disponible dans les dossiers /solutions de chaque leçon axée sur un projet. Une autre idée est 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 science des données ? Commencez par nos [exemples pour débutants](examples/README.md) ! Ces exemples simples et bien commentés vous aideront à comprendre les bases avant d'aborder le programme complet. +> **[Étudiants](https://aka.ms/student-page)** : pour utiliser ce programme de manière autonome, forkiez l'ensemble du dépôt et réalisez les exercices par vous-même, en commençant par un quiz pré-lecture. Ensuite, lisez la leçon et complétez le reste des activités. Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en copiant le code de la solution ; ce code est toutefois disponible dans les dossiers /solutions de chaque leçon orientée projet. Une autre idée est 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 [Installation Guide](INSTALLATION.md) pour configurer votre environnement -2. Passez en revue le [Usage Guide](USAGE.md) pour apprendre à travailler avec le programme -3. Commencez par la Leçon 1 et suivez-les dans l'ordre +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 progressez dans l'ordre 4. Rejoignez notre [communauté Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pour obtenir de l'aide ## 👩‍🏫 Pour les enseignants -> **Enseignants** : nous avons [inclus quelques suggestions](for-teachers.md) sur la manière d'utiliser ce programme. Nous aimerions recevoir vos retours [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 façon d'utiliser ce programme. Nous serions ravis d'avoir vos retours [sur notre forum de discussion](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ! ## Rencontrez l'équipe -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Vidéo promotionnelle") +[![Vidéo promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Vidéo promo") **Gif par** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour une vidéo sur le projet et les personnes qui l'ont créé ! +> 🎥 Cliquez sur l'image ci‑dessus pour une vidéo sur le projet et les personnes qui l'ont créé ! ## Pédagogie -Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la conception 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. +Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la construction de ce programme : veiller à ce qu'il soit axé sur des projets et qu'il inclue des quiz fréquents. À la fin de cette série, les apprenant·e·s auront acquis les principes de base de la science des données, y compris des concepts éthiques, la préparation des données, différentes manières 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 faible enjeu avant une classe oriente l'intention de l'étudiant vers l'apprentissage d'un sujet, tandis qu'un second quiz après la classe 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 une leçon oriente l'intention de l'apprenant·e vers l'apprentissage d'un sujet, tandis qu'un second quiz après la leçon assure une meilleure rétention. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou partiellement. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 10 semaines. -> Trouvez notre [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. Nous accueillons vos retours constructifs ! +> Retrouvez notre [Code de conduite](CODE_OF_CONDUCT.md), [guide de contribution](CONTRIBUTING.md), [consignes de traduction](TRANSLATIONS.md). Nous accueillons vos retours constructifs ! ## Chaque leçon comprend : -- Sketchnote optionnelle +- Sketchnote optionnel - Vidéo complémentaire optionnelle - Quiz d'échauffement avant la leçon - Leçon écrite -- Pour les leçons basées sur des projets, des guides pas à pas pour construire le projet -- Contrôles de connaissances +- Pour les leçons basées sur des projets, des guides étape par étape pour construire le projet +- Vérifications des connaissances - Un défi - Lectures complémentaires - Devoir - [Quiz post-leçon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Une remarque sur les quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le dossier Quiz-App, soit 40 quiz au total 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 en cours de localisation. +> **Une note sur les quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le dossier Quiz-App, soit 40 quiz au total 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. -## 🎓 Exemples pour débutants +## 🎓 Exemples conviviaux pour 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 : +**Nouveau·lle 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 -- 📂 **Loading Data** - Apprenez à lire et explorer des ensembles de données -- 📊 **Simple Analysis** - Calculer des statistiques et découvrir des motifs -- 📈 **Basic Visualization** - Créer des graphiques et des diagrammes -- 🔬 **Real-World Project** - Flux de travail complet du début à la fin +- 📂 **Chargement des données** - Apprenez à lire et explorer des jeux de données +- 📊 **Analyse simple** - Calculer des statistiques et trouver des motifs +- 📈 **Visualisation de base** - Créer des graphiques et des diagrammes +- 🔬 **Projet réel** - Flux de travail complet du début à la fin -Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, ce qui le rend parfait pour les débutants absolus ! +Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, ce qui le rend parfait pour les débutant·e·s absolu·e·s ! 👉 **[Commencez par les exemples](examples/README.md)** 👈 @@ -137,25 +137,25 @@ Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, ce | Science des données pour débutants : feuille de route - _Sketchnote par [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numéro de leçon | Sujet | Regroupement de la leçon | Objectifs d'apprentissage | Leçon liée | Auteur | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Définir la science des données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Apprendre les concepts de base de la science des données et comment elle est liée à l'intelligence artificielle, à l'apprentissage automatique et au 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) | +| 01 | Définir la science des données | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Comprendre les concepts de base de la science des données et son lien avec l'intelligence artificielle, le machine learning 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 en 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 courantes. | [leçon](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction aux statistiques et aux probabilités | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Les techniques mathématiques de probabilité et de statistiques pour comprendre les données. | [leçon](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vidéo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Travail avec les données relationnelles | [Travailler avec les données](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction aux données relationnelles et aux bases de l'exploration et de l'analyse de données relationnelles avec le Structured Query Language, également connu sous le nom SQL (prononcé « see-quell »). | [leçon](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Travail avec les données NoSQL | [Travailler avec les données](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction aux données non relationnelles, à leurs différents types et aux 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 | Travail avec Python | [Travailler avec les données](2-Working-With-Data/README.md) | Notions de base sur l'utilisation de Python pour l'exploration de données avec des bibliothèques telles que Pandas. Une compréhension fondamentale 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 | [Travailler avec les données](2-Working-With-Data/README.md) | Sujets sur les techniques de données pour nettoyer et transformer les données afin de gérer les problèmes de données manquantes, inexactes ou incomplètes. | [leçon](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisation 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 | Visualisation des distributions de données | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser les observations et les tendances à l'intérieur d'un intervalle. | [leçon](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualisation 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 | Visualisation des 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 utiles pour une résolution de problèmes efficace et des enseignements. | [leçon](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 04 | Introduction aux statistiques et probabilités | [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 aux bases de l'exploration et de l'analyse des données relationnelles avec le Structured Query Language, également connu sous le nom 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, à leurs différents types et aux 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 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 données pour nettoyer et transformer les données afin de gérer les problèmes de données manquantes, inexactes ou incomplètes. | [leçon](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 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 les distributions de données | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiser des observations et des tendances au sein d'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 regroupés. | [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 utiles pour résoudre efficacement des problèmes et obtenir 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 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 enseignements tirés des données d'une manière qui facilite leur compréhension par les 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 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 qui facilite la compréhension par les 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 présente 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Science des données dans le cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Entraînement de modèles en utilisant des outils Low Code. |[leçon](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Science des données sur le terrain | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projets pilotés 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) | @@ -164,33 +164,33 @@ Chaque exemple inclut des commentaires détaillés expliquant chaque étape, ce Suivez ces étapes pour ouvrir cet exemple dans un Codespace : 1. Cliquez sur le menu déroulant Code et sélectionnez l'option Open with Codespaces. -2. Sélectionnez + New codespace en bas du panneau. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. Sélectionnez + New codespace en bas du volet. +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 répond aux prérequis (c.-à-d. avoir Docker installé) dans [la documentation de démarrage](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Si c'est la première fois que vous utilisez un conteneur de développement, assurez-vous que votre système remplit les prérequis (par ex. avoir Docker installé) dans [la documentation de démarrage](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Pour utiliser ce dépôt, vous pouvez soit ouvrir le dépôt dans un volume Docker isolé : -**Remarque**: Sous le capot, cela utilisera la commande Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pour cloner le code source dans un volume Docker plutôt que dans le système de fichiers local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sont le mécanisme préféré pour persister les données des conteneurs. +**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. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sont le mécanisme privilégié pour la persistance des données de conteneur. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Ou ouvrez une version clonée ou téléchargée localement du dépôt : -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- 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, puis essayez. ## Accès hors ligne -Vous pouvez exécuter 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 de votre localhost : `localhost:3000`. +Vous pouvez exécuter 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 de votre localhost : `localhost:3000`. -> Remarque, 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. +> Note, les notebooks ne seront pas rendus via Docsify, donc lorsque vous devez exécuter un notebook, faites-le séparément dans VS Code en utilisant un noyau Python. ## Autres cursus -Notre équipe produit d'autres cursus ! Découvrez : +Notre équipe produit d'autres cursus ! Consultez : ### LangChain @@ -201,9 +201,9 @@ Notre équipe produit d'autres cursus ! Découvrez : ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD pour débutants](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 pour débutants](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 IA pour débutants](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 pour débutants](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) -[![Agents IA pour débutants](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) +[![Agents d'IA pour débutants](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) --- @@ -215,7 +215,7 @@ Notre équipe produit d'autres cursus ! Découvrez : --- -### Fondamentaux +### Apprentissage de base [![ML pour débutants](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) [![Science des données pour débutants](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 pour débutants](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) @@ -234,19 +234,19 @@ Notre équipe produit d'autres cursus ! Découvrez : ## 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 d'IA. Rejoignez d'autres apprenants et des développeurs expérimentés dans les discussions sur MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont les bienvenues et où les connaissances sont librement partagées. +Si vous êtes bloqué ou avez des questions concernant la création d'applications IA. Rejoignez d'autres apprenants et des développeurs expérimentés dans les discussions autour de MCP. C'est une communauté solidaire où les questions sont les bienvenues et où les connaissances sont partagées librement. -[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord de Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Si vous avez des retours sur le produit ou rencontrez des erreurs lors du développement, visitez : +Si vous avez des retours sur le produit ou des erreurs lors du développement, visitez: [![Forum des développeurs 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) --- -Avertissement : -Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction par IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'être précis, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent comporter des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction professionnelle effectuée par un traducteur humain. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction. +Clause de non-responsabilité : +Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction par IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nous nous efforçons d'être précis, mais veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, une traduction professionnelle effectuée par un traducteur humain est recommandée. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou de mauvaises interprétations résultant de l'utilisation de cette traduction. \ No newline at end of file diff --git a/translations/he/README.md b/translations/he/README.md index e2a3d0976..684c91912 100644 --- a/translations/he/README.md +++ b/translations/he/README.md @@ -1,13 +1,13 @@ -# מדעי הנתונים למתחילים - תכנית לימודים +# מדעי הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים [![פתח ב-GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -15,90 +15,95 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![תורמי GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![בעיות ב-GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![בקשות משיכה ב-GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![בקשות משיכה - ברוכים הבאים](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRs מוזמנים](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Discord של Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![צופים ב-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 ב-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/) +[![כוכבים ב-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/) -[![פורום המפתחים של 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) -סוכני ענן Azure ב-Microsoft שמחים להציע תכנית לימודים בת 10 שבועות, 20 שיעורים, הכוללת הכל על מדעי הנתונים. כל שיעור כולל חידון לפני השיעור ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון, ומשימה. הפדגוגיה שלנו המבוססת על פרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה — דרך מוכחת להטמיע מיומנויות חדשות. +[![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) -**תודה גדולה למחברים שלנו:** [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). +Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים שנוגעת בכל הנוגע למדעי הנתונים. כל שיעור כולל מבחן לפני השיעור ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הפדגוגיה המבוססת על פרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה — דרך מוכחת שיכולה לגרום לכישורים חדשים "להיות תקועים". -**🙏 תודה מיוחדת 🙏 למחברי, לסוקרים ולתורמי התוכן של [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 חמה למחברים שלנו:** [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, הסוקרים ותורמי התוכן שלנו מ-[Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** ובמיוחד 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/) |![סקצ'נוט מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.he.png)| |:---:| -| מדעי הנתונים למתחילים - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 תמיכה בריבוי שפות -#### נתמך באמצעות GitHub Action (ממוטב, אוטומטי ותמיד מעודכן) +#### נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ותמיד מעודכן) -[ערבית](../ar/README.md) | [בנגלית](../bn/README.md) | [בולגרית](../bg/README.md) | [בורמזית (מיאנמר)](../my/README.md) | [סינית (מפושטת)](../zh/README.md) | [סינית (מסורתית, הונג קונג)](../hk/README.md) | [סינית (מסורתית, מקאו)](../mo/README.md) | [סינית (מסורתית, טייוואן)](../tw/README.md) | [קרואטית](../hr/README.md) | [צ'כית](../cs/README.md) | [דנית](../da/README.md) | [הולנדית](../nl/README.md) | [אסטונית](../et/README.md) | [פינית](../fi/README.md) | [צרפתית](../fr/README.md) | [גרמנית](../de/README.md) | [יוונית](../el/README.md) | [עברית](./README.md) | [הינדי](../hi/README.md) | [הונגרית](../hu/README.md) | [אינדונזית](../id/README.md) | [איטלקית](../it/README.md) | [יפנית](../ja/README.md) | [קאנאדה](../kn/README.md) | [קוריאנית](../ko/README.md) | [ליטאית](../lt/README.md) | [מלאית](../ms/README.md) | [מלאיאלאם](../ml/README.md) | [מרטהי](../mr/README.md) | [נפאלית](../ne/README.md) | [פידג'ין ניגרי](../pcm/README.md) | [נורווגית](../no/README.md) | [פרסית (פרסי)](../fa/README.md) | [פולנית](../pl/README.md) | [פורטוגזית (ברזיל)](../br/README.md) | [פורטוגזית (פורטוגל)](../pt/README.md) | [פנג'אבי (גורמוכי)](../pa/README.md) | [רומנית](../ro/README.md) | [רוסית](../ru/README.md) | [סרבית (קירילית)](../sr/README.md) | [סלובקית](../sk/README.md) | [סלובנית](../sl/README.md) | [ספרדית](../es/README.md) | [סווהילית](../sw/README.md) | [שבדית](../sv/README.md) | [טגלוג (פיליפינית)](../tl/README.md) | [טמילית](../ta/README.md) | [טלוגו](../te/README.md) | [תאילנדית](../th/README.md) | [טורקית](../tr/README.md) | [אוקראינית](../uk/README.md) | [אורדו](../ur/README.md) | [וייטנאמית](../vi/README.md) +[ערבית](../ar/README.md) | [בנגלית](../bn/README.md) | [בולגרית](../bg/README.md) | [בורמזית (מיאנמר)](../my/README.md) | [סינית (מפושטת)](../zh/README.md) | [סינית (מסורתית, הונג קונג)](../hk/README.md) | [סינית (מסורתית, מקאו)](../mo/README.md) | [סינית (מסורתית, טאיוואן)](../tw/README.md) | [קרואטית](../hr/README.md) | [צ'כית](../cs/README.md) | [דנית](../da/README.md) | [הולנדית](../nl/README.md) | [אסטונית](../et/README.md) | [פינית](../fi/README.md) | [צרפתית](../fr/README.md) | [גרמנית](../de/README.md) | [יוונית](../el/README.md) | [עברית](./README.md) | [הינדי](../hi/README.md) | [הונגרית](../hu/README.md) | [אינדונזית](../id/README.md) | [איטלקית](../it/README.md) | [יפנית](../ja/README.md) | [קנאדית](../kn/README.md) | [קוריאנית](../ko/README.md) | [ליטאית](../lt/README.md) | [מלאית](../ms/README.md) | [מאליאלאם](../ml/README.md) | [מראטי](../mr/README.md) | [נפאלית](../ne/README.md) | [פיג'ין ניגרי](../pcm/README.md) | [נורווגית](../no/README.md) | [פרסית (פארסי)](../fa/README.md) | [פולנית](../pl/README.md) | [פורטוגזית (ברזיל)](../br/README.md) | [פורטוגזית (פורטוגל)](../pt/README.md) | [פנג'אבי (ג'ורמוקי)](../pa/README.md) | [רומנית](../ro/README.md) | [רוסית](../ru/README.md) | [סרבית (קירילית)](../sr/README.md) | [סלובקית](../sk/README.md) | [סלובנית](../sl/README.md) | [ספרדית](../es/README.md) | [סווהילי](../sw/README.md) | [שוודית](../sv/README.md) | [טגלוג (פיליפינית)](../tl/README.md) | [טמילית](../ta/README.md) | [טלוגו](../te/README.md) | [תאילנדית](../th/README.md) | [טורקית](../tr/README.md) | [אוקראינית](../uk/README.md) | [אורדו](../ur/README.md) | [ווייטנאמית](../vi/README.md) -**אם ברצונך שיתווספו שפות תרגום נוספות, השפות הנתמכות מפורטות [כאן](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**אם ברצונכם לתמוך בשפות נוספות ניתן למצוא את השפות הנתמכות ברשימה [כאן](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### הצטרפו לקהילה שלנו -[![Discord של 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) -אנחנו מקיימים סדרת Learn with AI ב-Discord, למידע נוסף והצטרפות בקרו ב[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) בין התאריכים 18 - 30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדעי הנתונים. +אנו עורכים סדרת Learn with AI ב-Discord — למדו עוד והצטרפו אלינו ב-[סדרת Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) בין ה-18 ל-30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדעי הנתונים. ![סדרת Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.he.jpg) -# האם אתה/את סטודנט/ית? +# האם אתה סטודנט? -התחל/י עם המשאבים הבאים: +התחל עם המשאבים הבאים: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בעמוד זה תמצא/י משאבי התחלה למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר בחינה חינם. זהו דף שכדאי לסמן במועדפים ולבדוק מעת לעת כיוון שאנחנו מחליפים תוכן לפחות חודשית. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרפו לקהילת שגרירי סטודנטים עולמית — זה יכול להיות הדרך שלכם ל-Microsoft. +- [עמוד מרכז הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר בחינה חינמי. זה דף שכדאי לשמור במועדפים ולבדוק מעת לעת, שכן אנו מחליפים תוכן לפחות פעם בחודש. +- [שגרירי סטודנטים של Microsoft Learn](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירי סטודנטים — זו יכולה להיות הדרך שלכם ל-Microsoft. -# כיצד להתחיל +# התחלה ## 📚 תיעוד -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - הוראות התקנה שלב-אחר-שלב למתחילים -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - דוגמאות וזרימות עבודה נפוצות -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - פתרונות לבעיות נפוצות -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - איך לתרום לפרויקט זה -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - הנחיות להוראה ומשאבים לכיתה +- **[מדריך התקנה](INSTALLATION.md)** - הוראות הגדרה שלב-אחר-שלב למתחילים +- **[מדריך שימוש](USAGE.md)** - דוגמאות וזרמי עבודה נפוצים +- **[פתרון בעיות](TROUBLESHOOTING.md)** - פתרונות לבעיות נפוצות +- **[מדריך לתרומות](CONTRIBUTING.md)** - איך לתרום לפרויקט זה +- **[למורים](for-teachers.md)** - הנחיות הוראה ומשאבים לכיתה ## 👨‍🎓 לסטודנטים -> **מתחילים מוחלטים**: חדשים למדעי הנתונים? התחילו עם [דוגמאות ידידותיות למתחילים](examples/README.md)! הדוגמאות הפשוטות האלה, עם הערות טובות, יעזרו לכם להבין את היסודות לפני שתקפצו לתכנית המלאה. -> **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**: כדי להשתמש בתוכנית זו באופן עצמאי, בצעו fork לכל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל בחידון לפני ההרצאה. לאחר מכן קראו את ההרצאה והשלימו את שאר הפעילויות. נסו לבנות את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור שמכוון לפרויקט. רעיון נוסף הוא ליצור 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). +> **מוחלטים מתחילים**: חדשים במדעי הנתונים? התחילו עם [דוגמאות ידידותיות למתחילים](examples/README.md)! הדוגמאות הפשוטות והמוסברות היטב יעזרו לכם להבין את הבסיס לפני שתקפצו לתוכנית הלימודים המלאה. +> **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**: כדי להשתמש בתוכנית זו באופן עצמאי, שערו (fork) את כל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל ממבחן לפני ההרצאה. קראו את ההרצאה והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים באמצעות הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, קוד זה זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור מבוסס-פרויקט. רעיון נוסף הוא להרכיב 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). **התחלה מהירה:** -1. בדקו את [Installation Guide](INSTALLATION.md) כדי להגדיר את הסביבה שלכם -2. עברו על [Usage Guide](USAGE.md) כדי ללמוד כיצד לעבוד עם תכנית הלימודים -3. התחילו עם שיעור 1 ועבדו לפי הסדר -4. הצטרפו לקהילת ה-[Discord שלנו](https://aka.ms/ds4beginners/discord) לקבלת תמיכה +1. בדקו את ה-[מדריך ההתקנה](INSTALLATION.md) כדי להכין את הסביבה שלכם +2. עברו על ה-[מדריך שימוש](USAGE.md) כדי ללמוד כיצד לעבוד עם התוכנית +3. התחילו בשיעור 1 והתקדמו ברצף +4. הצטרפו ל-[קהילת ה-Discord שלנו](https://aka.ms/ds4beginners/discord) לקבלת תמיכה ## 👩‍🏫 למורים -> **מורים**: כללנו [כמה הצעות](for-teachers.md) על איך להשתמש בתכנית זו. נשמח למשוב שלכם [בפורום הדיון שלנו](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **מורים**: כללנו [כמה הצעות](for-teachers.md) על אופן השימוש בתוכנית זו. נשמח לקבל את המשוב שלכם [בפורום הדיונים שלנו](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## הכירו את הצוות -[![סרט פרומו](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "סרט פרומו") +[![סרטון פרומו](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "סרטון פרומו") **גיף מאת** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 הקליקו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו! +> 🎥 לחצו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו! ## פדגוגיה -בחרנו בשני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושהיא כוללת חידונים תכופים. בסוף סידרת השיעורים הזו, התלמידים ילמדו עקרונות בסיסיים של מדע הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנה של נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרים אמיתיים של שימוש במדע הנתונים ועוד. +בחרנו שתי עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: לוודא שהיא מבוססת פרויקטים ולכלול חידונים תכופים. בתום הסדרה הזו, הסטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים של מדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרים ממשיים לשימוש במדעי הנתונים ועוד. -בנוסף, חידון בעל סיכון נמוך לפני השיעור מגדיר את כוונת התלמיד ללמוד נושא, בעוד שחידון שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תוכנית לימודים זו נועדה להיות גמישה ומהנה וניתנת לעבור בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים למורכבים יותר לקראת סוף מחזור של 10 שבועות. +בנוסף, חידון בעל סיכון נמוך לפני השיעור מגדיר את כוונת הלומד כלפי למידת הנושא, בעוד שחידון שני לאחר השיעור מוודא שימור נוסף של החומר. תוכנית לימודים זו עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתנת לעבור במלואה או בחלקה. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים באופן מתגבר לקראת סוף מחזור של 10 שבועות. -> מצאו את [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), הנחיות [Contributing](CONTRIBUTING.md), ו-[Translation](TRANSLATIONS.md). נשמח למשוב בונה! +> מצאו את [קוד התנהגות](CODE_OF_CONDUCT.md), [הנחיות לתרומה](CONTRIBUTING.md), [הנחיות לתרגום](TRANSLATIONS.md). נשמח למשוב בונה מכם! ## כל שיעור כולל: -- שרטוט סכמתי אופציונלי -- וידאו משלימי אופציונלי +- סקייטנוט אופציונלי +- וידאו משלים אופציונלי - חידון חימום לפני השיעור - שיעור כתוב - עבור שיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב לבניית הפרויקט @@ -106,91 +111,91 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: - אתגר - קריאה משלימה - משימה -- [חידון לאחר השיעור](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [חידון אחרי השיעור](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **הערה על חידונים**: כל החידונים נמצאים בתיקיית Quiz-App, בסך הכל 40 חידונים של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית החידונים ניתנת להרצה באופן מקומי או לפריסה ב-Azure; פעלו לפי ההוראות בתיקיית `quiz-app`. הם מתורגמים בהדרגה. +> **הערה לגבי חידונים**: כל החידונים נמצאים בתיקיית Quiz-App, סה"כ 40 חידונים של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך אפליקציית החידון ניתנת להרצה מקומית או לפריסה ל-Azure; פעלו לפי ההוראות בתיקיית `quiz-app`. הם מתורגמים בהדרגה. ## 🎓 דוגמאות ידידותיות למתחילים -**חדש למדעי הנתונים?** יצאנו תיקיית [examples directory](examples/README.md) מיוחדת עם קוד פשוט ומוסבר היטב שיעזור לכם להתחיל: +**חדש במדעי הנתונים?** יצרנו תיקיית [דוגמאות](examples/README.md) מיוחדת עם קוד פשוט ומוסבר היטב שיעזור לכם להתחיל: -- 🌟 **Hello World** - תוכנית מדע הנתונים הראשונה שלך +- 🌟 **Hello World** - תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם - 📂 **Loading Data** - למדו לקרוא ולחקור מערכי נתונים - 📊 **Simple Analysis** - חשבו סטטיסטיקות ומצאו דפוסים -- 📈 **Basic Visualization** - צרו דיאגרמות וגרפים -- 🔬 **Real-World Project** - תהליך עבודה מלא מהתחלה ועד הסוף +- 📈 **Basic Visualization** - צרו תרשימים וגרפים +- 🔬 **Real-World Project** - זרימת עבודה מלאה מתחילתה ועד סופה -כל דוגמה כוללת הערות מפורטות שמסבירות כל צעד, מה שהופך אותה למושלמת למתחילים מוחלטים! +כל דוגמה כוללת הערות מפורטות המסבירות כל שלב, מה שהופך אותן למושלמות עבור מתחילים מוחלטים! -👉 **[התחילו מהדוגמאות](examples/README.md)** 👈 +👉 **[התחילו עם הדוגמאות](examples/README.md)** 👈 ## שיעורים -|![ סקצ'נוט מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.he.png)| +|![ סקETCHנוט מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.he.png)| |:---:| -| מדע הנתונים למתחילים: מפת דרכים - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| מפת דרכים של מדעי הנתונים למתחילים - _סקETCHנוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | למדו את המושגים הבסיסיים מאחורי מדע הנתונים וכיצד הוא קשור לבינה מלאכותית, למידת מכונה ול-Big Data. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [וידאו](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | מושגים, אתגרים ומסגרות של אתיקה בנתונים. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | כיצד מסווגים נתונים ומהן המקורות הנפוצים שלהם. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים והיסודות של חקירה וניתוח נתונים יחסיים באמצעות שפת שאילתות מובנית, הידועה גם בשם SQL (מובעת "סי-קואל"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים שאינם יחסיים, סוגיהם השונים והיסודות של חקירה וניתוח של מסדי נתונים מסמךיים. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Working with Python | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | יסודות השימוש ב-Python לחקירת נתונים עם ספריות כגון Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות Python. | [שיעור](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [וידאו](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | נושאים בטכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרי נתונים חסרים, לא מדויקים או לא שלמים. | [שיעור](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizing Quantities | [המחשת נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להמחיש נתוני ציפורים 🦆 | [שיעור](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [המחשת נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | המחשת תצפיות ומגמות בתוך טווח. | [שיעור](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [המחשת נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | המחשת אחוזים בדידים וקבוצתיים. | [שיעור](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [המחשת נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | המחשת קשרים וקורלציות בין מערכי נתונים ומשתנים. | [שיעור](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [המחשת נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | טכניקות והנחיות להפיכת הוויזואליזציות לשימושיות לפתרון בעיות ותובנות יעילות. | [שיעור](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדע הנתונים והשלב הראשון שלו ברכישה וחילוץ נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדע הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדע הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים באופן שמקל על מקבלי החלטות להבין. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in the Cloud | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | סדרת שיעורים זו מציגה את מדע הנתונים בענן ואת היתרונות שלו. | [שיעור](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 | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים בעלי קוד נמוך. |[שיעור](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 | [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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science in the Wild | [בשדה](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים בעולם האמיתי המונחים על ידי מדע הנתונים. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | הגדרת מדעי הנתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | למדו את המושגים הבסיסיים מאחורי מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ו-Big Data. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [וידאו](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | אתיקה במדעי הנתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | מושגי אתיקה בנתונים, אתגרים ומסגרות עבודה. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | הגדרת נתונים | [הקדמה](1-Introduction/README.md) | כיצד נתונים מסווגים ומהם המקורות השכיחים שלהם. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים והיסודות של חקירה וניתוח של נתונים יחסיים באמצעות שפת שאילתות מובנית, הידועה גם כ-SQL (מבטאים "סי-קול"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | עבודה עם נתוני NoSQL | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים שאינם יחסיים, סוגיהם השונים והיסודות של חקירה וניתוח מאגרי מסמכים. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | עבודה עם Python | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | יסודות השימוש ב-Python לחקירת נתונים עם ספריות כגון Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות Python. | [שיעור](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [וידאו](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | הכנת נתונים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | נושאים בטכניקות נתונים לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם חוסרים, חוסר דיוקים או נתונים לא שלמים. | [שיעור](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | ויזואליזציה של כמויות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | למדו כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להמחיש נתוני ציפורים 🦆 | [שיעור](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ויזואליזציה של התפלגויות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | המחשה של תצפיות ומגמות בתוך תחום. | [שיעור](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | ויזואליזציה של יחסים פרופורציוניים | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | המחשה של אחוזים בדידים ומקובצים. | [שיעור](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ויזואליזציה של יחסים | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | המחשה של קשרים ומתאמים בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם. | [שיעור](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | ויזואליזציות משמעותיות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | טכניקות והנחיות להפיכת הוויזואליזציות שלכם לבעלות ערך לפתרון בעיות יעיל ולהפקת תובנות. | [שיעור](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים | [מחזור החיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים וצעדו הראשון של רכישה וחילוץ נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ניתוח | [מחזור החיים](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) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | תקשורת | [מחזור החיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי החלטות להבין. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](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 שלהם. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | מדעי הנתונים בענן | [נתוני ענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים Low Code. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | מדעי הנתונים בשטח | [בשדה](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים מונחי מדעי נתונים בעולם האמיתי. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -עקבו אחר השלבים הבאים כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace: -1. הקליקו על התפריט הנפתח Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces. -2. בחרו + New codespace בתחתית הפאנל. -למידע נוסף, ראו את [תיעוד GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +עקבו אחרי השלבים הבאים כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace: +1. לחצו על תפריט Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces. +2. בחרו + New codespace בתחתית החלונית. +למידע נוסף, בדקו את [התיעוד של GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -עקבו אחר השלבים הבאים כדי לפתוח את הריפוזיטורי הזה בתוך קונטיינר באמצעות המחשב המקומי שלכם ו-VSCode בעזרת התוסף VS Code Remote - Containers: +עקבו אחרי השלבים הבאים כדי לפתוח את המאגר הזה במיכל באמצעות המחשב המקומי ו-VSCode בעזרת תוסף VS Code Remote - Containers: -1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים בקונטיינר פיתוח, וודאו שמערכתכם עומדת בדרישות המקדימות (למשל, Docker מותקן) בתיעוד [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים במיכל פיתוח, וודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (למשל התקנת Docker) ב[התיעוד להתחלתי](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -כדי להשתמש בריפוזיטורי זה, תוכלו לפתוח את הריפוזיטורי בנפח Docker מבודד: +כדי להשתמש במאגר זה, אתם יכולים לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד: -**הערה**: מתחת למכסה המנוע, פעולה זו תשתמש בפקודה Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) הם המנגנון המועדף לשימור נתוני קונטיינר. +**הערה**: ברקע, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני המיכל. -או פתחו עותק ששוכפל או הועבר מקומית של הריפוזיטורי: +או לפתוח עותק שנשכפל מקומית או הורד: -- שיכפלו ריפוזיטורי זה במערכת הקבצים המקומית שלכם. +- שימו עותק של המאגר הזה במערכת הקבצים המקומית שלכם. - לחצו F1 ובחרו בפקודה **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- בחרו את העתק התיקייה ששוכפל, המתינו שהקונטיינר יופעל, ונסו את הכל. +- בחרו את העותק ששכפלתם של התיקייה הזו, המתינו שהמיכל יתחיל, ונסו דברים. ## גישה לא מקוונת -ניתן להפעיל תיעוד זה במצב לא מקוון באמצעות [Docsify](https://docsify.js.org/#/). הפיצו/שכפלו את הריפוזיטורי, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) על המחשב המקומי שלכם, ואז בתיקייה הראשית של הריפוזיטורי הזה, הקלידו `docsify serve`. האתר יוצג על פורט 3000 במחשב המקומי שלכם: `localhost:3000`. +ניתן להריץ תיעוד זה במצב לא מקוון באמצעות [Docsify](https://docsify.js.org/#/). פיצלו את המאגר הזה, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) על המכונה המקומית שלכם, ואז בתיקיית השורש של המאגר הזה הקלידו `docsify serve`. האתר יוגש על יציאת 3000 ב-localhost שלכם: `localhost:3000`. -> שימו לב, מחברות (notebooks) לא יוצגו דרך Docsify, ולכן כשצריך להריץ מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל Python. +> שימו לב, יומנים אינטראקטיביים (notebooks) לא יוצגו דרך Docsify, אז כשאתם צריכים להריץ יומן, עשו זאת בנפרד ב-VS Code הפועל עם kernel של Python. -## תכניות לימוד אחרות +## תכניות לימוד נוספות -הצוות שלנו מייצר תכניות לימוד נוספות! בדקו: +Our team produces other curricula! Check out: ### 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) +[![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) --- @@ -202,46 +207,46 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -### סדרת בינה מלאכותית גנרטיבית -[![בינה מלאכותית גנרטיבית 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) -[![בינה מלאכותית גנרטיבית (.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) -[![בינה מלאכותית גנרטיבית (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) -[![בינה מלאכותית גנרטיבית (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 גנרטיבית +[![AI גנרטיבי 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 גנרטיבי (.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 גנרטיבי (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 גנרטיבי (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 מרכזית +### לימודי יסוד [![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) -[![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) +[![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) +[![פיתוח אתרים 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) [![אינטרנט של הדברים 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) [![פיתוח XR למתחילים](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) --- ### סדרת Copilot -[![Copilot לתכנות זוגי עם בינה מלאכותית](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 לתכנות משותף 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) [![הרפתקת 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) ## קבלת עזרה -**נתקל בבעיות?** עיין/י ב-[מדריך פתרון בעיות](TROUBLESHOOTING.md) לקבלת פתרונות לבעיות נפוצות. +**נתקלת בבעיות?** בדוק את [מדריך פתרון הבעיות](TROUBLESHOOTING.md) לפתרונות לבעיות נפוצות. -אם תיתקל בקשיים או יש לך שאלות לגבי בניית אפליקציות בינה מלאכותית. הצטרף/י ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות. +אם תיתקעו או יהיו לכם שאלות לגבי בניית אפליקציות בינה מלאכותית. הצטרפו ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זו קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות. -[![Discord של Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry ב-Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -אם יש לך משוב על המוצר או שגיאות בזמן פיתוח, בקר/י ב: +אם יש לכם משוב על המוצר או שגיאות במהלך הבנייה, בקרו ב: -[![פורום מפתחי 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) +[![פורום המפתחים של 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) --- -הצהרת אי-אחריות: -המסמך תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי־דיוקים. יש להעדיף את המסמך המקורי בשפת המקור כמקור הסמכות. עבור מידע קריטי מומלץ תרגום מקצועי שנעשה על ידי מתרגם אנושי. איננו נושאים באחריות לכל אי־הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות מהשימוש בתרגום זה. +הצהרת אחריות: +מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). אף שאנו שואפים לדיוק, יש לשים לב כי תרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. יש להסתמך על המסמך המקורי בשפתו כעל המקור הסמכותי. לפרטים קריטיים מומלץ תרגום מקצועי על ידי מתרגם אנושי. איננו אחראים לכל אי-הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hi/README.md b/translations/hi/README.md index 33f682819..9836cbef5 100644 --- a/translations/hi/README.md +++ b/translations/hi/README.md @@ -1,126 +1,131 @@ -# डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स - एक पाठ्यक्रम +# डेटा साइंस शुरुआती के लिए - एक पाठ्यक्रम [![GitHub Codespaces में खोलें](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub लाइसेंस](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub योगदानकर्ता](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub इश्यूज़](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub पुल अनुरोध](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs का स्वागत](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub मुद्दे](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub पुल-रिक्वेस्ट](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs स्वागत](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![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 फोर्क्स](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 स्टार्स](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 डिस्कॉर्ड](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry डेवलपर फ़ोरम](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 के Azure Cloud Advocates यह 10-सप्ताह, 20-लेसन का पाठ्यक्रम डेटा साइंस के बारे में पेश करके प्रसन्न हैं। प्रत्येक पाठ में प्री-लेसन और पोस्ट-लेसन क्विज़, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान, और एक असाइनमेंट शामिल है। हमारी प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण पद्धति आपको बनाते हुए सीखने की अनुमति देती है, जो नई क्षमतियों को 'अटैक' करने का प्रमाणित तरीका है। +Microsoft में Azure Cloud Advocates प्रसन्न हैं कि हम डेटा साइंस के बारे में 10 सप्ताह, 20-लेसन का पाठ्यक्रम पेश कर रहे हैं। प्रत्येक पाठ में प्री-लेसन और पोस्ट-लेसन क्विज़, पाठ को पूरा करने के लिखित निर्देश, एक समाधान, और एक असाइनमेंट शामिल है। हमारी प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण पद्धति आपको बनाते समय सीखने की अनुमति देती है, जो नई क्षमतियों को 'टिकाने' का एक सिद्ध तरीका है। -**हमारे लेखकों के लिए 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 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). -**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को,** विशेष रूप से 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), +**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को,** प्रमुख रूप से 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/) |![स्केचनोट द्वारा @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.hi.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| डेटा साइंस शुरुआती के लिए - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 बहु-भाषा समर्थन -#### GitHub Action द्वारा समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतित) +#### GitHub Action के जरिए समर्थित (स्वचालित और हमेशा अपडेट) -[अरबी](../ar/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [बुल्गारियाई](../bg/README.md) | [बर्मी (म्यांमार)](../my/README.md) | [चीनी (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, हांगकांग)](../hk/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, मकाऊ)](../mo/README.md) | [चीनी (पारंपरिक, ताइवान)](../tw/README.md) | [क्रोएशियाई](../hr/README.md) | [चेक](../cs/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [एस्टोनियाई](../et/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [फ्रेंच](../fr/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [हिब्रू](../he/README.md) | [हिन्दी](./README.md) | [हंगेरियाई](../hu/README.md) | [इंडोनेशियाई](../id/README.md) | [इतालवी](../it/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कन्नड़](../kn/README.md) | [कोरियाई](../ko/README.md) | [लिथुआनियाई](../lt/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [मलयालम](../ml/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](../ne/README.md) | [नाइजीरियाई पिजिन](../pcm/README.md) | [नॉर्वेजियन](../no/README.md) | [फारसी (Farsi)](../fa/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [पुर्तगाली (ब्राज़ील)](../br/README.md) | 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पास एक Discord पर "AI के साथ सीखें" सीरीज़ चल रही है, और अधिक जानने और जुड़ने के लिए [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) पर हमारे साथ शामिल हों, 18 - 30 सितंबर, 2025 से। आपको Data Science के लिए GitHub Copilot का उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे। -![AI के साथ सीखें श्रृंखला](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hi.jpg) +![AI के साथ सीखने की श्रृंखला](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hi.jpg) -# क्या आप एक छात्र हैं? +# क्या आप छात्र हैं? -निम्न संसाधनों के साथ शुरू करें: +निम्नलिखित संसाधनों के साथ शुरू करें: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पृष्ठ पर, आपको शुरुआती संसाधन, छात्र पैक्स और यहां तक कि मुफ्त सर्टिफिकेट वाउचर पाने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पृष्ठ 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) छात्र एंबेसडरों के एक वैश्विक समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में जाने का आपका एक रास्ता हो सकता है। +- [छात्र हब पेज](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पेज पर, आप शुरुआती संसाधन, छात्र पैक और यहाँ तक कि मुफ्त सर्टिफिकेट वाउचर पाने के तरीके भी पाएंगे। यह एक पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर चेक करते रहना चाहिए क्योंकि हम कम से कम मासिक आधार पर सामग्री बदलते रहते हैं। +- [Microsoft Learn छात्र एम्बेसडर](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) वैश्विक छात्र एम्बेसडर समुदाय में शामिल हों, यह आपके लिए Microsoft में जाने का एक रास्ता हो सकता है। -# आरंभ करना +# आरंभ करें -## 📚 दस्तावेज़ीकरण +## 📚 प्रलेखन -- **[स्थापना मार्गदर्शिका](INSTALLATION.md)** - शुरुआती लोगों के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश -- **[उपयोग मार्गदर्शिका](USAGE.md)** - उदाहरण और सामान्य वर्कफ़्लो -- **[समस्याओं का समाधान](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य मुद्दों के समाधान -- **[योगदान मार्गदर्शिका](CONTRIBUTING.md)** - इस प्रोजेक्ट में योगदान कैसे करें -- **[शिक्षकों के लिए](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन +- **[इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआती के लिए कदम-दर-कदम सेटअप निर्देश +- **[उपयोग गाइड](USAGE.md)** - उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह +- **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याओं के समाधान +- **[योगदान कैसे करें गाइड](CONTRIBUTING.md)** - इस परियोजना में कैसे योगदान दें +- **[शिक्षकों के लिए](for-teachers.md)** - पढ़ाने के मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन ## 👨‍🎓 छात्रों के लिए -> **पूर्ण शुरुआत करने वाले**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे [शुरुआत के अनुकूल उदाहरण](examples/README.md) से शुरू करें! ये सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किए गए उदाहरण आपको पूरे पाठ्यक्रम में गोता लगाने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे। -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम का उपयोग स्वयं करने के लिए, पूरा रेपो फ़ोर्क करें और अभ्यास स्वयं पूरे करें, एक प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करते हुए। फिर लेक्चर पढ़ें और शेष गतिविधियाँ पूरी करें। समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर प्रोजेक्ट बनाना कोशिश करें; हालांकि, उस कोड को प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख पाठ में /solutions फ़ोल्डरों में उपलब्ध किया गया है। एक और विचार यह होगा कि मित्रों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री को मिलकर 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 सलाह देते हैं। +> **पूरी तरह शुरुआती**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे [शुरुआती-अनुकूल उदाहरणों](examples/README.md) से शुरू करें! ये सरल, अच्छी तरह टिप्पणीकृत उदाहरण आपको पूरे पाठ्यक्रम में जाने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे। +> **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम का स्वतंत्र रूप से उपयोग करने के लिए, पूरे रिपो को fork करें और व्यायाम स्वयं पूरा करें, प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करते हुए। फिर लेक्चर पढ़ें और शेष गतिविधियाँ पूरी करें। समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर परियोजनाएँ बनाने का प्रयास करें; हालांकि, उस कोड को प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख पाठ में /solutions फ़ोल्डरों में उपलब्ध किया गया है। एक और विचार यह होगा कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री को साथ में 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 प्रारंभ:** -1. अपने वातावरण को सेटअप करने के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें -2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने का तरीका जानने के लिए [उपयोग मार्गदर्शिका](USAGE.md) देखें -3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमिक रूप से आगे बढ़ें -4. समर्थन के लिए हमारे [डिस्कॉर्ड समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों +**त्वरित शुरुआत:** +1. अपनी परिवेश सेटअप करने के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें +2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के तरीके जानने के लिए [उपयोग गाइड](USAGE.md) की समीक्षा करें +3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमशः आगे बढ़ें +4. सहायता के लिए हमारे [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों ## 👩‍🏫 शिक्षकों के लिए -> **शिक्षकगण**: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के कुछ सुझाव [शामिल किए हैं](for-teachers.md)। हमें आपकी प्रतिक्रिया [हमारे चर्चा मंच](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) में पसंद आएगी! +> **शिक्षकगण**: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के तरीके पर [कुछ सुझाव शामिल किए हैं](for-teachers.md)। हम आपके सुझावों को हमारे [चर्चा मंच](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) में सुनना चाहेंगे! ## टीम से मिलें -[![प्रोमो वीडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो वीडियो") +[![प्रमो वीडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रमो वीडियो") -**Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ऊपर की छवि पर क्लिक करके परियोजना और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो देखें! +**गिफ़ द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 ऊपर की छवि पर क्लिक करके परियोजना इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो देखें! ## शिक्षाशास्त्र -हमने इस पाठ्यक्रम का निर्माण करते समय दो शैक्षिक सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह प्रोजेक्ट-आधारित हो और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्रों ने डेटा साइंस के मूल सिद्धांत सीखे होंगे, जिनमें नैतिक अवधारणाएँ, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा साइंस के वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले, और बहुत कुछ शामिल हैं। +हमने इस पाठ्यक्रम का निर्माण करते समय दो शिक्षण 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 साइंस के बुनियादी सिद्धांत सीख लेंगे, जिनमें नैतिक अवधारणाएँ, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा साइंस के वास्तविक-विश्व उपयोग के मामले, और भी बहुत कुछ शामिल हैं। -इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जोखिम वाला क्विज़ छात्र की किसी विषय को सीखने की इच्छा को स्थापित करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक प्रतिधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मज़ेदार होने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे पूरा या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएँ छोटी शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल होती जाती हैं। +इसके अलावा, क्लास से पहले एक लो-स्टेक्स क्विज़ छात्र के विषय सीखने के इरादे को सेट करता है, जबकि क्लास के बाद दूसरा क्विज़ आगे की जानकारी को सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मज़ेदार बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था और इसे पूरा या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएँ छोटी से शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक क्रमिक रूप से अधिक जटिल हो जाती हैं। -> हमारे [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशा-निर्देश देखें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं! +> Find our [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) guidelines. We welcome your constructive feedback! ## प्रत्येक पाठ में शामिल है: -- वैकल्पिक स्केचनोट +- वैकल्पिक sketchnote - वैकल्पिक सहायक वीडियो -- पाठ-पूर्व वार्मअप क्विज़ +- पाठ से पहले वार्मअप क्विज़ - लिखित पाठ -- प्रोजेक्ट-आधारित पाठों के लिए, प्रोजेक्ट बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ -- ज्ञान जाँच +- परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका +- ज्ञान जांच - एक चुनौती -- सहायक पठन +- सहायक पढ़ाई - असाइनमेंट -- [पाठ के बाद का क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [पाठ के बाद क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ Quiz-App फ़ोल्डर में संग्रहीत हैं, कुल 40 क्विज़, प्रत्येक में तीन प्रश्न। इन्हें पाठों के भीतर लिंक किया गया है, लेकिन क्विज़ एप्लिकेशन स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर डिप्लॉय किया जा सकता है; `quiz-app` फ़ोल्डर में दिए निर्देशों का पालन करें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है। +> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ Quiz-App फ़ोल्डर में रखे गए हैं, कुल 40 क्विज़ हैं जिनमें से हर एक में तीन प्रश्न हैं। इन्हें पाठों के भीतर लिंक किया गया है, लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; `quiz-app` फ़ोल्डर में दिए निर्देशों का पालन करें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है। -## 🎓 शुरुआती-हितैषी उदाहरण +## 🎓 शुरुआती-अनुकूल उदाहरण -**डेटा साइंस में नए हैं?** हमने आपको आरम्भ करने में मदद करने के लिए सरल, अच्छी तरह टिप्पणी किए गए कोड के साथ एक विशेष [examples directory](examples/README.md) बनाया है: +**डेटा साइंस में नए हैं?** हमने एक विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह टिप्पणी किया गया कोड है ताकि आप शुरू कर सकें: - 🌟 **Hello World** - आपका पहला डेटा साइंस प्रोग्राम -- 📂 **Loading Data** - डेटा सेट पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें +- 📂 **Loading Data** - डेटासेट पढ़ना और अन्वेषण करना सीखें - 📊 **Simple Analysis** - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें -- 📈 **Basic Visualization** - चार्ट और ग्राफ़ बनाएँ -- 🔬 **Real-World Project** - शुरुआत से अंत तक पूरा वर्कफ़्लो +- 📈 **Basic Visualization** - चार्ट और ग्राफ़ बनाएं +- 🔬 **Real-World Project** - शुरुआत से अंत तक पूर्ण वर्कफ़्लो -प्रत्येक उदाहरण में हर चरण की व्याख्या करने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसे पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए परफ़ेक्ट बनाती हैं! +प्रत्येक उदाहरण में हर चरण को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसे बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त बनाती हैं! 👉 **[उदाहरणों से शुरू करें](examples/README.md)** 👈 @@ -129,68 +134,68 @@ Microsoft के Azure Cloud Advocates यह 10-सप्ताह, 20-ले |![ स्केचनोट द्वारा @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hi.png)| |:---:| -| डेटा साइंस शुरुआती लोगों के लिए: रोडमैप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| डेटा साइंस शुरुआती के लिए: रोडमैप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | लिंक्ड पाठ | लेखक | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | डेटा साइंस की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा साइंस के मूल सिद्धांतों को सीखें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा से कैसे संबंधित है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | डेटा साइंस नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता की अवधारणाएँ, चुनौतियाँ और ढाँचे। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | डेटा की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कैसे वर्गीकृत होता है और इसके सामान्य स्रोत। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | डेटा साइंस की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा साइंस के मूल सिद्धांत सीखें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा से कैसे जुड़ा हुआ है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | डेटा साइंस नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा एथिक्स के सिद्धांत, चुनौतियाँ और ढाँचे। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | डेटा की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत क्या हैं। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](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) [वीडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](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 Structured Query Language, जिसे SQL भी कहा जाता है (उच्चारण “see-quell”), के साथ रिलेशनल डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करने की बुनियादी बातें। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL 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 डॉक्यूमेंट डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण करने के मूल तत्व। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जैसे लाइब्रेरी के साथ डेटा अन्वेषण के लिए Python का उपयोग करने की बुनियादी बातें। Python प्रोग्रामिंग की मौलिक समझ की सिफारिश की जाती है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, गलत, या अपूर्ण डेटा की चुनौतियों से निपटने के लिए डेटा को साफ़ और बदलने की तकनीकें। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | मात्राओं का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib का उपयोग करके पक्षी डेटा का दृश्यांकन कैसे करें 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | डेटा का वितरण देखने के तरीके | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | एक अंतराल के भीतर अवलोकन और रुझानों को दृश्य रूप से दिखाना। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | अनुपात का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | अलग-अलग और समूहीकृत प्रतिशतों का दृश्यांकन। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | संबंधों का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट और उनके चर के बीच संबंधों और सहसंबंधों का दृश्यांकन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपने दृश्यांकनों को मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | डेटा साइंस लाइफसाइकल का परिचय | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस लाइफसाइकल और डेटा प्राप्त करने एवं निकालने के पहले चरण का परिचय। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | विश्लेषण | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस लाइफसाइकल का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | संवाद | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा से मिली अंतर्दृष्टि को निर्णय-निर्माताओं के लिए समझना आसान बनाने के तरीके से प्रस्तुत करने पर यह चरण केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | इन पाठों की श्रृंखला क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय कराती है। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code टूल्स का उपयोग करके मॉडल का प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio के साथ मॉडल डिप्लॉय करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक दुनिया में डेटा-संचालित परियोजनाएँ। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 05 | रिलेशनल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटा का परिचय और Structured Query Language (SQL) के साथ रिलेशनल डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करने की बुनियादी बातें (उच्चारण “see-quell”)। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | नॉन-रिलेशनल डेटा, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस की खोज और विश्लेषण करने की बुनियादी बातें। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जैसी लाइब्रेरीज़ के साथ डेटा अन्वेषण के लिए Python का उपयोग करने के मूल। Python प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, गलत, या अपूर्ण डेटा की चुनौतियों से निपटने के लिए डेटा को साफ़ करने और रूपांतरित करने की डेटा तकनीकों पर विषय। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | मात्राओं का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib का उपयोग करके पक्षियों के डेटा को कैसे विज़ुअलाइज़ करें सीखें 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | डेटा के वितरणों का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | किसी अंतराल के भीतर अवलोकनों और रुझानों का दृश्यांकन। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | अनुपातों का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | विविक्त और समूहित प्रतिशत का दृश्यांकन। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | संबंधों का दृश्यांकन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच संबंधों और सहसंबंधों का दृश्यांकन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या-समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपनी विज़ुअलाइज़ेशन को मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने व निकालने का पहला कदम। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर यह डेटा साइंस जीवनचक्र का चरण केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | संचार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | यह चरण डेटा से मिली अंतर्दृष्टियों को इस तरह प्रस्तुत करने पर केंद्रित है कि निर्णय-निर्माताओं के लिए उन्हें समझना आसान हो। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | इस श्रृंखला के पाठ क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय देते हैं। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code टूल्स का उपयोग करके मॉडल्स को प्रशिक्षित करना। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio का उपयोग करके मॉडल्स को तैनात करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस प्रेरित परियोजनाएँ। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Codespace में इस नमूने को खोलने के लिए इन कदमों का पालन करें: +इन चरणों का पालन करके इस नमूने को एक Codespace में खोलें: 1. Code ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और Open with Codespaces विकल्प चुनें। -2. पैन के निचले हिस्से में + New codespace चुनें। -अधिक जानकारी के लिए, देखें [GitHub प्रलेखन](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. पैन के नीचे + New codespace चुनें। +For more info, check out the [GitHub दस्तावेज़](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). ## VSCode Remote - Containers -स्थानीय मशीन और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉज़िटरी को कंटेनर में खोलने के लिए, VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करें: +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: + +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [शुरूआत करने के दस्तावेज़](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -1. यदि यह विकास कंटेनर का आपका पहला उपयोग है, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी प्रणाली [प्रारंभिक आवश्यकताओं](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) को पूरा करती है (उदा. Docker इंस्टॉल हो)। - -इस रिपॉज़िटरी का उपयोग करने के लिए, आप या तो रिपॉज़िटरी को एक अलग Docker वॉल्यूम में खोल सकते हैं: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**नोट**: आंतरिक रूप से, यह Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड का उपयोग करेगा ताकि स्रोत कोड को स्थानीय फ़ाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन किया जा सके। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा को बनाए रखने के लिए वरीयत तंत्र हैं। +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -या रिपॉज़िटरी का लोकली क्लोन किया गया या डाउनलोड किया गया संस्करण खोलें: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- इस रिपॉज़िटरी को अपने स्थानीय फ़ाइलसिस्टम पर क्लोन करें। -- F1 दबाएँ और **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड चुनें। -- इस फ़ोल्डर की क्लोन की गई कॉपी चुनें, कंटेनर शुरू होने का इंतजार करें, और चीज़ों को आज़माएँ। +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. -## ऑफ़लाइन पहुँच +## Offline access -आप [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके इस दस्तावेज़ को ऑफ़लाइन चला सकते हैं। इस रिपॉज़िटरी को फोर्क करें, अपने स्थानीय मशीन पर [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), फिर इस रिपॉज़िटरी के रूट फ़ोल्डर में टाइप करें `docsify serve`। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: `localhost:3000`। +You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> ध्यान दें, नोटबुक Docsify के माध्यम से रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाने की आवश्यकता हो, तो उसे अलग से VS Code में Python कर्नेल चलाते हुए करें। +> Note, notebooks will not be rendered via Docsify, so when you need to run a notebook, do that separately in VS Code running a Python kernel. ## अन्य पाठ्यक्रम -हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी बनाती है! देखें: +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) +[![LangChain4j - शुरुआती के लिए](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 - शुरुआती के लिए](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) --- @@ -198,7 +203,7 @@ Codespace में इस नमूने को खोलने के लि [![AZD शुरुआती के लिए](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 शुरुआती के लिए](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 शुरुआती के लिए](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 एजेंट्स शुरुआती के लिए](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 Agents शुरुआती के लिए](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) --- @@ -210,11 +215,11 @@ Codespace में इस नमूने को खोलने के लि --- -### मुख्य शिक्षण +### मुख्य शिक्षा [![ML शुरुआती के लिए](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) [![डेटा साइंस शुरुआती के लिए](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 शुरुआती के लिए](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) -[![साइबरसुरक्षा शुरुआती के लिए](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) +[![साइबर सुरक्षा शुरुआती के लिए](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) [![वेब विकास शुरुआती के लिए](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 शुरुआती के लिए](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 विकास शुरुआती के लिए](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) @@ -222,26 +227,26 @@ Codespace में इस नमूने को खोलने के लि --- ### Copilot श्रृंखला -[![Copilot — AI संयुक्त प्रोग्रामिंग के लिए](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-पेयर्ड प्रोग्रामिंग के लिए](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 के लिए](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 एडवेंचर](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) -## मदद प्राप्त करें +## सहायता प्राप्त करें -**समस्याएँ आ रही हैं?** आम समस्याओं के समाधान के लिए हमारे [समस्या निवारण गाइड](TROUBLESHOOTING.md) को देखें। +**क्या आप समस्याओं का सामना कर रहे हैं?** सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारी [समस्या निवारण मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) देखें। -यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई प्रश्न हैं। MCP के बारे में चर्चा में अन्य सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स से जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्नों का स्वागत है और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। +यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई प्रश्न है तो साथी शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ MCP पर चर्चा में शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry डिस्कॉर्ड](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -यदि आपके पास उत्पाद फीडबैक या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हों तो यहाँ जाएँ: +यदि आपके पास उत्पाद संबंधी प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं, तो जाएँ: -[![Microsoft Foundry डेवलपर फ़ोरम](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 डेवलपर फोरम](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 AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। हालांकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या असंगतियाँ हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध दस्तावेज़ को प्रमाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से होने वाली किसी भी गलतफ़हमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। +अस्वीकरण: +इस दस्तावेज़ का अनुवाद AI अनुवाद सेवा Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके किया गया है। हालाँकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या असमानताएँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ उसकी मूल भाषा में अधिकारिक 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/hk/README.md b/translations/hk/README.md index 5e8511c36..68c870aa9 100644 --- a/translations/hk/README.md +++ b/translations/hk/README.md @@ -1,201 +1,196 @@ -# 資料科學初學者 - 課程大綱 +# Data Science for Beginners - 課程 [![在 GitHub Codespaces 開啟](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub 授權](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub 許可證](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub 貢獻者](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub 問題](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub 拉取請求](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![歡迎 PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) - -[![GitHub 觀察者](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 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 星標](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/) - +[![歡迎 PR](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry 開發者論壇](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 at Microsoft are pleased to offer a 10-week, 20-lesson curriculum all about Data Science. Each lesson includes pre-lesson and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, a solution, and an assignment. Our project-based pedagogy allows you to learn while building, a proven way for new skills to 'stick'. +Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 課的資料科學課程。每堂課包括課前和課後小測驗、完成課堂的書面指引、解答，以及一項作業。我們以專案為本的教學法讓你一邊實作一邊學習，這是讓新技能「更牢靠」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、審閱者與內容貢獻者，** 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/) -|![手繪筆記 由 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.hk.png)| +|![速寫筆記 - 由 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.hk.png)| |:---:| -| 資料科學初學者 - _手繪速寫 由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _速寫筆記 由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且隨時更新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動化並保持最新） -[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/README.md) | [中文（繁體，香港）](./README.md) | [中文（繁體，澳門）](../mo/README.md) | [中文（繁體，台灣）](../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) | [卡納達語](../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（Farsi）](../fa/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [葡萄牙語（巴西）](../br/README.md) | [葡萄牙語（葡萄牙）](../pt/README.md) | 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[這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果你希望額外支援其他翻譯語言，請參閱 [此處](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 的「與 AI 一起學習」系列活動，從 2025 年 9 月 18 日到 9 月 30 日。了解更多並加入我們，請參閱 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。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 的「與 AI 一起學習」系列，詳情與加入請於 2025 年 9 月 18 日至 30 日，到 [與 AI 一起學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)。你將會獲得使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧與秘訣。 -![與 AI 一起學習 系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hk.jpg) +![與 AI 一起學習系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hk.jpg) # 你是學生嗎？ -可從以下資源開始： +從以下資源開始： -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面，你會找到初學者資源、學生套件，甚至取得免費認證代金券的方法。這是你應該加入書籤並不時查看的頁面，因為我們至少每月會更換內容。 +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面，你會找到初學者資源、學生套件，甚至取得免費認證兌換券的方法。這是你應該加書籤並不時查看的一頁，因為我們至少每月會更新內容。 - [Microsoft Learn Student Ambassadors](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 Microsoft 的一條途徑。 -# 開始使用 +# 開始 ## 📚 文件 -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - 初學者逐步設定教學 -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決方案 -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - 如何為本專案做出貢獻 -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - 教學指引與課堂資源 +- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 針對初學者的逐步環境設定說明 +- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 +- **[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題的解決方法 +- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何為此專案做出貢獻 +- **[給教師](for-teachers.md)** - 教學指引與課堂資源 -## 👨‍🎓 給學生 -> **完全初學者**：剛接觸資料科學？請從我們的 [適合初學者範例](examples/README.md) 開始！這些簡單且有詳細註解的範例會在你進入完整課程前，協助你了解基本概念。 -> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若想自行使用本課程，請 fork 整個 repo 並從預習測驗開始，獨立完成練習。然後閱讀講義並完成其餘活動。嘗試透過理解課程內容來建立專案，而非直接複製解答程式碼；不過，每個以專案為導向的課程的 /solutions 資料夾中有提供解答程式碼。另一個做法是與朋友組成學習小組，共同學習內容。若想進一步學習，我們建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +## 👨‍🎓 適用於學生 +> **完全初學者**：對資料科學新手？請從我們的 [初學者範例](examples/README.md) 開始！這些簡單且註解詳盡的範例會幫助你在深入完整課程前理解基礎。 +> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若要自行使用此課程，請 fork 整個 repo 並自行完成練習，從課前小測驗開始。然後閱讀講義並完成其餘活動。嘗試透過理解課程內容來建立專案，而不是複製解答程式碼；不過，各專案導向課程的 /solutions 資料夾中有該程式碼可供參考。另一個方式是與朋友組成讀書小組，共同研讀內容。欲進一步學習，我們建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 **快速開始：** -1. 查看 [Installation Guide](INSTALLATION.md) 以設定你的環境 -2. 閱讀 [Usage Guide](USAGE.md) 以了解如何使用本課程 -3. 從第 1 課開始並依序進行 -4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 獲得協助 +1. 查看 [安裝指南](INSTALLATION.md) 以設定你的環境 +2. 閱讀 [使用指南](USAGE.md) 以了解如何使用本課程 +3. 從第 1 課開始並按順序學習 +4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 以獲得支援 -## 👩‍🏫 給老師 +## 👩‍🏫 適用於教師 -> **教師們**：我們在 [for-teachers.md](for-teachers.md) 中提供了一些使用本課程的建議。我們很樂意在 [討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 聽取你的回饋！ +> **教師**：我們在 [for-teachers.md](for-teachers.md) 中包含了一些使用本課程的建議。我們很樂意在 [討論區](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 收到你的回饋！ ## 認識團隊 [![宣傳影片](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣傳影片") -**動圖製作** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 按上方圖像以觀看由建立此專案的團隊所拍攝的影片！ +**GIF 由** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案以及創作者的影片！ ## 教學法 -在建立這套課程時，我們選擇了兩項教學原則：確保以專案為本，並且包含頻繁的小考。完成這系列課程後，學生將會學到資料科學的基本原則，包括倫理概念、資料準備、不同的資料操作方式、資料視覺化、資料分析、資料科學的實務案例，與更多內容。 +我們在建立此課程時選擇了兩個教學原則：確保它以專案為基礎，並且包含頻繁的小測驗。到本系列結束時，學生將學會資料科學的基本原則，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。 -此外，課堂前的一個低風險小測驗能幫助學生設定學習主題的意向，而課後的第二個小測驗則能促進記憶保留。這套課程設計具有彈性且充滿樂趣，可整套修讀或分段修讀。專案從簡單開始，並在 10 週週期結束時逐步增加複雜度。 +此外，課前的一個低風險小測驗能幫助學生設定學習主題的心態，而課後的第二個小測驗則可確保進一步的記憶保留。此課程設計靈活且有趣，可完整修讀或分段學習。專案從小規模開始，並在十週週期結束時逐漸變得更複雜。 -> 查閱我們的 [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) 指南。 我們歡迎你的建設性回饋！ -## 每堂課包含： +## 每堂課包括： -- 可選的手繪速記圖（sketchnote） +- 可選的速寫筆記 - 可選的補充影片 -- 課前暖身小測驗 -- 書面課程內容 -- 對於以專案為本的課程，逐步指引如何完成該專案 +- 課前熱身小測驗 +- 書面課程 +- 針對以專案為主的課程，提供逐步指引教你如何建立專案 - 知識檢核 -- 挑戰 +- 一個挑戰 - 補充閱讀 - 作業 - [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **關於小測驗的一點說明**：所有小測驗都位於 Quiz-App 資料夾中，共有 40 個小測驗，每個小測驗包含三題。它們會從課程中連結，但也可以在本機執行或部署到 Azure；請依 `quiz-app` 資料夾中的說明操作。小測驗正在逐步在地化。 +> **關於小測驗的注意事項**: 所有小測驗都放在 Quiz-App 資料夾中，總共有 40 個小測驗，每個小測驗三題。它們從課程內部連結，但該小測驗應用程式可以在本機執行或部署到 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的指示。這些小測驗正在逐步本地化。 -## 🎓 友善初學者的範例 +## 🎓 初學者友善範例 -**剛接觸資料科學？** 我們建立了一個特別的 [examples 目錄](examples/README.md)，內含簡單且註解詳盡的程式碼，幫助你快速上手： +**剛接觸資料科學嗎？** 我們建立了一個特別的 [範例目錄](examples/README.md)，內含簡單且註解完整的程式碼以協助你入門： - 🌟 **Hello World** - 你的第一個資料科學程式 -- 📂 **Loading Data** - 學習讀取與探索資料集 -- 📊 **Simple Analysis** - 計算統計並發現模式 -- 📈 **Basic Visualization** - 建立圖表與繪圖 -- 🔬 **Real-World Project** - 從頭到尾完成的實務工作流程 +- 📂 **載入資料** - 學習讀取與探索資料集 +- 📊 **簡單分析** - 計算統計數據並發現模式 +- 📈 **基礎視覺化** - 製作圖表與圖形 +- 🔬 **實務專案** - 從頭到尾完成整個工作流程 -每個範例都包含詳細註解，說明每個步驟，非常適合完全沒有經驗的初學者！ +每個範例都包含詳細註解說明每一步，非常適合完全的新手！ 👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈 -## 課程列表 +## 課程 -|![ 手繪速記：由 @sketchthedocs 製作 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hk.png)| +|![ 手繪速寫筆記 由 @sketchthedocs 提供 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hk.png)| |:---:| -| 初學者資料科學：路線圖 - _手繪速記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ | +| 給初學者的資料科學：路線圖 - _手繪速寫筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 提供_ | -| 課程編號 | 主題 | 課程群組 | 學習目標 | 連結的課程 | 作者 | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定義資料科學 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學背後的基本概念，以及它與人工智慧、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 | [Introduction](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 | [Introduction](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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 使用機率與統計的數學技巧來理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 關聯式資料操作 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料，以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的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | 非關聯式資料操作 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯式資料、其各種型態，以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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 進行資料探索的基礎（例如使用 Pandas 等函式庫）。建議具備 Python 程式設計的基礎理解。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 涵蓋用於清理與轉換資料的技術，以處理遺失、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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 學習如何使用 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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化區間內的觀測值與趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | 比例視覺化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散與分組的百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | 關係視覺化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集合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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 為了有效解決問題與取得洞見，製作有價值視覺化的技巧與指引。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 資料科學生命週期介紹 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步：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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於分析資料技術的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | 溝通 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於以更容易讓決策者理解的方式呈現資料洞見的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | 雲端資料科學導論 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 這系列課程介紹雲端中的資料科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 雲端資料科學 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 雲端資料科學 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 真實世界的資料科學 | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中以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) | +| 01 | 定義資料科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念，以及它與人工智慧、機器學習與大數據的關係。 | [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 | 統計與機率導論 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 運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 | 處理關聯式資料 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料，以及使用結構化查詢語言（SQL，讀作 “see-quell”）探索與分析關聯式資料的基本概念。 | [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) | 介紹非關聯式資料、其各種類型，以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 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 與像 Pandas 的函式庫進行資料探索的基礎。建議具備 Python 程式設計的基礎知識。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | 資料整理 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 涵蓋用於清理與轉換資料的技巧，以處理資料遺失、不準確或不完整等挑戰。 | [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) | 學習如何使用 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 | 視覺化資料分佈 | [資料視覺化](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 | 視覺化比例 | [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 | 視覺化關係 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集合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 | 具意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有助於有效解決問題與獲得洞察的視覺化的技巧與指引。 | [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以及其第一步：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) | 資料科學生命週期的此階段著重於分析資料的技術。 | [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) | 此階段著重於以便於決策者理解的方式呈現資料中的洞察。 | [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點。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 資料科學在實務中 | [在實務中](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 以資料科學為驅動的真實世界專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -按照以下步驟在 Codespace 中開啟此範例： -1. 點選 Code 下拉選單並選擇 Open with Codespaces 選項。 -2. 在面板底部選擇 + New codespace。 -如需更多資訊，請查閱 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Follow these steps to open this sample in a Codespace: +1. Click the Code drop-down menu and select the Open with Codespaces option. +2. Select + New codespace at the bottom on the pane. +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -按照以下步驟使用本機與 VSCode（透過 VS Code Remote - Containers 擴充功能）在容器中開啟此專案庫： +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: -1. 如果這是您第一次使用開發容器，請先確保系統符合前置需求（例如安裝了 Docker），參閱 [入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -要使用此存放庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷（volume）中開啟存放庫： +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**注意**：在內部，此動作會使用 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始程式碼複製到 Docker 卷而非本機檔案系統中。[Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器資料的首選機制。 +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -或是開啟本機已克隆或下載的存放庫版本： +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- 將此存放庫複製到本機檔案系統。 -- 按 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 -- 選擇已複製的資料夾，等待容器啟動，然後開始試用。 +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. -## 離線存取 +## Offline access -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 在離線環境中執行此文件。Fork 此存放庫，在本機安裝 Docsify（參閱快速開始），然後在本存放庫的根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將在您的本機 localhost 的 3000 埠上提供：`localhost:3000`。 +You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> 注意，notebook 不會透過 Docsify 呈現，因此當您需要執行 notebook 時，請在執行 Python 核心的 VS Code 中單獨執行。 +> Note, notebooks will not be rendered via Docsify, so when you need to run a notebook, do that separately in VS Code running a Python kernel. -## 其他課程 +## Other Curricula -我們團隊也製作其他課程！歡迎參考： +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) +[![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 初學者指南](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) --- @@ -203,7 +198,7 @@ Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 10-week, 20-lesson cur [![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 Agents 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) +[![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) --- @@ -216,31 +211,31 @@ Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 10-week, 20-lesson cur --- ### 核心學習 -[![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) -[![數據科學入門](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) -[![人工智能入門](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) -[![網絡安全入門](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) -[![XR 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) +[![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) +[![數據科學 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) +[![人工智能 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) +[![網絡安全 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) +[![XR 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 -[![AI 結對編程的 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 的 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：AI 配對程式設計](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 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) -## 取得協助 +## 尋求幫助 **遇到問題？** 請查看我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md) 以取得常見問題的解決方法。 -如果你在構建 AI 應用程式時遇到困難或有任何疑問。加入其他學習者與經驗豐富的開發者，一起討論 MCP。這是一個互相支持的社群，歡迎發問並自由分享知識。 +如果你在建立 AI 應用程式時卡住或有任何問題。歡迎加入 MCP 的其他學習者和具經驗的開發人員，一同參與討論。這是一個互相支持的社群，歡迎提問並自由分享知識。 -[![Microsoft Foundry Discord 伺服器](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) -如果你在構建過程中有產品回饋或遇到錯誤，請造訪： +如果你在構建過程中有產品反饋或遇到錯誤，請造訪： [![Microsoft Foundry 開發者論壇](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 +243,5 @@ Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 10-week, 20-lesson cur 免責聲明： -本文件為使用 AI 翻譯服務 Co‑op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) 所翻譯。雖然我們力求準確，但自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言版本應視為具權威性的資料來源。對於關鍵或重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們不會就因使用此翻譯而導致的任何誤解或錯誤詮釋承擔責任。 +本文件由 AI 翻譯服務 Co‑op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) 自動翻譯而成。雖然我們會盡力確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件之原文應被視為具權威性的版本。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。因使用本翻譯而造成的任何誤解或誤釋，我們概不負責。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/hr/README.md b/translations/hr/README.md index 49c32e264..34c740e67 100644 --- a/translations/hr/README.md +++ b/translations/hr/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arapski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bugarski](../bg/README.md) | [Burmanski (Myanmar)](../my/README.md) | [Kineski (pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Macau)](../mo/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Taiwan)](../tw/README.md) | [Hrvatski](./README.md) | [Češki](../cs/README.md) | [Danski](../da/README.md) | [Nizozemski](../nl/README.md) | [Estonski](../et/README.md) | [Finski](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Grčki](../el/README.md) | [Hebrejski](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Mađarski](../hu/README.md) | [Indonezijski](../id/README.md) | [Talijanski](../it/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Litvanski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Nigerijski Pidgin](../pcm/README.md) | [Norveški](../no/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljski](../pl/README.md) | [Portugalski (Brazil)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugal)](../pt/README.md) | [Pandžapski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunjski](../ro/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Srpski (ćirilica)](../sr/README.md) | [Slovački](../sk/README.md) | [Slovenski](../sl/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Švedski](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipinski)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tajlandski](../th/README.md) | [Turski](../tr/README.md) | [Ukrajinski](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vijetnamski](../vi/README.md) +[Arapski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bugarski](../bg/README.md) | [Burmanski (Myanmar)](../my/README.md) | [Kineski (pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Macau)](../mo/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Taiwan)](../tw/README.md) | [Hrvatski](./README.md) | [Češki](../cs/README.md) | [Danski](../da/README.md) | [Nizozemski](../nl/README.md) | [Estonski](../et/README.md) | [Finski](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Grčki](../el/README.md) | [Hebrejski](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Mađarski](../hu/README.md) | [Indonezijski](../id/README.md) | [Talijanski](../it/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Litvanski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Nigerijski pidžin](../pcm/README.md) | [Norveški](../no/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljski](../pl/README.md) | [Portugalski (Brazil)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugal)](../pt/README.md) | [Pandžapski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunjski](../ro/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Srpski (ćirilica)](../sr/README.md) | [Slovački](../sk/README.md) | [Slovenski](../sl/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Švedski](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipinski)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tajlandski](../th/README.md) | [Turski](../tr/README.md) | [Ukrajinski](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vijetnamski](../vi/README.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)** +**Ako želite dodatne jezike za prijevod, podržani jezici navedeni su [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 tekuću Discord seriju Uči s AI, saznajte više i pridružite nam se na [Seriji Uči s AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18 - 30 September, 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za Data Science. +Na Discordu imamo seriju "Learn with AI" u tijeku, 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 za korištenje GitHub Copilot-a za Data Science. -![Serija Uči s AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hr.jpg) +![Serija Uči s AI-jem](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hr.jpg) # Jeste li student? Počnite s sljedećim resursima: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, pakete za studente i čak načine kako dobiti besplatan certifikat/vaučer. Ovo je stranica koju želite dodati u oznake i povremeno provjeravati jer sadržaj mijenjamo barem jednom mjesečno. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora; ovo bi vam mogao biti 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, pakete za studente i čak načine kako dobiti besplatni vaučer za certifikat. Ovo je stranica koju želite označiti kao bookmark i povremeno provjeravati jer mijenjamo sadržaj najmanje jednom 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 +# Početak ## 📚 Dokumentacija -- **[Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md)** - Upute za postavljanje korak po korak za početnike -- **[Vodič za upotrebu](USAGE.md)** - Primjeri i uobičajeni tokovi rada +- **[Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md)** - Korak-po-korak upute za postavljanje za početnike +- **[Vodič za korištenje](USAGE.md)** - Primjeri i uobičajeni radni tokovi - **[Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - Rješenja za uobičajene probleme - **[Vodič za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - Kako doprinijeti ovom projektu -- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - Smjernice za podučavanje i resursi za učionicu +- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - Smjernice za poučavanje i materijali za nastavu ## 👨‍🎓 Za studente -> **Potpuni početnici**: Novi u data scienceu? Počnite s našim [primjerima prilagođenim početnicima](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentirani primjeri pomoći će vam razumjeti osnove prije nego se upustite u puni kurikulum. -> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da biste koristili ovaj kurikulum samostalno, forkajte cijeli repozitorij i dovršite vježbe sami, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte predavanje i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte stvarati projekte razumijevanjem lekcija umjesto kopiranja rješenja; ipak, taj je kod dostupan u /solutions mapama u svakoj lekciji usmjerenoj na projekt. Još jedna ideja je formirati studijsku grupu s prijateljima i prolaziti sadržaj zajedno. 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 u znanosti o podacima? Počnite s našim [primjerima prilagođenima početnicima](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentirani primjeri pomoći će vam razumjeti osnove prije nego što zaronite u cijeli kurikulum. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da biste koristili ovaj kurikulum samostalno, forkajte cijeli repozitorij i rješavajte zadatke sami, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte predavanje i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte stvarati projekte razumijevanjem lekcija umjesto kopiranja rješenja; međutim, taj kod dostupan je u mapama /solutions u svakoj lekciji orijentiranoj na projekt. Još jedna ideja je formirati studijsku grupu s prijateljima i zajedno proći kroz sadržaj. Za daljnje učenje preporučamo [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) kako biste postavili svoje okruženje -2. Pregledajte [Vodič za upotrebu](USAGE.md) kako biste naučili rad s kurikulumom -3. Počnite s Lekcijom 1 i radite redom +2. Pregledajte [Vodič za korištenje](USAGE.md) kako biste naučili kako raditi s kurikulumom +3. Započnite s Lekcijom 1 i radite redom 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 kurikulum. Voljeli bismo vaš povratak [u našem forumu za raspravu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Nastavnici**: uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Voljeli bismo vaše povratne informacije [na našem forumu za raspravu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Upoznajte tim [![Promotivni video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promotivni video") **Gif autora** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite sliku iznad za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili! +> 🎥 Kliknite gornju sliku za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili! ## Pedagogija -Tijekom izrade ovog kurikuluma odabrali smo dva pedagoška načela: da bude usmjeren na projekte i da uključuje česte kvizove. Do kraja ovog niza, učenici će savladati osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke koncepte, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, primjere primjene znanosti o podacima u stvarnom svijetu i još mnogo toga. +Odabrali smo dva pedagoška načela prilikom izrade ovog kurikuluma: osigurati da je zasnovan na projektima i da uključuje česte kvizove. Do kraja ovog serijala, studenti će naučiti osnovna načela znanosti o podacima, uključujući etičke koncepte, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, primjere uporabe znanosti o podacima u stvarnom svijetu i još mnogo toga. -Osim toga, niskorizični kviz prije sata postavlja namjeru učenika za učenje teme, dok drugi kviz nakon sata osigurava dodatno zadržavanje gradiva. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može pohađati u cijelosti ili dijelom. Projekti počinju mali i postaju sve složeniji do kraja desetotjednog ciklusa. +Osim toga, kviz s niskim ulozima prije sata postavlja namjeru studenta prema učenju teme, dok drugi kviz nakon sata osigurava daljnje zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može pohađati u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju mali i postaju sve složeniji do kraja 10-tjednog ciklusa. -> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Upute za doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevodi](TRANSLATIONS.md) vodič. Dobrodošli su vaši konstruktivni komentari! +> Pronađite naš [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) smjernice. Cijenimo vaše konstruktivne povratne informacije! ## Svaka lekcija uključuje: -- Neobavezna sketchnota -- Neobavezni dodatni video +- Neobvezna sketchnota +- Neobvezni dodatni video - Kviz za zagrijavanje prije lekcije - Pisana lekcija -- Za lekcije temeljene na projektu, vodiči korak po korak kako izraditi projekt +- Za lekcije zasnovane na projektima, vodiče korak-po-korak kako izgraditi projekt - Provjere znanja - Izazov - Dodatna literatura - Zadatak - [Kviz nakon lekcije](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, za ukupno 40 kvizova od po tri pitanja. Povezani su iz lekcija, ali aplikaciju kvizova možete pokrenuti lokalno ili je rasporediti 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, svaki s tri pitanja. Povezani su iz lekcija, ali aplikaciju za kvizove možete pokrenuti lokalno ili je postaviti na Azure; slijedite upute u mapi `quiz-app`. Postupno se lokaliziraju. ## 🎓 Primjeri prilagođeni početnicima -**Novi u znanosti o podacima?** Stvorili smo poseban [mapa primjera](examples/README.md) sa jednostavnim, dobro komentiranim kodom koji će vam pomoći započeti: +**Novi u znanosti o podacima?** Stvorili smo poseban [direktorij primjera](examples/README.md) s jednostavnim, dobro komentiranim kodom koji će vam pomoći da započnete: -- 🌟 **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** - Kreirajte grafikone i dijagrame -- 🔬 **Projekt iz stvarnog života** - Cjelokupni tijek rada od početka do kraja +- 🌟 **Hello World** - Vaš prvi program za znanost o podacima +- 📂 **Loading Data** - Naučite čitati i istraživati skupove podataka +- 📊 **Simple Analysis** - Izračunajte statistike i pronađite obrasce +- 📈 **Basic Visualization** - Kreirajte grafikone i dijagrame +- 🔬 **Real-World Project** - Cjelokupni tijek rada od početka do kraja -Svaki primjer uključuje detaljne komentare koji objašnjavaju svaki korak, što ga čini savršenim za apsolutne početnike! +Svaki primjer sadrži detaljne komentare koji objašnjavaju svaki korak, što ga čini savršenim za potpune početnike! -👉 **[Počnite s primjerima](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Započnite s primjerima](examples/README.md)** 👈 ## Lekcije -|![ Sketchnote autora @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hr.png)| +|![ Sketchnota autora @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hr.png)| |:---:| -| Znanost o podacima za početnike: Putokaz - _Sketchnote autora [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Znanost o podacima za početnike: Plan - _Sketchnota autora [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Broj lekcije | Tema | Lesson Grouping | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | +| Broj lekcije | Tema | Klasifikacija lekcije | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiranje znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove iz 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 etike podataka, izazovi i okviri. | [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) | -| 04 | Uvod u statistiku & 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Structured Query Language, također poznatog kao SQL (izgovara se “see-quell”). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Rad s NoSQL podacima | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u nerelacijske 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s knjižnicama poput Pandas. Preporučeno je 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikama čišćenja i transformacije podataka za rješavanje izazova s nedostajućim, netočnim ili nepotpunim podacima. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Vizualizacija količina | [Data Visualization](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 raspodjela podataka | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice kako učiniti vizualizacije vrijednima 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 od pribavljanja i izdvajanja 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 za analizu 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 donositeljima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Znanost o podacima u oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ovaj niz 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Znanost o podacima u oblaku | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Znanost o podacima u oblaku | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Znanost o podacima u stvarnom svijetu | [U stvarnom svijetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti vođeni znanošću o podacima u stvarnom svijetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definiranje znanosti o podacima | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove iza znanosti o podacima i kako je povezana s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika u znanosti o podacima | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Pojmovi etike podataka, izazovi i okviri. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definiranje podataka | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Kako se podaci klasificiraju i njihovi uobičajeni izvori. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Uvod u statistiku i vjerojatnost | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Matematičke tehnike vjerojatnosti i statistike za razumijevanje podataka. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Rad s relacijskim podacima | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Strukturiranog upitnog jezika, također poznatog kao SQL (izgovara se “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Rad s NoSQL podacima | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u nerelacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize dokumentno-orijentiranih baza podataka. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Rad s Pythonom | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s knjižnicama poput Pandas. Preporučeno je osnovno razumijevanje programiranja u Pythonu. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Priprema podataka | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikama obrade podataka za čišćenje i transformaciju podataka kako bi se riješili problemi nedostajućih, netočnih ili nepotpunih podataka. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Vizualizacija količina | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite kako koristiti Matplotlib za vizualizaciju podataka o pticama 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Vizualizacija raspodjela podataka | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanja i trendova unutar intervala. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizacija udjela | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih i grupiranih postotaka. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Vizualizacija odnosa | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija veza i korelacija između skupova podataka i njihovih varijabli. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Smislene vizualizacije | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za izradu vizualizacija koje su vrijedne za učinkovito rješavanje problema i dobivanje uvida. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima i njegov prvi korak – pribavljanje i izdvajanje podataka. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa znanosti o podacima usredotočuje se na tehnike za analizu podataka. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacija | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa znanosti o podacima usredotočuje se na predstavljanje saznanja iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donositeljima odluka. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Znanost o podacima u oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ovaj niz lekcija uvodi znanost o podacima u oblaku i njezine prednosti. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Znanost o podacima u oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela koristeći Low Code alate. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Znanost o podacima u oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Postavljanje modela pomoću 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 | Znanost o podacima u stvarnom svijetu | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti vođeni znanošću o podacima u stvarnom svijetu. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Follow these steps to open this sample in a Codespace: +Slijedite ove korake za otvaranje ovog primjera u Codespaceu: 1. Kliknite padajući izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces. -2. Odaberite + New codespace na dnu on the pane. -For more info, check out the [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. Odaberite + New codespace pri dnu okna. +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 -Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: +Slijedite ove korake da otvorite ovaj repozitorij u kontejneru koristeći svoje lokalno računalo i VSCode pomoću proširenja VS Code Remote - Containers: -1. Ako prvi put koristite razvojni kontejner, provjerite zadovoljava li vaš sustav preduvjete (npr. da imate instaliran Docker) u [dokumentaciji za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ako je ovo prvi put da koristite razvojni kontejner, provjerite zadovoljava li vaš sustav preduvjete (npr. da imate instaliran Docker) u [dokumentaciji za početak rada](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Za korištenje ovog repozitorija, možete ili otvoriti repozitorij u izoliranom Docker volumenu: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Note**: Ispod haube, ovo će koristiti Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** naredbu za kloniranje izvornog koda u Docker volumen umjesto lokalnog datotečnog sustava. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) su preporučeni mehanizam za trajno pohranjivanje podataka kontejnera. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Ili otvorite lokalno kloniranu ili preuzetu verziju repozitorija: -- Klonirajte ovaj repozitorij na vaš lokalni datotečni sustav. +- Klonirajte ovaj repozitorij na svoj lokalni datotečni sustav. - Pritisnite F1 i odaberite naredbu **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Odaberite kloniranu kopiju ovog foldera, pričekajte da se kontejner pokrene, i isprobajte stvari. +- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da se kontejner pokrene i isprobajte stvari. -## Offline access +## Offline pristup -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +Ovu dokumentaciju možete pokrenuti offline koristeći [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovaj repozitorij, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svoje lokalno računalo, zatim u korijenskom direktoriju ovog repozitorija upišite `docsify serve`. Web-stranica će se poslužiti na portu 3000 na vašem lokalnom računalu: `localhost:3000`. -> Napomena, bilježnice neće se renderirati putem Docsify-ja, pa kada trebate pokrenuti bilježnicu, učinite to zasebno u VS Codeu koristeći Python kernel. +> Napomena, bilježnice neće biti prikazane preko Docsify-a, pa kada trebate pokrenuti bilježnicu, učinite to zasebno u VS Codeu s pokrenutim Python kernelom. ## Ostali kurikulumi @@ -203,35 +208,35 @@ Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte: --- ### Serija generativne umjetne inteligencije -[![Generativna umjetna inteligencija 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 umjetna inteligencija (.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 umjetna inteligencija (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 umjetna inteligencija (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) +[![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) --- -### Temeljno učenje -[![Strojno učenje 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) +### 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) [![Znanost o podacima 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) -[![Umjetna inteligencija 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) +[![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) -[![Razvoj XR-a 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) +[![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 Copilota -[![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) +### Serija Copilot +[![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) -[![Avantura 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 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 -**Imate li problema?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema. +**Imate li problema?** Check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common problems. -Ako zapnete ili imate bilo kakvih pitanja o izradi AI aplikacija. Pridružite se drugim polaznicima 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 bilo kakvih pitanja o izradi AI aplikacija. Pridružite se ostalim učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP. To je podržavajuća zajednica u kojoj su pitanja dobrodošla i u kojoj se znanje slobodno dijeli. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -242,6 +247,6 @@ Ako imate povratne informacije o proizvodu ili pogreške tijekom izrade posjetit --- -**Odricanje odgovornosti**: -Ovaj je dokument preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo postići točnost, imajte na umu da automatizirani prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba se smatrati autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Ne snosimo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije koje proizlaze iz korištenja ovog prijevoda. +Odricanje odgovornosti: +Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [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 profesionalni prijevod koji obavi ljudski prevoditelj. Ne snosimo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hu/README.md b/translations/hu/README.md index 90849363d..3cfcfeb5e 100644 --- a/translations/hu/README.md +++ b/translations/hu/README.md @@ -1,104 +1,104 @@ -# Adattudomány kezdőknek - Tananyag +# Adattudomány kezdőknek - Tanterv [![Megnyitás GitHub Codespaces-ben](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 problémák](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub hibajegyek](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-ek üdvözölve](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PR-eket szívesen látunk](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 figyelők](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/) [![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) -Az Azure Cloud Advocates csapata a Microsoftnál örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tananyagot, amely az adattudománnyal foglalkozik. Minden lecke tartalmaz elő- és utókvízeket, írott utasításokat a feladat elvégzéséhez, megoldást és egy házi feladatot. Projektalapú tanítási módszerünk lehetővé teszi, hogy építkezés közben tanulj — ez bevált módja annak, hogy az új készségek „megragadjanak”. +A Microsoft Azure Cloud Advocates csapata örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tananyagot, amely teljes egészében az adattudománnyal foglalkozik. Minden lecke tartalmaz elő- és utóteszteket, írásos útmutatót a lecke elvégzéséhez, megoldást és egy feladatot. Projektalapú pedagógiánk lehetővé teszi, hogy építkezve tanulj, ami bevett módszer az új készségek elsajátítására és rögzítésére. **Hálás 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 tartalomhozzájárulóinak,** 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/) szerzőknek, lektoroknak és tartalomközreműködőknek,** 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), [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 - készítette @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.hu.png)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.hu.png)| |:---:| | Adattudomány kezdőknek - _Sketchnote készítette [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Többnyelvű támogatás -#### Támogatott GitHub Actionnel (Automatikus és mindig naprakész) +#### Automatikusan GitHub Action által biztosítva (Automatizált és mindig naprakész) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) +[Arab](../ar/README.md) | [Bengáli](../bn/README.md) | [Bolgár](../bg/README.md) | [Burmai (Myanmar)](../my/README.md) | [Kínai (egyszerűsített)](../zh/README.md) | [Kínai (hagyományos, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kínai (hagyományos, Macau)](../mo/README.md) | [Kínai (hagyományos, Taiwan)](../tw/README.md) | [Horvát](../hr/README.md) | [Cseh](../cs/README.md) | [Dán](../da/README.md) | [Holland](../nl/README.md) | [Észt](../et/README.md) | [Finn](../fi/README.md) | [Francia](../fr/README.md) | [Német](../de/README.md) | [Görög](../el/README.md) | [Héber](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Magyar](./README.md) | [Indonéz](../id/README.md) | [Olasz](../it/README.md) | [Japán](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreai](../ko/README.md) | [Litván](../lt/README.md) | [Maláj](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepáli](../ne/README.md) | [Nigériai pidgin](../pcm/README.md) | [Norvég](../no/README.md) | [Perzsa (Farsi)](../fa/README.md) | [Lengyel](../pl/README.md) | [Portugál (Brazília)](../br/README.md) | [Portugál (Portugália)](../pt/README.md) | [Pandzsábi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Román](../ro/README.md) | [Orosz](../ru/README.md) | [Szerb (cirill)](../sr/README.md) | [Szlovák](../sk/README.md) | [Szlovén](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Szuahéli](../sw/README.md) | [Svéd](../sv/README.md) | [Tagalog (filippínó)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Török](../tr/README.md) | [Ukrajnai](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnami](../vi/README.md) -**Ha további fordítási nyelveket szeretnél, a támogatott nyelvek listája [itt](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) található** +**Ha további fordítási nyelveket szeretnél támogatni, azok listája megtalálható [itt](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Csatlakozz a közösségünkhöz +#### Csatlakozz közösségünkhöz [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Van egy folyamatos Discord sorozatunk "Learn with AI", további információkért és csatlakozásért látogass el a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) oldalra 2025. szeptember 18. - 30. között. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot adattudományban való használatához. +Folyamatban van egy Discord-on futó Learn with AI sorozatunk, további információkért és csatlakozásért látogass el a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) oldalra 2025. szeptember 18. és 30. között. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot adattudományban való használatához. -![Tanulj AI-vel sorozat](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hu.jpg) +![Learn with AI sorozat](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hu.jpg) # Diák vagy? -Kezdj az alábbi forrásokkal: +Kezdd a következő forrásokkal: -- [Hallgatói központ oldal](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Ez az oldalon megtalálod a kezdőknek szóló forrásokat, hallgatói csomagokat és akár módokat is, hogy ingyenes vizsgautalványt szerezz. Érdemes elmenteni könyvjelzőként, és időnként megnézni, mert legalább havonta frissítjük a tartalmat. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Csatlakozz egy globális hallgatói nagykövet közösséghez; ez lehet az utad a Microsofthoz. +- [Diák Hub oldal](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Ez az oldalon kezdő forrásokat, Diákcsomagokat és akár lehetőségeket is találsz ingyenes vizsga utalvány megszerzésére. Érdemes ezt az oldalt könyvjelzővel ellátni és időnként ellenőrizni, mivel legalább havonta frissítjük a tartalmakat. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Csatlakozz a globális diákkövető közösséghez — ez lehet a bejáratod a Microsofthoz. # Első lépések ## 📚 Dokumentáció -- **[Telepítési útmutató](INSTALLATION.md)** - Lépésről lépésre útmutató a kezdő beállításhoz +- **[Telepítési útmutató](INSTALLATION.md)** - Lépésről lépésre útmutató a környezet beállításához kezdőknek - **[Használati útmutató](USAGE.md)** - Példák és gyakori munkafolyamatok -- **[Hibaelhárítás](TROUBLESHOOTING.md)** - Gyakori problémák megoldásai -- **[Hozzájárulási útmutató](CONTRIBUTING.md)** - Hogyan járulhatsz hozzá ehhez a projekthez -- **[Tanárok számára](for-teachers.md)** - Oktatási útmutató és osztálytermi források +- **[Hibaelhárítás](TROUBLESHOOTING.md)** - Megoldások gyakori problémákra +- **[Közreműködési útmutató](CONTRIBUTING.md)** - Hogyan járulhatsz hozzá ehhez a projekthez +- **[Tanároknak](for-teachers.md)** - Oktatási útmutató és osztálytermi források -## 👨‍🎓 Hallgatóknak -> **Teljesen kezdőknek**: Új vagy az adattudományban? Kezdd a [kezdőknek szóló példáinkkal](examples/README.md)! Ezek az egyszerű, jól kommentált példák segítenek megérteni az alapokat, mielőtt belevágsz a teljes tananyagba. -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: Ha egyedül szeretnéd használni ezt a tananyagot, forkold az egész repót, és oldd meg a gyakorlatokat önállóan, a pre-előadás kvízzel kezdve. Ezután olvasd el az előadást és végezd el a többi tevékenységet. Próbáld meg a projekteket a leckék megértése alapján elkészíteni, a megoldó kód másolása helyett; ez a kód azonban megtalálható a /solutions mappákban minden projektorientált leckénél. Egy másik ötlet, hogy alakíts tanulócsoportot barátokkal, és együtt 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) anyagokat. +## 👨‍🎓 Diákoknak +> **Teljesen kezdők**: Új az adattudományban? Kezdd a [kezdőbarát példáinkkal](examples/README.md)! Ezek az egyszerű, jól kommentált példák segítenek megérteni az alapokat, mielőtt belevágsz a teljes tananyagba. +> **[Diákok](https://aka.ms/student-page)**: ha egyedül szeretnéd használni ezt a tananyagot, fork-old a teljes repót, és végezd el a gyakorlatokat egyedül, kezdve egy előadás előtti kvízzel. Ezután olvasd el az előadást és végezd el a többi feladatot. Próbáld meg a projekteket a leckék megértésével létrehozni ahelyett, hogy egyszerűen lemásolnád a megoldás kódját; ez a kód azonban elérhető a /solutions mappákban minden projektorientált leckénél. Másik ötlet, hogy alakíts tanulócsoportot barátokkal és közösen dolgozzátok végig a tartalmat. További tanuláshoz ajánljuk a [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) anyagait. **Gyors kezdés:** -1. Ellenőrizd a [Telepítési útmutatót](INSTALLATION.md) a környezet beállításához +1. Ellenőrizd a [Telepítési útmutatót](INSTALLATION.md) a környezeted beállításához 2. Tekintsd át a [Használati útmutatót](USAGE.md), hogy megtudd, hogyan dolgozz a tananyaggal -3. Kezdd az 1. leckével, és haladj sorrendben -4. Csatlakozz a [Discord közösségünkhöz](https://aka.ms/ds4beginners/discord) támogatásért +3. Kezdd az 1. leckével és haladj sorrendben +4. Csatlakozz a [Discord közösségünkhöz](https://aka.ms/ds4beginners/discord) a támogatásért ## 👩‍🏫 Tanároknak -> **Tanároknak**: [tartalmaztunk néhány javaslatot](for-teachers.md) arra vonatkozóan, hogyan használjátok ezt a tananyagot. Szívesen fogadjuk visszajelzéseteket [a beszélgetési fórumunkon](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Tanárok**: [tartalmaztunk néhány javaslatot](for-teachers.md) arra vonatkozóan, hogyan használjátok ezt a tananyagot. Szívesen fogadjuk visszajelzéseiteket [a beszélgetési fórumunkon](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Ismerd meg a csapatot +## Ismerkedj meg a csapattal [![Bemutató videó](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Bemutató videó") -**Gif készítette** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kattints a fenti képre a projektről és az azt létrehozó csapatról készült videó megtekintéséhez! +**Gif készítője** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Kattints a fenti képre a projektről és az azt létrehozó emberekről szóló videóért! ## Pedagógia -Két pedagógiai elvet választottunk ennek a tananyagnak az elkészítése során: projektalapúság és gyakori kvízek beépítése. A sorozat végére a tanulók megismerik az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai fogalmakat, az adatelőkészítést, az adatkezelés különböző módjait, az adatok vizualizálását, az adatelemzést, az adattudomány valós felhasználási eseteit és még sok mást. +Két pedagógiai elvet választottunk ennek a tananyagnak a kialakításakor: biztosítani, hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a tanulók megismerik az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai fogalmakat, az adatelőkészítést, az adatokkal való különböző munkamódokat, az adatok vizualizálását, az adatelemzést, az adattudomány valós világban alkalmazott eseteit és még sok mást. -Ezenfelül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt segít a tanuló szándékát a téma megtanulására fókuszálni, míg egy második kvíz az óra után további megőrzést biztosít. Ezt a tananyagot rugalmasra és szórakoztatóra terveztük, és teljes egészében vagy részleteiben is elvégezhető. A projektek kicsiben kezdődnek, és a 10 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak. +Ezen felül egy alacsony tétű kvíz egy óra előtt beállítja a tanuló szándékát egy téma megtanulására, míg egy második kvíz az óra után segíti a megtartást. Ezt a tananyagot rugalmasra és szórakoztatóra terveztük, és egészben vagy részben is elvégezhető. A projektek kis mérettel indulnak és a 10 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak. -> Találd meg a [Magatartási kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), [Közreműködésre vonatkozó útmutatót](CONTRIBUTING.md), [Fordítási](TRANSLATIONS.md) irányelveinket. Várjuk építő jellegű visszajelzéseidet! +> Tekintsd meg a [Magatartási kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), a [Hozzájárulási irányelveket](CONTRIBUTING.md) és a [Fordítási irányelveket](TRANSLATIONS.md). Várjuk építő jellegű visszajelzésedet! ## Minden lecke tartalmazza: @@ -107,86 +107,86 @@ Ezenfelül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt segít a tanuló szándéká - Lecke előtti bemelegítő kvíz - Írott lecke - Projektalapú leckékhez lépésről lépésre útmutatók a projekt elkészítéséhez -- Tudásellenőrzések +- Ismeretellenőrzések - Egy kihívás -- Kiegészítő olvasmányok +- Kiegészítő olvasmány - Feladat - [Lecke utáni kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a Quiz-App mappában található, összesen 40 kvíz, mindegyik három kérdésből áll. A leckékből vannak linkelve, de a quiz app lokálisan is futtatható vagy telepíthető Azure-ra; kövesd az útmutatót a `quiz-app` mappában. Folyamatosan lokalizáljuk őket. +> **Egy megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a Quiz-App mappában található, összesen 40 kvíz három-három kérdéssel. A leckékből vannak linkelve, de a kvízalkalmazás helyileg is futtatható vagy Azure-ra telepíthető; kövesd az utasításokat a `quiz-app` mappában. Fokozatosan lokalizálják őket. -## 🎓 Kezdők számára ajánlott példák +## 🎓 Kezdőbarát példák -**Új az adattudományban?** Készítettünk egy külön [példakönyvtárat](examples/README.md) egyszerű, jól kommentált kóddal, hogy segítsünk a kezdésben: +**Új az adattudományban?** Létrehoztunk egy külön [példakönyvtárat](examples/README.md) egyszerű, jól kommentált kóddal, hogy segítsünk elkezdeni: -- 🌟 **Hello World** - Az első adattudományos programod -- 📂 **Adatok betöltése** - Tanuld meg beolvasni és feltérképezni az adathalmazokat -- 📊 **Egyszerű elemzés** - Számíts statisztikákat és találj mintázatokat -- 📈 **Alapvető vizualizáció** - Készíts diagramokat és grafikonokat -- 🔬 **Valós projekt** - Teljes munkafolyamat a kezdetektől a végéig +- 🌟 **Hello World** - Az első adattudományi programod +- 📂 **Loading Data** - Tanulj meg adatkészleteket beolvasni és felfedezni +- 📊 **Simple Analysis** - Számíts statisztikákat és találj mintázatokat +- 📈 **Basic Visualization** - Készíts diagramokat és grafikonokat +- 🔬 **Real-World Project** - Teljes munkafolyamat a kezdetektől a befejezésig -Minden példa részletes megjegyzéseket tartalmaz, amelyek elmagyarázzák az egyes lépéseket, így tökéletesek teljesen kezdők számára! +Minden példa részletes kommentárokat tartalmaz, amelyek minden lépést elmagyaráznak, így tökéletes a teljesen kezdők számára! -👉 **[Kezd a példákkal](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Kezdd a példákkal](examples/README.md)** 👈 ## Leckék -|![ Sketchnote készítette: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hu.png)| +|![ Sketchnote készítette @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.hu.png)| |:---:| -| Adattudomány kezdőknek: Útvonalterv - _Sketchnote készítette: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Adattudomány kezdőknek: Útvonal - _Sketchnote készítette [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Lecke száma | Téma | Lecke csoportja | Tanulási célok | Kapcsolódó lecke | Szerző | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Adattudomány meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Ismerd meg az adattudomány alapfogalmait, és hogyan 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) | +| 01 | Az adattudomány meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Ismerd meg az adattudomány alapfogalmait és azt, hogy hogyan kapcsolódik a mesterséges intelligenciához, a 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 | Adattudományi 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 mik a gyakori forrásaik. | [lecke](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Bevezetés a statisztikába és valószínűségszámításba | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | A valószínűség és a statisztika matematikai technikái 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 | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a relációs adatokhoz és az alapok a relációs adatok felfedezéséhez és elemzéséhez a Structured Query Language segítségével, más néven SQL (kiejtve „szí-kvél”). | [lecke](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL adatok kezelése | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a nem relációs adatokhoz, azok különféle típusaihoz és a dokumentumalapú adatbázisok felfedezésének és elemzésének alapjaihoz. | [lecke](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python használata | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Alapok a Python használatához adatfelfedezéshez olyan könyvtárakkal, mint a Pandas. Alapvető Python programozási ismeretek ajánlottak. | [lecke](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [videó](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Adatelőkészítés | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Témák az adattisztításról és az adatok átalakításáról a hiányzó, pontatlan vagy hiányos adatok kezeléséhez. | [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, hogyan használd a Matplotlib-et madáradatok vizualizálásához 🦆 | [lecke](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Az adatok eloszlásainak vizualizálása | [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 százalékos arányok vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Kapcsolatok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Adatkészletek és változóik közötti kapcsolatok és korrelációk vizualizálása. | [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 útmutatás annak érdekében, hogy vizualizációid értékesek legyenek a hatékony problémamegoldáshoz és betekintéshez. | [lecke](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Bevezetés az adattudomány életciklusába | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bevezetés az adattudomány életciklusába és az első lépésébe, az adatok megszerzésébe és kinyerésébe. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Elemzés | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adattudomány életciklusának ez a fázisa az adatok elemzésére összpontosít. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Kommunikáció | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adattudomány életciklusának ez a fázisa az adatokból nyert betekintések olyan bemutatására összpontosít, amely megkönnyíti a döntéshozók számára a megértést. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ezek a leckék bemutatják az adattudományt a felhőben és annak előnyeit. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek képzése Low Code eszközökkel. |[lecke](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 03 | Az adatok meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Hogyan osztályozzák az adatokat és mik az általános forrásaik. | [lecke](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Bevezetés a statisztikába és a valószínűségszámításba | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | A valószínűség és a 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 | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a relációs adatokhoz és az alapok a relációs adatok feltárásához és elemzéséhez a Structured Query Language, azaz SQL (kiejtve “see-quell”) segítségével. | [lecke](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL adatok kezelése | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a nem relációs adatokhoz, azok különböző típusaihoz és a dokumentumalapú adatbázisok feltárásának és elemzésének alapjaihoz. | [lecke](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python használata | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Alapok a Python használatához adatok feltárásához olyan könyvtárakkal, mint a Pandas. Ajánlott az alapvető Python programozási ismeret. | [lecke](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [videó](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Adatelőkészítés | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Témakörök az adattisztításról és átalakításról, hogy kezeljük a hiányos, pontatlan vagy részleges adatokat. | [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, hogyan használhatod a Matplotlibet madáradatok vizualizálásához 🦆 | [lecke](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Adateloszlások vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Megfigyelések és trendek vizualizálása egy intervallumban. | [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) | Kapcsolatok és korrelációk vizualizálása adatkészletek és változóik között. | [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 útmutatás, hogy vizualizációid értékesek legyenek a hatékony problémamegoldáshoz és betekintéshez. | [lecke](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Bevezetés az adattudomány életciklusába | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bevezetés az adattudomány életciklusába és annak első lépéseként az adatok megszerzésébe és kinyerésébe. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Elemzés | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adattudomány életciklusának ez a szakasza az adatok elemzésére 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 adattudomány életciklusának ez a szakasza az adatokból származó eredmények bemutatására összpontosít úgy, hogy a döntéshozók számára könnyebb legyen megérteni azokat. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ez a lecke sorozat bevezeti az adattudományt a felhőben és annak előnyeit. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek telepítése Azure Machine Learning Studio-val. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Adattudomány a gyakorlatban | [A gyakorlatban](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Adattudomány-vezérelt projektek a való világban. | [lecke](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Adattudomány a gyakorlatban | [A gyakorlatban](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Adattudomány által vezérelt projektek a való világban. | [lecke](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Kövesd az alábbi lépéseket, hogy megnyisd ezt a példát egy Codespace-ben: -1. Kattints a Code legördülő menüre, és válaszd az Open with Codespaces lehetőséget. -2. Válaszd a + New codespace opciót az ablak alján. -További információért tekintsd meg a [GitHub dokumentációját](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Kövesd az alábbi lépéseket a minta Codespace-ben való megnyitásához: +1. Kattints a Code legördülő menüre, és válaszd az Open with Codespaces opciót. +2. A panel alján válaszd a + New codespace lehetőséget. +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Kövesd az alábbi lépéseket, hogy megnyisd ezt a repo-t egy konténerben a helyi géped és a VSCode használatával a VS Code Remote - Containers kiterjesztéssel: +Kövesd ezeket a lépéseket a repó konténerben való megnyitásához a helyi gépedet és VSCode-ot használva, a VS Code Remote - Containers bővítmény segítségével: -1. Ha először használsz fejlesztői konténert, kérjük, győződj meg róla, hogy a rendszered megfelel az előfeltételeknek (pl. telepítve van a Docker) a [kezdő dokumentációban](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ha ez az első alkalom, hogy fejlesztői konténert használsz, győződj meg róla, hogy a rendszered megfelel az előfeltételeknek (pl. Docker telepítve van) a [kezdő dokumentációban](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Kötetek](https://docs.docker.com/storage/volumes/) a preferált mechanizmusok a konténeradatok tartósításához. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Klónozd ezt a tárolót a helyi fájlrendszeredre. +- 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 mappa példányát, várd meg, amíg a konténer elindul, és próbáld ki. +- Válaszd ki a mappa klónozott példányát, várd meg, amíg elindul a konténer, és próbáld ki. -## Offline hozzáférés +## Offline access -A dokumentációt offline is futtathatod a [Docsify](https://docsify.js.org/#/) használatával. Fork-old ezt a repo-t, [telepítsd a Docsify-t](https://docsify.js.org/#/quickstart) a helyi gépedre, majd a repo gyökérmappájában írd be a `docsify serve` parancsot. A weboldal a localhost 3000-es portján lesz elérhető: `localhost:3000`. +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 írd be `docsify serve`. A weboldal a localhost 3000-es portján lesz elérhető: `localhost:3000`. -> Megjegyzés: a jegyzetfüzetek (notebookok) nem lesznek megjelenítve a Docsify által, ezért ha futtatni szeretnél egy notebookot, tedd azt külön a VS Code-ban futó Python kernelben. +> Megjegyzés: a jegyzetfüzetek (notebookok) nem lesznek renderelve a Docsify-val, ezért ha futtatni kell egy notebookot, azt külön tedd meg VS Code-ban Python kernel használatával. ## Egyéb tananyagok @@ -194,8 +194,8 @@ Csapatunk más tananyagokat 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) +[![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) --- @@ -203,7 +203,7 @@ Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg: [![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) --- @@ -215,10 +215,10 @@ Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg: --- -### Alapvető tanulás +### Alapvető tananyagok [![Gépi tanulás 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) -[![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) +[![Mesterséges intelligencia 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) @@ -234,19 +234,19 @@ Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg: ## Segítség -**Problémákat tapasztal?** Tekintse meg a [Hibakeresési útmutatót](TROUBLESHOOTING.md) az ismert problémák megoldásaiért. +**Problémák merültek fel?** Nézze meg a [Hibaelhárítási útmutatót](TROUBLESHOOTING.md) a gyakori problémák megoldásaiért. -Ha elakad vagy bármilyen kérdése van az AI-alkalmazások építésével kapcsolatban. Csatlakozzon más tanulókhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP-ről folytatott beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen fogadottak és a tudás szabadon megosztásra kerül. +Ha elakad, vagy kérdése van az AI-alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban. Csatlakozzon más tanulókhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP-vel kapcsolatos beszélgetésekben. 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-visszajelzése van vagy hibákat tapasztal fejlesztés közben, látogasson el ide: +Ha termék-visszajelzése vagy hibák merülnek fel a fejlesztés közben, 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) +[![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) --- Felelősségkizárás: -Ezt a dokumentumot az AI fordítószolgáltatás Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével fordítottuk. Bár igyekszünk a pontosságra, felhívjuk figyelmét, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. A dokumentum eredeti, anyanyelvi változatát kell tekinteni a hiteles forrásnak. Fontos információk esetén szakmai, emberi fordítás igénybevétele javasolt. Nem vállalunk felelősséget a jelen fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért. +Ez a dokumentum az AI fordítószolgáltatás (Co-op Translator: https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével készült. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti, anyanyelvi dokumentum tekintendő irányadónak. Kritikus fontosságú információk esetén emberi, szakmai fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget az e fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért. \ No newline at end of file diff --git a/translations/id/README.md b/translations/id/README.md index c2c9f6c64..74303ae0e 100644 --- a/translations/id/README.md +++ b/translations/id/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**Jika Anda ingin agar bahasa terjemahan tambahan didukung, daftar tersebut tercantum [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jika Anda ingin dukungan untuk bahasa terjemahan tambahan, daftar bahasa yang didukung 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) +[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kami sedang menjalankan seri Discord "Belajar dengan AI", pelajari lebih lanjut dan bergabunglah bersama kami di [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan tips dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Data Science. +Kami mengadakan rangkaian Discord "Learn with AI", pelajari lebih lanjut dan bergabung dengan kami di [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapatkan tips dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Data Science. ![Seri Belajar dengan AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.id.jpg) @@ -58,8 +58,8 @@ Kami sedang menjalankan seri Discord "Belajar dengan AI", pelajari lebih lanjut Mulai dengan sumber daya berikut: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pada halaman ini, Anda akan menemukan sumber daya untuk pemula, paket Pelajar dan bahkan cara untuk 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 duta mahasiswa, ini bisa menjadi jalan Anda masuk ke Microsoft. +- [Student Hub page](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 untuk mendapatkan voucher sertifikasi 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 student ambassadors, ini bisa menjadi jalan Anda masuk ke Microsoft. # Memulai @@ -68,129 +68,129 @@ Mulai dengan sumber daya berikut: - **[Panduan Instalasi](INSTALLATION.md)** - Instruksi pengaturan 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 +- **[Panduan Kontribusi](CONTRIBUTING.md)** - Cara berkontribusi ke proyek ini - **[Untuk Pengajar](for-teachers.md)** - Panduan mengajar dan sumber daya kelas -## 👨‍🎓 Untuk Mahasiswa -> **Pemula Total**: Baru dalam data science? Mulailah dengan [contoh ramah-pemula kami](examples/README.md)! Contoh-contoh sederhana dan berkomentar baik ini akan membantu Anda memahami dasar-dasar sebelum menyelami seluruh kurikulum. -> **[Mahasiswa](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini sendiri, fork seluruh repo dan selesaikan latihan sendiri, mulai dengan kuis pra-ceramah. Kemudian baca ceramah dan selesaikan sisa kegiatan. Cobalah membuat proyek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kode solusi; namun, kode tersebut tersedia di folder /solutions di setiap pelajaran berorientasi-proyek. Ide 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). +## 👨‍🎓 Untuk Siswa +> **Pemula Lengkap**: Baru dalam data science? Mulailah dengan [contoh ramah pemula](examples/README.md)! Contoh sederhana dan berkomentar ini akan membantu Anda memahami dasar-dasar sebelum menyelami kurikulum penuh. +> **[Siswa](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini sendiri, fork seluruh repo dan selesaikan latihan secara mandiri, mulai dengan kuis pra-ceramah. Kemudian baca ceramah dan selesaikan sisa aktivitas. Cobalah membuat proyek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kode solusi; namun, kode tersebut tersedia di folder /solutions di setiap pelajaran yang berorientasi proyek. Ide lain adalah membentuk kelompok belajar dengan teman dan mempelajari kontennya 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. Periksa [Panduan Instalasi](INSTALLATION.md) untuk menyiapkan lingkungan Anda -2. Tinjau [Panduan Penggunaan](USAGE.md) untuk mempelajari cara bekerja dengan kurikulum +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 +4. Bergabunglah dengan [komunitas Discord kami](https://aka.ms/ds4beginners/discord) untuk mendapatkan dukungan ## 👩‍🏫 Untuk Pengajar -> **Pengajar**: kami telah [menyertakan beberapa saran](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami sangat menghargai masukan Anda [di forum diskusi kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Pengajar**: kami telah [menyertakan beberapa saran](for-teachers.md) tentang bagaimana menggunakan kurikulum ini. Kami sangat mengharapkan umpan balik Anda [di forum diskusi kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Kenali Tim +## Temui Tim -[![Video promosi](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promosi") +[![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 video tentang proyek ini dan orang-orang yang membuatnya! +> 🎥 Klik gambar di atas untuk video tentang proyek orang-orang yang membuatnya! ## Pedagogi -Kami telah memilih dua prinsip pedagogis saat membangun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum berbasis proyek dan menyertakan 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, kasus penggunaan dunia nyata dari ilmu data, dan lainnya. +Kami telah memilih dua prinsip pedagogis saat menyusun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum berbasis proyek dan menyertakan kuis yang sering. Pada akhir rangkaian ini, siswa akan mempelajari prinsip dasar ilmu data, termasuk konsep etika, persiapan data, berbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, kasus penggunaan dunia nyata dari ilmu data, dan lainnya. -Selain itu, kuis bertaraf rendah sebelum kelas menetapkan niat siswa terhadap pembelajaran sebuah topik, sementara kuis kedua setelah kelas memastikan retensi lebih lanjut. Kurikulum ini dirancang agar fleksibel dan menyenangkan serta bisa diikuti secara keseluruhan atau sebagian. Proyek-proyek dimulai dari kecil dan menjadi semakin kompleks pada akhir siklus 10 minggu. +Selain itu, sebuah kuis berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat siswa untuk mempelajari suatu topik, sementara kuis kedua setelah kelas memastikan retensi lebih lanjut. Kurikulum ini dirancang agar fleksibel dan menyenangkan dan dapat diambil secara keseluruhan atau sebagian. Proyek dimulai kecil dan menjadi semakin kompleks pada akhir siklus 10 minggu. -> Temukan [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) panduan. Kami menyambut masukan konstruktif Anda! +> Temukan [Aturan Perilaku](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kontribusi](CONTRIBUTING.md), [Panduan Terjemahan](TRANSLATIONS.md). Kami menyambut umpan balik konstruktif Anda! ## Setiap pelajaran mencakup: - Sketchnote opsional -- Video tambahan opsional +- Video pelengkap opsional - Kuis pemanasan sebelum pelajaran - Pelajaran tertulis -- Untuk pelajaran berbasis proyek, panduan langkah demi langkah tentang cara membangun proyek +- Untuk pelajaran berbasis proyek, panduan langkah-demi-langkah tentang cara membangun proyek - Pemeriksaan pengetahuan - Tantangan - Bacaan tambahan - Tugas - [Kuis pasca-pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Catatan tentang kuis**: Semua kuis disimpan dalam folder Quiz-App, untuk total 40 kuis masing-masing tiga pertanyaan. Mereka ditautkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal atau dideploy ke Azure; ikuti instruksi di folder `quiz-app`. Mereka sedang diterjemahkan secara bertahap. +> **Catatan tentang kuis**: Semua kuis terdapat dalam folder Quiz-App, berjumlah 40 kuis masing-masing tiga pertanyaan. Mereka ditautkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal atau dideploy ke Azure; ikuti instruksi dalam folder `quiz-app`. Mereka sedang dilokalisasi secara bertahap. ## 🎓 Contoh Ramah Pemula -**Baru di Ilmu Data?** Kami telah membuat direktori [examples](examples/README.md) spesial dengan kode sederhana dan diberi komentar dengan baik untuk membantu Anda memulai: +**Baru di Data Science?** Kami membuat sebuah [direktori contoh](examples/README.md) khusus dengan kode sederhana dan komentar yang baik untuk membantu Anda memulai: -- 🌟 **Hello World** - Program ilmu data pertamamu -- 📂 **Loading Data** - Pelajari cara membaca dan menjelajahi dataset +- 🌟 **Hello World** - Program data science pertama Anda +- 📂 **Loading Data** - Pelajari cara membaca dan mengeksplorasi dataset - 📊 **Simple Analysis** - Hitung statistik dan temukan pola - 📈 **Basic Visualization** - Buat bagan dan grafik -- 🔬 **Real-World Project** - Alur kerja lengkap dari awal hingga akhir +- 🔬 **Real-World Project** - Alur kerja lengkap dari awal hingga selesai -Setiap contoh menyertakan komentar rinci yang menjelaskan setiap langkah, menjadikannya sempurna untuk pemula sejati! +Setiap contoh menyertakan komentar terperinci yang menjelaskan setiap langkah, menjadikannya sempurna untuk pemula sejati! -👉 **[Mulai dengan contoh-contoh](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Mulai dengan contoh](examples/README.md)** 👈 ## Pelajaran |![ Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.id.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science Untuk Pemula: Peta Jalan - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Mendefinisikan Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Pelajari konsep dasar di balik data science dan bagaimana hubungannya dengan artificial intelligence, machine learning, dan 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) | Konsep, Tantangan & Kerangka Etika Data. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Mendefinisikan Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumber-sumber umumnya. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Pengenalan Statistik & Probabilitas | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Teknik matematika probabilitas dan statistik untuk memahami data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Bekerja dengan Data Relasional | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan data relasional dan dasar-dasar menjelajahi serta menganalisis data relasional dengan Structured Query Language, juga dikenal sebagai SQL (diucapkan “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan data non-relasional, berbagai jenisnya dan dasar-dasar menjelajahi serta menganalisis database dokumen. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Bekerja dengan Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Dasar-dasar penggunaan Python untuk eksplorasi data dengan pustaka seperti Pandas. Disarankan memiliki pemahaman dasar pemrograman Python. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Persiapan Data | [Working With 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. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisasi Kuantitas | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pelajari cara menggunakan Matplotlib untuk memvisualisasikan data burung 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualisasi Distribusi Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan pengamatan dan tren dalam sebuah interval. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualisasi Proporsi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan persentase diskret dan yang dikelompokkan. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisasi Hubungan | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan koneksi dan korelasi antara set data dan variabelnya. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualisasi yang Bermakna | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk membuat visualisasi Anda bernilai untuk pemecahan masalah dan wawasan yang efektif. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Pengenalan siklus hidup Data Science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan siklus hidup data science dan langkah pertamanya yaitu memperoleh dan mengekstrak data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Menganalisis | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup data science ini berfokus pada teknik untuk menganalisis data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikasi | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup data science ini berfokus pada menyajikan wawasan dari data dengan cara yang memudahkan pengambil keputusan memahami. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science di Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Seri pelajaran ini memperkenalkan data science di cloud dan manfaatnya. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science di Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Melatih model menggunakan alat Low Code. |[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 di Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mendeploy model dengan 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 di Dunia Nyata | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyek yang digerakkan oleh data science di dunia nyata. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Mendefinisikan Data Science | [Introduction](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 Data Science | [Introduction](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 | [Introduction](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 | Pengenalan Statistik & Probabilitas | [Introduction](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan data relasional dan dasar-dasar menjelajahi serta menganalisis data relasional dengan Structured Query Language, juga dikenal sebagai 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan data non-relasional, berbagai jenisnya dan dasar-dasar menjelajahi serta menganalisis basis data dokumen. | [pelajaran](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Bekerja dengan Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Dasar-dasar penggunaan Python untuk eksplorasi data dengan pustaka seperti Pandas. Disarankan pemahaman dasar pemrograman Python. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Persiapan Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik tentang teknik data untuk membersihkan dan mentransformasi data untuk 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 | Memvisualisasikan Kuantitas | [Data Visualization](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 | Memvisualisasikan Distribusi Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan pengamatan dan tren dalam suatu interval. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Memvisualisasikan Proporsi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan persentase diskret dan yang dikelompokkan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Memvisualisasikan Hubungan | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan siklus hidup ilmu data dan langkah pertamanya yaitu memperoleh dan mengekstrak data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Menganalisis | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup ilmu data ini berfokus pada teknik untuk menganalisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikasi | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fase siklus hidup ilmu data ini berfokus pada menyampaikan wawasan dari data dengan cara yang memudahkan pembuat keputusan untuk memahami. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Ilmu Data di Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Serangkaian pelajaran ini memperkenalkan ilmu data di cloud dan manfaatnya. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Ilmu Data di Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pelatihan model menggunakan alat Low Code. |[pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Ilmu Data di Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mendeploy model dengan Azure Machine Learning Studio. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Ilmu Data di Dunia Nyata | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proyek yang digerakkan oleh ilmu data di dunia nyata. | [pelajaran](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Ikuti langkah-langkah ini untuk membuka contoh ini di Codespace: 1. Klik menu tarik-turun Code dan pilih opsi Open with Codespaces. 2. Pilih + New codespace di bagian bawah panel. -Untuk info lebih lanjut, lihat [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Untuk informasi 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-langkah ini untuk membuka repo ini di sebuah container menggunakan mesin lokal Anda dan VSCode dengan ekstensi VS Code Remote - Containers: +Ikuti langkah-langkah ini untuk membuka repo ini di dalam container menggunakan mesin lokal Anda dan VSCode menggunakan ekstensi VS Code Remote - Containers: -1. Jika ini pertama kali Anda menggunakan development container, pastikan sistem Anda memenuhi prasyarat (mis. telah menginstal Docker) dalam [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jika ini pertama kali Anda menggunakan development container, pastikan sistem Anda memenuhi prasyarat (mis. telah menginstal Docker) dalam [dokumentasi memulai](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Untuk menggunakan repository ini, Anda bisa membuka repository dalam volume Docker terisolasi: +Untuk menggunakan repositori ini, Anda dapat membuka repositori dalam volume Docker terisolasi: -**Catatan**: Di balik layar, ini akan menggunakan perintah Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk meng-clone kode sumber ke dalam volume Docker alih-alih filesystem lokal. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang direkomendasikan untuk mempertahankan data container. +**Note**: Di balik layar, ini akan menggunakan perintah Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk mengkloning kode sumber ke volume Docker alih-alih filesystem lokal. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang disarankan untuk mempertahankan data container. -Atau buka versi repository yang telah di-clone atau diunduh secara lokal: +Atau buka versi repositori yang dikloning atau diunduh secara lokal: -- Clone repository ini ke filesystem lokal Anda. +- Klon repositori ini ke sistem berkas lokal Anda. - Tekan F1 dan pilih perintah **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pilih salinan folder yang di-clone ini, tunggu hingga container mulai, dan coba eksplorasi. +- Pilih salinan hasil klon dari folder ini, tunggu hingga container mulai, dan coba fitur-fiturnya. ## Akses Offline -Anda dapat menjalankan dokumentasi ini secara offline dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) di mesin lokal Anda, kemudian di folder root repo ini, ketik `docsify serve`. Situs web akan disajikan pada port 3000 di localhost Anda: `localhost:3000`. +Anda dapat menjalankan dokumentasi ini secara offline dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) di mesin lokal Anda, lalu di folder root repo ini, ketik `docsify serve`. Situs web akan disajikan pada port 3000 di localhost Anda: `localhost:3000`. -> Catatan, notebook tidak akan dirender melalui Docsify, jadi ketika Anda perlu menjalankan sebuah notebook, lakukan itu secara terpisah di VS Code yang menjalankan kernel Python. +> Catatan, notebook tidak akan dirender melalui Docsify, jadi ketika Anda perlu menjalankan notebook, lakukan itu secara terpisah di VS Code yang menjalankan kernel Python. ## Kurikulum Lainnya -Tim kami memproduksi kurikulum lain! Lihat: +Tim kami menghasilkan kurikulum lain! Lihat: ### LangChain @@ -236,7 +236,7 @@ Tim kami memproduksi kurikulum lain! Lihat: **Mengalami masalah?** Periksa [Panduan Pemecahan Masalah](TROUBLESHOOTING.md) 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 diterima dan pengetahuan dibagikan secara bebas. +Jika Anda terjebak 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 secara bebas. [![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -247,6 +247,6 @@ Jika Anda memiliki umpan balik produk atau menemukan kesalahan saat membangun, k --- -**Penafian**: -Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Meskipun kami berupaya mencapai akurasi, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber otoritatif. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh penerjemah manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas segala kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini. +Penafian: +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Walaupun kami berupaya mencapai ketepatan, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidaktepatan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang berwenang. Untuk informasi yang bersifat penting/kritis, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh penerjemah manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang salah yang timbul akibat penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file diff --git a/translations/it/README.md b/translations/it/README.md index 77e9a9bd8..f92ab6caa 100644 --- a/translations/it/README.md +++ b/translations/it/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ [Arabo](../ar/README.md) | [Bengalese](../bn/README.md) | [Bulgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Cinese (semplificato)](../zh/README.md) | [Cinese (tradizionale, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cinese (tradizionale, Macao)](../mo/README.md) | [Cinese (tradizionale, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croato](../hr/README.md) | [Ceco](../cs/README.md) | [Danese](../da/README.md) | [Olandese](../nl/README.md) | [Estone](../et/README.md) | [Finlandese](../fi/README.md) | [Francese](../fr/README.md) | [Tedesco](../de/README.md) | [Greco](../el/README.md) | [Ebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungherese](../hu/README.md) | [Indonesiano](../id/README.md) | [Italiano](./README.md) | [Giapponese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malese](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalese](../ne/README.md) | [Pidgin nigeriano](../pcm/README.md) | [Norvegese](../no/README.md) | [Persiano (Farsi)](../fa/README.md) | [Polacco](../pl/README.md) | [Portoghese (Brasile)](../br/README.md) | [Portoghese (Portogallo)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Serbo (Cirillico)](../sr/README.md) | [Slovacco](../sk/README.md) | [Sloveno](../sl/README.md) | [Spagnolo](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svedese](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailandese](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraino](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) -**Se desideri altre lingue di traduzione supportate, sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se desideri avere ulteriori traduzioni, le lingue supportate sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Unisciti alla nostra community -[![Discord di Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### Unisciti alla nostra comunità +[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Abbiamo in corso una serie Discord "Learn with AI", scopri di più e unisciti a noi su [Serie Impara con l'IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi su come usare GitHub Copilot per la Data Science. +Stiamo conducendo una serie su Discord intitolata "Impara con l'IA", scopri di più e unisciti a noi su [Serie Impara con l'IA](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 - 30 settembre 2025. Riceverai suggerimenti e trucchi per usare GitHub Copilot per la Data Science. ![Serie Impara con l'IA](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.it.jpg) @@ -58,74 +58,74 @@ Abbiamo in corso una serie Discord "Learn with AI", scopri di più e unisciti a 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 una certificazione gratuita. È una pagina da aggiungere ai preferiti e consultare 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 studenteschi, 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 persino modalità per ottenere un voucher per la certificazione gratuito. Questa è una pagina da 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 studenteschi; questa potrebbe essere la tua strada verso Microsoft. # Per iniziare ## 📚 Documentazione -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Istruzioni passo dopo passo per la configurazione per principianti -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Esempi e flussi di lavoro comuni -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluzioni ai problemi comuni -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Come contribuire a questo progetto -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Indicazioni per l'insegnamento e risorse per la classe +- **[Guida all'installazione](INSTALLATION.md)** - Istruzioni passo-passo per la configurazione 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 gli insegnanti](for-teachers.md)** - Indicazioni didattiche e risorse per la classe -## 👨‍🎓 Per gli studenti -> **Complete Beginners**: Nuovo alla data science? Parti dai nostri [beginner-friendly examples](examples/README.md)! Questi esempi semplici e ben commentati ti aiuteranno a comprendere le basi prima di immergerti nel curriculum completo. -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: per usare questo curriculum in autonomia, fai il fork dell'intero repository e completa gli esercizi da solo, iniziando con un quiz pre-lezione. Poi leggi la lezione e completa il resto delle attività. Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che copiando il codice di soluzione; comunque, quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions in ogni lezione orientata al progetto. Un'altra idea è formare un gruppo di studio con amici e seguire 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 assoluti**: Nuovo alla data science? Inizia con i nostri [esempi adatti ai principianti](examples/README.md)! Questi esempi semplici e ben commentati ti aiuteranno a comprendere le basi prima di affrontare l'intero curriculum. +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: per usare questo curriculum in autonomia, effettua il fork dell'intero repo e completa gli esercizi da solo, iniziando con un quiz pre-lezione. Poi leggi la lezione e completa il resto delle attività. Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni anziché copiare il codice della soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions in ogni lezione orientata al progetto. Un'altra idea è formare un gruppo di studio con amici e seguire i contenuti insieme. Per approfondire, 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 [Installation Guide](INSTALLATION.md) per configurare il tuo ambiente -2. Consulta la [Usage Guide](USAGE.md) per imparare come lavorare con il curriculum +1. Controlla la [Guida all'installazione](INSTALLATION.md) per configurare il tuo ambiente +2. Consulta la [Guida all'uso](USAGE.md) per imparare a 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 +4. Partecipa alla nostra [comunità Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) per supporto -## 👩‍🏫 Per gli insegnanti +## 👩‍🏫 Per insegnanti -> **Teachers**: abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum. Ci piacerebbe ricevere il tuo feedback [nel nostro forum di discussione](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Insegnanti**: abbiamo [incluso alcune suggerimenti](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum. Ci farebbe piacere ricevere il vostro feedback [nel nostro forum di discussione](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Incontra 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 l'immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che l'hanno creato! +**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! ## 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, compresi 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 ancora. +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 di base della data science, compresi 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. -Inoltre, un quiz a bassa posta in gioco 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 completamente o parzialmente. I progetti partono piccoli e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 10 settimane. +Inoltre, un quiz a bassa posta in gioco prima di una lezione pone l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione ne garantisce una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o in parte. I progetti partono piccoli e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 10 settimane. -> Consulta le nostre linee guida: [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuire](CONTRIBUTING.md), [Traduzione](TRANSLATIONS.md). Accogliamo il tuo feedback costruttivo! +> Trova le nostre linee guida sul [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con piacere il tuo feedback costruttivo! ## Ogni lezione include: - Sketchnote opzionale - Video supplementare opzionale -- Quiz di riscaldamento pre-lezione +- Quiz di riscaldamento prima della 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 delle conoscenze - Una sfida - Letture supplementari - Compito - [Quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella Quiz-App, per un totale di 40 quiz da tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni, ma l'app dei quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono in corso di localizzazione. +> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella Quiz-App, per un totale di 40 quiz di tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni, ma l'app dei quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Vengono progressivamente localizzati. ## 🎓 Esempi per principianti -**Nuovo alla scienza dei dati?** Abbiamo creato una cartella speciale [examples directory](examples/README.md) con codice semplice e ben commentato per aiutarti a iniziare: +**Nuovo alla Data Science?** Abbiamo creato una speciale [directory degli esempi](examples/README.md) con codice semplice e ben commentato per aiutarti a iniziare: -- 🌟 **Hello World** - Il tuo primo programma di scienza dei dati -- 📂 **Loading Data** - Impara a leggere ed esplorare i dataset -- 📊 **Simple Analysis** - Calcola statistiche e trova pattern -- 📈 **Basic Visualization** - Crea grafici e diagrammi -- 🔬 **Real-World Project** - Flusso di lavoro completo dall'inizio alla fine +- 🌟 **Hello World** - Il tuo primo programma di data science +- 📂 **Caricamento dei dati** - Impara a leggere ed esplorare i dataset +- 📊 **Analisi semplice** - Calcola statistiche e trova modelli +- 📈 **Visualizzazione di base** - Crea grafici e diagrammi +- 🔬 **Progetto reale** - Flusso di lavoro completo dall'inizio alla fine -Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, rendendolo perfetto per i principianti assoluti! +Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, rendendolo perfetto per principianti assoluti! 👉 **[Inizia con gli esempi](examples/README.md)** 👈 @@ -134,59 +134,59 @@ Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, rendendol |![ Sketchnote di @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.it.png)| |:---:| -| Scienza dei dati per principianti: Roadmap - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science per Principianti: Roadmap - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numero lezione | Argomento | Raggruppamento della lezione | Obiettivi di apprendimento | Lezione collegata | Autore | +| Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di apprendimento | Lezione collegata | Autore | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definire la scienza dei dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti di base della scienza dei dati e come è correlata all'intelligenza artificiale, all'apprendimento automatico e ai big data. | [lezione](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etica della 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 | Definire i 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 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 i 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 anche 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 loro vari tipi e le basi per esplorare e analizzare i database a 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) | Nozioni di base sull'uso di Python per l'esplorazione dei dati con librerie come Pandas. Si raccomanda una comprensione di base della programmazione in 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) | Argomenti sulle tecniche di dati per pulire e trasformare i dati per gestire problemi di dati mancanti, imprecisi o incompleti. | [lezione](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizzare quantità | [Data Visualization](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 | [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 le loro 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 linee guida per rendere le tue visualizzazioni utili per la 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 scienza dei dati | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduzione al ciclo di vita della scienza dei dati e al 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 sulla presentazione degli insight derivati dai dati in modo che sia più facile per i decisori comprenderli. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | La 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 benefici. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | La scienza dei dati nel cloud | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | La scienza dei dati nel cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuire modelli con Azure Machine Learning Studio. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | La scienza dei dati nel mondo reale | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Progetti guidati dalla scienza dei dati nel mondo reale. | [lezione](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definire la Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti di base alla base della data science e come è correlata all'intelligenza artificiale, al machine learning e ai big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etica della Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Concetti, sfide e framework dell'etica dei dati. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definizione dei dati | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Come i dati sono classificati e le loro fonti comuni. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduzione alla Statistica e alla Probabilità | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Tecniche matematiche di probabilità e statistica per comprendere i dati. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Lavorare con dati relazionali | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati relazionali e le nozioni di base per esplorare e analizzare dati relazionali con il Structured Query Language, noto anche come SQL (pronunciato “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Lavorare con dati NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati non-relazionali, ai loro vari tipi e le basi per esplorare e analizzare database a documenti. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Lavorare con Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Nozioni di base sull'uso di Python per l'esplorazione dei dati con librerie come Pandas. Si raccomanda una comprensione fondamentale della programmazione in Python. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Preparazione dei dati | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Argomenti sulle tecniche per pulire e trasformare i dati per gestire problemi di dati mancanti, imprecisi o incompleti. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualizzare quantità | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Impara come usare Matplotlib per visualizzare dati sugli uccelli 🦆 | [lesson](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. | [lesson](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. | [lesson](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 le loro variabili. | [lesson](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 utili per una risoluzione efficace dei problemi e per ottenere insight. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduzione al ciclo di vita della Data Science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduzione al ciclo di vita della data science e al suo primo passo di acquisire ed estrarre i dati. | [lesson](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 data science si concentra sulle tecniche per analizzare i dati. | [lesson](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 data science si concentra sulla presentazione degli insight dai dati in modo che sia più facile per i decisori comprenderli. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Questa serie di lezioni introduce la data science nel cloud e i suoi benefici. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Addestramento di modelli utilizzando strumenti Low Code. |[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 nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuire modelli con 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 nel mondo reale | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Progetti guidati dalla data science nel mondo reale. | [lesson](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. Fai clic sul menu a discesa Code e seleziona l'opzione Open with Codespaces. -2. Seleziona + New codespace nella parte inferiore del pannello. -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). +1. Clicca sul menu a discesa Code e seleziona l'opzione Open with Codespaces. +2. Seleziona + New codespace in basso nel pannello. +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-for-a-repository). ## VSCode Remote - Containers -Segui questi passaggi per aprire questo repository in un contenitore usando la tua macchina locale e VSCode con l'estensione VS Code Remote - Containers: +Segui questi passaggi per aprire questo repo in un contenitore 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 tuo sistema soddisfi i prerequisiti (ad es. 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 contenitore di sviluppo, assicurati che il tuo sistema soddisfi i prerequisiti (cioè avere Docker installato) nella [documentazione per iniziare](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Per usare questo repository, puoi aprire il repository in un volume Docker isolato: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Nota**: Sotto il cofano, questo utilizzerà il comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** per clonare il codice sorgente in un volume Docker invece del filesystem locale. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sono il meccanismo preferito per persistere i dati del container. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Oppure apri una versione del repository clonata o scaricata localmente: - Clona questo repository nel tuo filesystem locale. - Premi F1 e seleziona il comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Seleziona la copia clonata di questa cartella, aspetta che il contenitore si avvii e prova. +- Seleziona la copia clonata di questa cartella, attendi l'avvio del contenitore e prova. ## Accesso offline -Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forka 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 sul tuo localhost: `localhost:3000`. +Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella radice di questo repo, digita `docsify serve`. Il sito sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`. -> Nota, i notebook non verranno renderizzati tramite Docsify, quindi quando devi eseguire un notebook, fallo separatamente in VS Code con un kernel Python. +> Nota: i notebook non verranno renderizzati tramite Docsify, quindi quando hai bisogno di eseguire un notebook, fallo separatamente in VS Code con un kernel Python. ## Altri curricula @@ -200,53 +200,53 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un'occhiata a: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![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) -[![Agenti IA 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) +[![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) +[![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) --- -### Serie IA generativa -[![IA generativa per principianti](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) -[![IA generativa (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) +### Serie sull'AI generativa +[![AI generativa per Principianti](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 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) +[![AI 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) +[![AI generativa (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) --- ### Apprendimento di base -[![ML per principianti](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 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) -[![IA 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) -[![Sicurezza informatica 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) -[![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) +[![ML per Principianti](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 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) +[![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 da 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 per programmazione affiancata da 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 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) -[![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) +[![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) ## Ottenere aiuto -**Problemi riscontrati?** Consulta la nostra [Guida alla risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni. +**Hai problemi?** Consulta la nostra [Guida alla risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni. -Se resti bloccato o hai domande sulla creazione di app di IA. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e le conoscenze vengono condivise 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 le conoscenze vengono condivise liberamente. [![Discord di Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Se hai feedback sul prodotto o riscontri errori durante lo sviluppo visita: -[![Forum degli sviluppatori 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) +[![Forum per sviluppatori 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) --- -Dichiarazione di non responsabilità: -Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pur impegnandoci a garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa è da considerarsi la fonte autorevole. Per informazioni critiche si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. +Avviso di non responsabilità: +Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci sforziamo di garantire l'accuratezza, si tenga presente che le traduzioni automatiche possono contenere errori o inesattezze. Il documento originale nella sua lingua natia deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ja/README.md b/translations/ja/README.md index 0a369e1bc..8045b2322 100644 --- a/translations/ja/README.md +++ b/translations/ja/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[アラビア語](../ar/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [ビルマ語（ミャンマー）](../my/README.md) | [中国語（簡体字）](../zh/README.md) | [中国語（繁体字・香港）](../hk/README.md) | [中国語（繁体字・マカオ）](../mo/README.md) | [中国語（繁体字・台湾）](../tw/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | 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[中国語（簡体字）](../zh/README.md) | [中国語（繁体字、香港）](../hk/README.md) | [中国語（繁体字、マカオ）](../mo/README.md) | [中国語（繁体字、台湾）](../tw/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | [カンナダ語](../kn/README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [リトアニア語](../lt/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [マラヤーラム語](../ml/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [ナイジェリア・ピジン](../pcm/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [ペルシア語（ファルシ）](../fa/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [ポルトガル語（ブラジル）](../br/README.md) | [ポルトガル語（ポルトガル）](../pt/README.md) | [パンジャブ語（グルムキー）](../pa/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | 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Copilotを活用するためのコツやティップスが得られます。 +現在、Discordで「Learn with AI」シリーズを開催しています。詳細と参加は [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) をご覧ください（開催期間：2025年9月18日〜30日）。GitHub Copilot をデータサイエンスで使うためのヒントやコツが得られます。 -![Learn with AI シリーズ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ja.jpg) +![AIと学ぶシリーズ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ja.jpg) -# あなたは学生ですか？ +# 学生ですか？ 以下のリソースから始めましょう： -- [Student Hub page](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、学生向けパック、および無料の認定バウチャーを取得する方法などが見つかります。コンテンツは少なくとも月単位で入れ替わるため、このページをブックマークして時々確認することをおすすめします。 -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 学生大使のグローバルコミュニティに参加しましょう。これがMicrosoftへの道になるかもしれません。 +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) このページには、初心者向けのリソース、学生向けパック、無料の認定バウチャーを得る方法などが掲載されています。月に一度以上コンテンツを入れ替えるため、ブックマークして時々確認することをおすすめします。 +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) グローバルな学生アンバサダ―のコミュニティに参加しましょう。これが Microsoft への道になるかもしれません。 # 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 +- **[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セットアップ手順 - **[使用ガイド](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方法 -- **[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)** - 教育の指針と教室向けリソース +- **[トラブルシューティング](TROUBLESHOOTING.md)** - よくある問題の解決策 +- **[コントリビュートガイド](CONTRIBUTING.md)** - このプロジェクトへの貢献方法 +- **[教師向け](for-teachers.md)** - 教える際のガイダンスと教室用リソース ## 👨‍🎓 学生向け -> **完全な初心者**: 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)から始めましょう！これらの簡単でコメント付きの例は、カリキュラム全体に入る前に基本を理解するのに役立ちます。 -> **[学生向け](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、講義前クイズから始めて演習を自分で完了してください。その後講義を読み、残りのアクティビティを完了します。解答コードをコピーするのではなく、レッスンを理解してプロジェクトを作成するように努めてください。ただし、そのコードは各プロジェクト指向のレッスン内の /solutions フォルダーにあります。別の案として、友人と学習グループを作り、一緒にコンテンツを進めることもできます。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。 +> **完全な初心者向け**：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)から始めましょう！これらのシンプルでコメントが充実した例は、カリキュラム全体に進む前に基礎を理解するのに役立ちます。 +> **[学生向け](https://aka.ms/student-page)**：このカリキュラムを自分で使うには、リポジトリをフォークして、事前講義クイズから始めて演習を自分で完了してください。その後、講義を読み残りのアクティビティを完了します。解答コードをコピーするのではなく、レッスン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。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があります。別のアイデアとしては、友人と学習グループを作り一緒にコンテンツを進めることです。さらに学習したい場合は [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) をおすすめします。 -**クイックスタート:** -1. 環境を設定するには[インストールガイド](INSTALLATION.md)を確認してください -2. カリキュラムの使い方を学ぶには[使用ガイド](USAGE.md)を参照してください -3. レッスン1から始めて順に進めてください -4. サポートのために[Discordコミュニティ](https://aka.ms/ds4beginners/discord)に参加してください +**クイックスタート：** +1. 環境をセットアップするには [インストールガイド](INSTALLATION.md) を確認してください +2. カリキュラムの使い方を学ぶには [使用ガイド](USAGE.md) を確認してください +3. レッスン1から順に進めてください +4. サポートが必要な場合は [Discordコミュニティ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) に参加してください ## 👩‍🏫 教師向け -> **教師の皆様**: このカリキュラムの使い方について[いくつかの提案](for-teachers.md)を含めています。フィードバックを[ディスカッションフォーラム](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)でお寄せください！ +> **教師の方へ**：このカリキュラムの使い方については [いくつかの提案を含めています](for-teachers.md)。ぜひ [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願いします！ ## チーム紹介 [![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) -> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトの動画を、 作成した人々について見ることができます！ +**GIF 作成：** [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関するビデオをご覧になれます！ ## 教育方針 -このカリキュラムを作るにあたり、プロジェクトベースであることと、頻繁なクイズを含むこと、という2つの教育方針を採用しました。このシリーズを終えるまでに、受講者はデータサイエンスの基本原則（倫理的概念、データ準備、データのさまざまな扱い方、データ可視化、データ分析、データサイエンスの実世界でのユースケースなど）を学びます。 +このカリキュラムを作成する際に、プロジェクトベースであることと、頻繁なクイズを含めること、という2つの教育上の原則を選びました。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（倫理の概念、データ準備、データの異なる取り扱い方、データ可視化、データ分析、データサイエンスの実世界でのユースケースなど）を学んでいるでしょう。 -さらに、授業前の低リスクなクイズは学生の学習への意図づけになり、授業後の2回目のクイズは定着を促します。このカリキュラムは柔軟で楽しく受講できるよう設計されており、全体または一部で受講できます。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には徐々に複雑になります。 +さらに、授業前の低リスクなウォームアップクイズは学生の学習意図を設定し、授業後の第2のクイズは定着を助けます。このカリキュラムは柔軟で楽しく設計されており、全体でも一部でも受講できます。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) をご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！ +> 当社の[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！ -## Each lesson includes: +## 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 -- 任意の補助動画 -- レッスン前のウォームアップクイズ -- 文書によるレッスン -- プロジェクトベースのレッスンでは、プロジェクトを構築するためのステップバイステップガイド +- 任意の補足ビデオ +- レッスン前ウォームアップクイズ +- テキストのレッスン +- プロジェクトベースのレッスンには、プロジェクトの構築方法に関するステップバイステップのガイド - 知識チェック - チャレンジ -- 補足資料 +- 補足読書 - 課題 - [レッスン後のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **クイズについての注意**: すべてのクイズは Quiz-App フォルダーに含まれており、合計で 40 個のクイズがあり、それぞれ 3 問あります。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するか Azure にデプロイできます。`quiz-app` フォルダーの指示に従ってください。クイズは徐々にローカライズされています。 +> **クイズについての注意**: すべてのクイズは Quiz-App フォルダーに収められており、合計40のクイズ（それぞれ3問）があります。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するか Azure にデプロイできます。`quiz-app` フォルダー内の指示に従ってください。クイズは段階的にローカライズされています。 ## 🎓 初心者向けの例 -**データサイエンスが初めてですか？** 開始を助ける、簡単でコメントが丁寧なコードを含む特別な [examples ディレクトリ](examples/README.md) を作成しました: +**データサイエンスが初めてですか？** 開始を支援するために、シンプルでコメントが豊富なコードを含む特別な[examples ディレクトリ](examples/README.md)を作成しました： - 🌟 **Hello World** - あなたの最初のデータサイエンスプログラム - 📂 **Loading Data** - データセットの読み込みと探索を学ぶ -- 📊 **Simple Analysis** - 統計を計算してパターンを見つける -- 📈 **Basic Visualization** - チャートやグラフを作成する -- 🔬 **Real-World Project** - 最初から最後までのワークフローを完了する +- 📊 **Simple Analysis** - 統計を計算しパターンを見つける +- 📈 **Basic Visualization** - チャートとグラフを作成する +- 🔬 **Real-World Project** - はじめから終わりまでの完全なワークフロー -各例には各ステップを説明する詳細なコメントが含まれており、完全な初心者に最適です！ +各例にはすべてのステップを説明する詳細なコメントが含まれているため、完全な初心者に最適です！ -👉 **[examples から始める](examples/README.md)** 👈 +👉 **[例から始める](examples/README.md)** 👈 -## Lessons +## レッスン -|![ スケッチノート: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ja.png)| +|![ スケッチノート - @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ja.png)| |:---:| -| 初心者のためのデータサイエンス: ロードマップ - _スケッチノート作成: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| データサイエンス入門：ロードマップ - _スケッチノート（作成: [@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 | 関連レッスン | 著者 | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 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本概念と、それが人工知能、機械学習、ビッグデータとどのように関連しているかを学びます。 | [レッスン](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ビデオ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | データサイエンスの倫理 | [Introduction](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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | データがどのように分類され、一般的なソースは何か。 | [レッスン](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 統計学と確率論の入門 | [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。 | [レッスン](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ビデオ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | リレーショナルデータの扱い | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | リレーショナルデータの入門と、Structured Query Language（SQL、発音は“see-quell”）を使ったリレーショナルデータの探索と分析の基本。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 非リレーショナルデータの入門、その各種タイプおよびドキュメントデータベースの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pythonの扱い | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandasなどのライブラリを用いたデータ探索のためのPythonの基本。Pythonプログラミングの基礎理解を推奨。 | [レッスン](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ビデオ](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、または不完全なデータの課題に対処するための、データのクレンジングや変換に関する技術。 | [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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlibを使って鳥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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 区間内の観測値と傾向を可視化する。 | [レッスン](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | データセットやその変数間の結びつき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 | 有意義な可視化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 問題解決やインサイトに役立つ価値ある可視化のテクニックとガイダンス。 | [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の入門 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルとその最初のステップであるデータの取得と抽出の紹介。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 分析 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | このフェーズは、データを分析するための手法に焦点を当てます。 | [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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 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のインサイトを提示することに焦点を当てます。 | [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 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | このシリーズのレッスンはクラウドでのデータサイエンスとその利点を紹介します。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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) and [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。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 実世界でのデータサイエンス | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 実世界のデータサイエンス駆動プロジェクト。 | [レッスン](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | データサイエンスの定義 | [導入](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、ビッグデータとどのように関係しているかを学びます。 | [レッスン](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ビデオ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | データサイエンスの倫理 | [導入](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 | [導入](1-Introduction/README.md) | データの分類方法とその一般的な出所。 | [レッスン](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 統計学と確率入門 | [導入](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。 | [レッスン](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ビデオ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | リレーショナルデータの操作 | [データの操作](2-Working-With-Data/README.md) | リレーショナルデータの導入と、Structured Query Language（SQL、発音は「シーキューエル」）を使用したリレーショナルデータの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL データの操作 | [データの操作](2-Working-With-Data/README.md) | 非リレーショナルデータの紹介、さまざまなタイプ、およびドキュメントデータベースの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python を使ったデータ作業 | [データの操作](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas のようなライブラリを使用したデータ探索における Python の基本。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) [ビデオ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | データ準備 | [データの操作](2-Working-With-Data/README.md) | 欠損、不正確、または不完全なデータの課題に対処するためのデータのクレンジングと変換のテクニックに関するトピック。 | [レッスン](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 数量の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib を使用して鳥のデータを可視化する方法を学びます 🦆 | [レッスン](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | データ分布の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 区間内の観測値や傾向を可視化します。 | [レッスン](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | 割合の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 離散的およびグループ化された割合を可視化します。 | [レッスン](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 関係性の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | データセットやその変数間のつながりや相関を可視化します。 | [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) | 問題解決や洞察に役立つ価値ある可視化を作るための技法とガイダンス。 | [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) | データサイエンスライフサイクルの導入と、その最初のステップであるデータの取得と抽出について。 | [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) | この段階はデータを分析するための技術に焦点を当てます。 | [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) | この段階は、意思決定者が理解しやすくするためにデータから得られた洞察を提示することに焦点を当てます。 | [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) | この一連のレッスンは、クラウドにおけるデータサイエンスとその利点を紹介します。 | [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使用し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 を使用したモデルのデプロイ。 | [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 | 現実世界のデータサイエンス | [現場での実践](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 現実世界でのデータサイエンス主導のプロジェクト。 | [レッスン](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Follow these steps to open this sample in a Codespace: -1. Code ドロップダウンメニューをクリックして、Open with Codespaces オプションを選択します。 -2. パネルの下部で + New codespace を選択します。 -For more info, check out the [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). +このサンプルを Codespace で開く手順は次のとおりです: +1. Code の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. ペインの下部で + New codespace を選択します。 +詳細については、[GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository) を確認してください。 ## VSCode Remote - Containers -Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: +ローカルマシンと VSCode を使用し、VS Code 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、次の手順に従ってください: -1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. もし開発コンテナを初めて使用する場合は、[the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) にある事前要件（例: Docker がインストールされていること）を満たしていることを確認してください。 -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +このリポジトリを使用するには、リポジトリを隔離された Docker ボリューム内で開くか、次のいずれかを行います: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Note**: 裏では、Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** コマンドを使用して、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。 [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) はコンテナデータを永続化するための推奨手段です。 -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +または、ローカルにクローンまたはダウンロードしたバージョンのリポジトリを開きます: -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- 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。 +- クローンしたこのフォルダーのコピーを選択し、コンテナが起動するのを待ってから試してみてください。 ## Offline access -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) を使用することで、このドキュメントをオフラインで実行できます。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ーで `docsify serve` と入力します。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます: `localhost:3000`。 -> 注: 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、VS Code で Python カーネルを使って別途実行してください。 +> 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 カーネルを実行している VS Code で別途実行してください。 -## Other Curricula +## その他のカリキュラム -Our team produces other curricula! Check out: +私たちのチームは他のカリキュラムも制作しています！チェックしてみてください: ### LangChain @@ -195,47 +200,47 @@ Our team produces other curricula! Check out: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![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 エージェント入門](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) +[![初心者向け 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) +[![初心者向け 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) +[![初心者向け 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) +[![初心者向け AI エージェント](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AIシリーズ -[![生成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) +[![初心者向け 生成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) [![生成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) --- -### 基礎学習 -[![機械学習 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) -[![データサイエンス 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) -[![AI 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) -[![サイバーセキュリティ 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) -[![Web 開発 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) -[![IoT 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) -[![XR 開発 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) +### コア学習 +[![初心者向け 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) +[![初心者向け データサイエンス](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) +[![初心者向け 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) +[![初心者向け サイバーセキュリティ](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) +[![初心者向け Web 開発](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) +[![初心者向け 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) +[![初心者向け XR 開発](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 シリーズ -[![AI ペアプログラミング向け 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 用 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) +[![AIペアプログラミング向け 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 向け 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 アドベンチャー](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) ## ヘルプ -**問題が発生していますか？** Check our [トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md) for solutions to common problems. +**問題が発生していますか？** [トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md) を確認して、よくある問題の解決方法を探してください。 -If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. +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 に関する議論に参加してください。ここは質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。 -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry の Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -If you have product feedback or errors while building visit: +製品に関するフィードバックや構築中のエラーがある場合は、次をご覧ください： [![Microsoft Foundry 開発者フォーラム](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) @@ -243,5 +248,5 @@ If you have product feedback or errors while building visit: 免責事項： -本書は 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。正確性の確保に努めていますが、自動翻訳には誤りや不正確な箇所が含まれる可能性があることにご留意ください。原文（原語で記載された文書）が最終的な権威ある出典と見なされるべきです。重要な情報については、専門の翻訳者による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じたいかなる誤解や解釈の相違についても、当社は一切の責任を負いません。 +本書は AI 翻訳サービス「Co-op Translator」（https://github.com/Azure/co-op-translator）を用いて翻訳されました。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さが含まれる場合があります。重要な情報については、専門の翻訳者による人による翻訳を推奨します。原文（原言語の文書）を正本かつ権威ある資料として扱ってください。本翻訳の使用により生じた誤解や誤った解釈については、一切の責任を負いかねます。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/kn/README.md b/translations/kn/README.md index 9e9004a79..6b9ad808a 100644 --- a/translations/kn/README.md +++ b/translations/kn/README.md @@ -1,189 +1,196 @@ -# ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ - ಒಂದು ಪಠ್ಯಕ್ರಮ +# ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ - ಒಂದು ಪಠ್ಯಕ್ರಮ [![GitHub Codespaces ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಿರಿ](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub ಪರವಾನಗಿ](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub ಕೊಡುಗೆದಾರರು](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub ಸಹಭಾಗಿಗಳು](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub ಸಮಸ್ಯೆಗಳು](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub ಕುರ್ಚಿಯ ವಿನಂತಿಗಳು](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![GitHub 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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) -ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ Azure Cloud Advocates ಅವರು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ 10-ವಾರಗಳ, 20-ಪಾಠಗಳ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನೀಡುವುದಕ್ಕೆ ಸಂತೋಷಪಡುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಪಾಠದಲ್ಲಿಯೂ ಪೂರ್ವ-ಪಾಠ ಮತ್ತು postar-ಪಾಠ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳಿವೆ, ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬರಹ ರೂಪದ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು, ಒಂದು ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಒಂದು ನಿಯೋಜನೆ ಇದೆ. ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾಠಪದ್ಧತಿ ನಿಮಗೆ ಕಟ್ಟುವಾಗ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ಕೊಡುತ್ತದೆ — ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡಲು 이것ು ಸಾಬೀತಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. +[![Microsoft Foundry ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡ್](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -**ನಮ್ಮ ಲೇಖಕರಿಗೆ ಹೃತ್ಪೂರ್ವಕ ಧನ್ಯವಾದಗಳು:** [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). +[![Microsoft Foundry ಡೆವಲಪರ್ ಫೋರಂ](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) -**🙏 ನಮ್ಮ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ಲೇಖಕರು, ಸಮೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಕೊಡುಗೆದಾರರಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಧನ್ಯವಾದಗಳು 🙏**, ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ 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), +Microsoft ನ Azure Cloud Advocates ಗಳು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ 10 ವಾರಗಳ, 20 ಪಾಠಗಳ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡಲು ಸಂತೋಷ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಾಠದಲ್ಲಿಯೂ ಪಾಠದ ಮುಂಚಿನ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳು, ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಲೇಖಿತ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು, ಒಂದು ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆ-ಆಧಾರಿತ ಪಠ್ಯಶೈಲಿ ನಿಮಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ — ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು 'ನೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ' ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವಿಧಾನ. + +**ನಮ್ಮ ಲೇಖಕರಿಗೆ ಹೃತ್ಪೂರ್ವಕ ಋಣಗಳು:** [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). + +**🙏 ನಮ್ಮ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ಲೇಖಕರು, ವಿಮರ್ಶಕರು ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ದಾನಿಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಧನ್ಯವಾದಗಳು 🙏,** ವಿಶೇಷವಾಗಿ 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.kn.png)| +|![ಸ್ಕೆಟ್ಚ್‌ನೋಟ್ - @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.kn.png)| |:---:| -| ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಫಾರ್ ಬಿಗಿನರ್ಸ್ - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ - _ಸ್ಕೆಟ್ಚ್‌ನೋಟ್ ಇಂದ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ +### 🌐 ಬಹು-ಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ -#### GitHub Action ಮೂಲಕ ಬೆಂಬಲಿತ (ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುವದು) +#### GitHub Action ಮೂಲಕ ಬೆಂಬಲ (ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ತಾಜಾ) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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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[ಇಲ್ಲಿ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) ಲಭ್ಯವಿದೆ** +**ಇನ್ಮುಂದೆ ನೀವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭಾಷಾ ಅನುವಾದಗಳು ಬೇಕಾದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿ [ಸೂಚಿತ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) ಮಾಡಲಾಗಿದೆ** -#### ನಮ್ಮ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿ -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### ನಮ್ಮ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿ +[![Microsoft Foundry ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡ್](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ನಾವು Discord ನಲ್ಲಿ Learn with AI ಸರಣಿಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಯಲು ಮತ್ತು ನಮಗೆ ಸೇರಲು [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ನಲ್ಲಿ 18 - 30 ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್, 2025 ರ ನಡುವೆ ಸೇರಿ. ನೀವು GitHub Copilot ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. +ನಾವು ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ "Learn with AI" ಸರಣಿಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ — ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು 18 - 30 September, 2025 ರ ನಡುವೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸೇರುವಿರಿ: [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord). ನೀವು GitHub Copilot ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಚತುರ್ತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. -![AI ಜೊತೆ навчಣ ಸರಣಿ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.kn.jpg) +![AI ಜೊತೆಗೆ ಕಲಿಯುವ ಸರಣಿ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.kn.jpg) -# ನೀವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯರೆ? +# ನೀವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ? -ಕೆಳಗಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: +ಕೆಳಗಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ಈ ಪುಟದಲ್ಲಿ ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಸರ್ಟಿಫಿಕೇಟ್ ವೌಚರ್ ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ದೊರಕುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಾಣುತ್ತೀರಿ. ನಾವು ವಿಷಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮುದುಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಬದಲಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಈ ಪುಟವನ್ನು ಬುಕ್‌మಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ಜಾಗತಿಕ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಅಂಬಾಸಿಡರ್ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿ, ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ನೆರವಾಗಬಹುದು. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ಈ ಪುಟದಲ್ಲಿ ನೀವು ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ವೌಚರ್ ಪಡೆಯುವ ರೀತಿಗಳನ್ನೂ ಕಾಣುವಿರಿ. ನಾವು محتوى ಅನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಮಾಸಿಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಪುಟವನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸೋಂಪುಹಾಕಿ. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಶ್ವದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡೆಲಿಗೇಟ್‌ಗಳ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಸೇರಿ — ಇದು ನಿಮ್ಮ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರವೇಶದ ಮಾರ್ಗವಾಗಬಹುದು. # ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ## 📚 ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಕ್ರಮವಾರಿಯಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುವ ಸೂಚನೆಗಳು -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳು -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ಈ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದು -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - ಬೋಧನಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ತರಗತಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಹಂತ-ಹಂತವಿರುವ ಸಿದ್ಧತಾ ಸೂಚನೆಗಳು +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಿಹಿತಿಗಳು +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳು +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ಈ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದು +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - ಬೋಧನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ತರಗತಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು -## 👨‍🎓 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗಾಗಿ -> **ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರು**: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸದಾಗಿ ಇದ್ದೀರಾ? ನಮ್ಮ [ಆರಂಭಿಕ-ಅನುಕೂಲ ಉದಾಹರಣೆಗಳು](examples/README.md) ಇಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ! ಈ ಸರಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಪಾಠದ ಮೂಲಭೂತವನ್ನು ಅವಲೋಕಿಸಲು ಸಹಾಯಮಾಡುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಮುಂದಾಗಿರಿ. -> **[ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು](https://aka.ms/student-page)**: ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನಿಮ್ಮದೇ ಮೇಲಾಗಿಯೂ ಬಳಸಲು, ಸಂಪೂರ್ಣ ರೆಪೋವನ್ನು ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಪಾಠ ಕ್ವಿಜ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಸ್ವತಃ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ನಂತರ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ಓದಿ ಉಳಿದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ಪರಿಹಾರದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ; ಆದರೂ, ಆ ಕೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾಠದ /solutions ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ನೀವು ಸ್ನೇಹಿತರೊಂದಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಗುಂಪು ರಚಿಸಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. +## 👨‍🎓 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ +> **ಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರು**: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗೆ ಹೊಸವರೆ? ನಮ್ಮ [beginner-friendly examples](examples/README.md) ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ! ಈ ಸರಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿರುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದೊಳಗೆ ಇಳಿಯುವ ಮುಂಚೆ ಮೂಲಭೂತ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಸ್ವತಃ ಬಳಸಲು, ಸಂಪೂರ್ಣ ರೆಪೊವನ್ನು fork ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಯಾಮಗಳನ್ನು ಸ್ವತಃ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ, ಪ್ರಿ-ಲೆಕ್‌ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಬಳಿಕ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ಪರಿಹಾರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಕಲಿಸುವ ಬದಲಾಗಿ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನ ಮಾಡಿ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆ ಕೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಯೋಜನಾಭಿಮಾನಿತ ಪಾಠದ /solutions ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಐڈیا ಎಂದರೆ ಗೆಳೆಯರೊಂದಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಗುಂಪು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮುಂದುವರಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. -**ಶೀಘ್ರ ಪ್ರಾರಂಭ:** -1. ನಿಮ್ಮ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು [Installation Guide](INSTALLATION.md) ಪರಿಶೀಲಿಸಿ -2. ಪಠ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕೋ ತಿಳಿಯಲು [Usage Guide](USAGE.md) ಪರಿಶೀಲಿಸಿ -3. ಪಾಠ 1 ರಿಂದ ಕ್ರಮಾಂತರವಾಗಿ ಆರಂಭಿಸಿ -4. ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ [Discord ಸಮುದಾಯ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ಗೆ ಸೇರ್ಪಡೆ ನೀಡಿ +**ದ್ರುತ ಪ್ರಾರಂಭ:** +1. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸೆಟ್‌ಅಪ್ ಮಾಡಲು [Installation Guide](INSTALLATION.md) ಪರಿಶೀಲಿಸಿ +2. ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು [Usage Guide](USAGE.md) ಓದಿ +3. ಪಾಠ 1 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮವಾರೀವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಯಿರಿ +4. ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ [Discord ಸಮುದಾಯ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ಗೆ ಸೇರಿ ## 👩‍🏫 ಶಿಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ -> **ಶಿಕ್ಷಕರು**: ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನಾವು [ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ](for-teachers.md). ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು [ನಮ್ಮ ಚರ್ಚಾ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ! +> **ಶಿಕ್ಷಕರು**: ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು [ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ](for-teachers.md). ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ನಮ್ಮ ಚರ್ಚಾ ಫೋರಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ: [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## ತಂಡವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ -[![ಪ್ರಚಾರ ವಿಡಿಯೋ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ಪ್ರಚಾರ ವಿಡಿಯೋ") +[![ಪ್ರಚಾರ ವೀಡಿಯೊ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ಪ್ರಚಾರ ವೀಡಿಯೊ") -**Gif ರಚನೆ:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ! +**GIF ರಚಿಸಿದವರು** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ的视频 ನೋಡಿ! -## ಅಧ್ಯಾಪನ ತತ್ವಗಳು +## Pedagogy -ನಾವು ಈ ಪಟ್ಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಎರಡು ಅಧ್ಯಾಪನ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ: ಇದು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು freqüೆಂಟ್ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಸರಣಿಯ ಅಂತ್ಯದೊಳಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು, ನೈತಿಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು, ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು, ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಉಪಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಲಿತಿರುತ್ತಾರೆ. +ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ನಾವು ಎರಡು ಪೆಡಗೋಗಿಕಲ್ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ: ಇದು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಬೇಕೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇದರಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳು ಇರಬೇಕು. ಈ ಸರಣಿಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಕಲಿತಿರುತ್ತಾರೆ, ಅದರಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು, ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ, ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು, ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಇತ್ಯಾದಿ ಸೇರಿವೆ. -ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ತರಗತಿಗೆ ಮುಂಚೆಯೇ ನಡೆಸಲಾದ ಕಡಿಮೆ-ಬದ್ಧ ಕ್ವಿಜ್ ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತರಗತಿಯಿಂದ ನಂತರದ ಎರಡನೇ ಕ್ವಿಜ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನವೀನ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆಯಾಗಿರುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಥವಾ ಭಾಗವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಆರಂಭಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು 10 ವಾರಗಳ ಚಕ್ರದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಹೀಗೆಯೇ ತೀವ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತವೆ. +ಅದರ ಜೊತೆಗೆ, ತರಗತಿಯ ಮುಂಚುದ್ದಿನ ಕಡಿಮೆ-ಮಹತ್ವದ ಕ್ವಿಜ್ ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ದಿಕ್ಕು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತರಗತಿಯ ನಂತರದ ದ್ವಿತೀಯ ಕ್ವಿಜ್ ಮತ್ತಷ್ಟು ನೆನಪು ಕಂಡು ಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಮುಡಿಬೋ ಮಾಡಬಹುದಾದದ್ದು ಮತ್ತು ರಂಜಕವಾಗುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಥವಾ ಭಾಗವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಸಣ್ಣದಿಂದ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು 10 ವಾರದ ಚಕ್ರದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ progressively ಆಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತವೆ. -> ನಮ್ಮ [ನಡವಳಿಕೆ ಸಂಹಿತೆ](CODE_OF_CONDUCT.md), [ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದು](CONTRIBUTING.md), [ಅನುವಾದ](TRANSLATIONS.md) ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ! +> ನಮ್ಮ [ಆಚರಣಾ ಸಂಹಿತೆ](CODE_OF_CONDUCT.md), [ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ](CONTRIBUTING.md), [ಅನುವಾದ](TRANSLATIONS.md) ಮಾರ್ಗನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ನಿಮ್ಮ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ! -## ಪ್ರತಿ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ: +## Each lesson includes: - ಐಚ್ಛಿಕ ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ -- ಐಚ್ಛಿಕ ಪೂರಕ ವೀಡಿಯೊ -- ಪೆÇ-ಪಾಠ ವಾರ್ಮಪ್ ಕ್ವಿಜ್ -- ಬರಹದ ಪಾಠ -- ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಆಧಾರಿತ ಪಾಠಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವದಕ್ಕಾಗಿ ಪದರೇ ಪದರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು -- ಜ್ಞಾನ ಪರಿಶೋಧನೆಗಳು -- ಒಂದು ಸವಾಲು +- ಐಚ್ಛಿಕ ಪೂರಕ ವೀಡಿಯೋ +- ಪಾಠದ ಮುಂಚಿನ ತಯಾರಿ ಕ್ವಿಜ್ +- ಲೇಖಿತ ಪಾಠ +- ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾಠಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು +- ಜ್ಞಾನ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು +- ಒಂದು ಚಾಲೆಂಜ್ - ಪೂರಕ ಓದು -- ಹುದ್ದೆ -- [ಪಾಠದ ನಂತರದ ಕ್ವಿಜ್](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- ಕಾರ್ಯ +- [ಪಾಠನಂತರ ಕ್ವಿಜ್](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ**: ಎಲ್ಲಾ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳು Quiz-App ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಇವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ವಿಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟು 40 ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳಿವೆ. ಅವು ಪಾಠಗಳೊಳಗಿನಿಂದ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕ್ವಿಜ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ચલಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ Azure ಗೆ ಡಿಪ್ಲಾಯ್ಚೇ ಮಾಡಬಹುದು; `quiz-app` ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಅವು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯೀಕರಿಸುತ್ತಿವೆ. +> **ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ**: ಎಲ್ಲಾ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳು Quiz-App ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ, ಒಟ್ಟು 40 ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳು 있으며 ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕ್ವಿಜ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ನಡೆಸಬಹುದು ಅಥವಾ Azure ಗೆ ಡಿಪ್ಲೋಯ್ ಮಾಡಬಹುದು; `quiz-app` ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಅವು क्रमಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿವೆ. -## 🎓 ಪ್ರಾರಂಭಿಕರಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು +## 🎓 Beginner-Friendly Examples -**ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸವಿದೀರಾ?** ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗಲು ಸರಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶೇಷ [ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ](examples/README.md) ಅನ್ನು ನಾವು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ: +**ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗೆ ಹೊಸದಾಗಿ ಆಗಿದ್ದೀರಾ?** ನಾವು ಸರಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಕೋಡ್ ಸಹಿತ ವಿಶೇಷ [ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ](examples/README.md) ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ್ದೇವೆ ताकि ನೀವು ಆರಂಭಿಸಬಹುದು: -- 🌟 **ಹೆಲೋ ವರ್ಲ್ಡ್** - ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ -- 📂 **ಡೇಟಾ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು** - ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ -- 📊 **ಸರಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ** - ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ -- 📈 **ಮೂಲಭೂತ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ** - ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ -- 🔬 **ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್** - ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ +- 🌟 **Hello World** - ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ +- 📂 **Loading Data** - ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ +- 📊 **Simple Analysis** - ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ +- 📈 **Basic Visualization** - ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ +- 🔬 **Real-World Project** - ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಕೊನೆವರೆಗಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ -ಪ್ರತಿ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವಿವರವಾದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳಿವೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ! +ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವಿಶದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಇರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸವರಿಗಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ! -👉 **[ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ](examples/README.md)** 👈 +👉 **[ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ](examples/README.md)** 👈 -## ಪಾಠಗಳು +## Lessons -|![ ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ — @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.kn.png)| +|![ ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ ರಚನೆ: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.kn.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ — [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್: ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ - _ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ ರಚನೆ: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| ಪಾಠ ಸಂಖ್ಯೆ | ವಿಷಯ | ಪಾಠ ಗುಂಪು | ಕಲಿಕಾ ಉದ್ದೇಶಗಳು | ಲಿಂಕ್ ಪಾಠ | ಲೇಖಕ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the basic concepts behind data science and how it’s related to artificial intelligence, machine learning, and big data. | [ಪಾಠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ವೀಡಿಯೊ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Data Ethics Concepts, Challenges & Frameworks. | [ಪಾಠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | How data is classified and its common sources. | [ಪಾಠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | The mathematical techniques of probability and statistics to understand data. | [ಪಾಠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ವೀಡಿಯೊ](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 the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “see-quell”). | [ಪಾಠ](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, its various types and the basics of exploring and analyzing document databases. | [ಪಾಠ](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 such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is recommended. | [ಪಾಠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ವೀಡಿಯೊ](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 the data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data. | [ಪಾಠ](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 🦆 | [ಪಾಠ](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 within an interval. | [ಪಾಠ](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. | [ಪಾಠ](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 and their variables. | [ಪಾಠ](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 for making your visualizations valuable for effective problem solving and insights. | [ಪಾಠ](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 its first step of acquiring and extracting data. | [ಪಾಠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on techniques to analyze data. | [ಪಾಠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier for decision makers to understand. | [ಪಾಠ](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) | This series of lessons introduces data science in the cloud and its benefits. | [ಪಾಠ](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. |[ಪಾಠ](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. | [ಪಾಠ](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 in the real world. | [ಪಾಠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು | [ಪರಿಚಯ](1-Introduction/README.md) | ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ. | [ಪಾಠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ವೀಡಿಯೋ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನೈತಿಕತೆ | [ಪರಿಚಯ](1-Introduction/README.md) | ಡೇಟಾ ನೈತಿಕತೆ ತತ್ವಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮುರ್ಕ್‌ಗಳು. | [ಪಾಠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ಡೇಟಾ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು | [ಪರಿಚಯ](1-Introduction/README.md) | ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂಲಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ. | [ಪಾಠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗೆ ಪರಿಚಯ | [ಪರಿಚಯ](1-Introduction/README.md) | ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಭಾವ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಣಿತೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ. | [ಪಾಠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ವೀಡಿಯೋ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | ರಿಲೇಶನಲ್ ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ರಿಲೇಶನಲ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು Structured Query Language (SQL, ಉಚ್ಛಾರಣೆ "see-quell") ಬಳಸಿ ರಿಲೇಶನಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರಗಳು. | [ಪಾಠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ಅಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಚಯ, ಅದರ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಭೂತತೆ. | [ಪಾಠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python ಬಳಕೆ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ಮುಂತಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ Python ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಭೂತಗಳು. Python ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಆದಿಧorizontal ಅರಿವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. | [ಪಾಠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ವೀಡಿಯೋ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ಕಾಣೆಯಾದ, ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಅಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹ್ಯಾಂಡಲ್ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು. | [ಪಾಠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | ಪ್ರಮಾಣಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಪಕ್ಷಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು 🦆 ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ | [ಪಾಠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ಅವಧಿಯೊಳಗಿನ ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವರ್ತನಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು. | [ಪಾಠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | ಅನುಪಾತಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) |iva ಡಿಸ್ಕ್ರೇಟ್ ಮತ್ತು ಗುಂಪಿನ ಶೇತಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು. | [ಪಾಠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ಸಂಬಂಧಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವ್ಯೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು. | [ಪಾಠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ನಿಮ್ಮ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು洞察ಗಳಿಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ. | [ಪಾಠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪಡೆದು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲ ಹಂತದ ಪರಿಚಯ. | [ಪಾಠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಈ ಹಂತವು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. | [ಪಾಠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ಸಂವಹನ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ಡೇಟಾದಿಂದ ದೊರೆಯುವ洞察ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ತಿಳಿಯುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಈ ಹಂತವು ಕೇಂದ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. | [ಪಾಠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ಈ ಪಾಠ ಸರಣಿಯು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. | [ಪಾಠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ಸೂಕ್ತೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸುವುದು. |[ಪಾಠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಡಿಪ್ಲಾಯ್ ಮಾಡುವುದರ ಕುರಿತು. | [ಪಾಠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | ವಾಸ್ತವಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | ವಾಸ್ತವಿಕ ಜೀವನದ デೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಚಾಲಿತ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು. | [ಪಾಠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ಈ ಸಾಲಿನನ್ನೊಂದು Codespace ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: -1. Code ಡ್ರಾಪ್-ಡೌನ್ ಮೆನುವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು Open with Codespaces ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. -2. ಪೇನಿನ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ + New codespace ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. -ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, [GitHub ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. +ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು Codespace ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲು ಈ քայլಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: +1. Code ಡ್ರಾಪ್-ಡೌನ್ ಮೆನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು Open with Codespaces ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. +2. ಪೇನ್‌ನ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಇರುವ + New codespace ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. +ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ## VSCode Remote - Containers -ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು VSCode ನಿಂದ VS Code Remote - Containers ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಈ ರೆಪೋವನ್ನು ಕಂಟೈನರ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: +ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರ ಮತ್ತು VSCode ಬಳಸಿ VS Code Remote - Containers ವಿಸ್ತರಣೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಕಂಟೇನರ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲು ಈ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: -1. ನೀವು ಮೊದಲಬಾರಿಗೆ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಕಂಟೈನರ್ ಬಳಸುತ್ತಿದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಪ್ರೇ-ರೆಕ್ವಿಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾ., Docker ಅನ್ನು ಅನುಸ್ಥಾಪಿಸಿರಬೇಕು) [ಗೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಟಾರ್ಟೆಡ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ನಲ್ಲಿ ನೋಡಿ. +1. Development container ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತಿರುವಂತೆಯಾದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆ [getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ನಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಪೂರ್ವ-ಅರ್ಹತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೋ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ Docker ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿರಬೇಕಾಗಿದೆ). -ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಬಳಸಲು, ನೀವು ಅಥವಾ ದ್ವಂದ್ವವಾಗಿಯೂ ರೆಪೊ ಅನ್ನು ಐಸೋಲೇಟೆಡ್ Docker ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಬಹುದು: +ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಬಳಸಲು, ನೀವು ರೆಪೊವನ್ನು ಅಪ್ರತ್ಯಯಿತ Docker ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಬಹುದು: -**ಗೌರವ ನಿಯಮ**: ಹಿಂಡಿನ ഭാഗದಲ್ಲಿ, ಇದು Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಂ ಬದಲಾಗಿ Docker ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗೆ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ಗಳನ್ನು ಕಂಟೈನರ್ ಡೇಟಾ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಇರುವ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯ ಮಾಧ್ಯಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. +**Note**: ಒಳಗಿಂದ ಇದು Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ,‌ ಇದು ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಬದಲು Docker ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ಕಂಟೇನರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. -ಅಥವಾ ರೆಪೊವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಡೌನ್‍ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ: +ಅಥವಾ ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿರುವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ: -- ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮಿಗೆ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿ. -- F1 ಒತ್ತಿ ಮತ್ತು Remote-Containers: Open Folder in Container... ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. -- ಈ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಕಂಟೈನರ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಲು ಕಾಯಿರಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. +- ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿ. +- F1 ಒತ್ತಿ ಮತ್ತು **Remote-Containers: Open Folder in Container...** ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. +- ಈ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿ ನಕಲನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಕಂಟೇನರ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಲು ಕಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ## ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರವೇಶ -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಈ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ [Docsify ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ](https://docsify.js.org/#/quickstart), ನಂತರ ಈ ರೆಪೊರ ರೂಟ್ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ `docsify serve` ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. ವೆಬ್‍ಸೈಟ್ ನಿಮ್ಮ localhost ನಲ್ಲಿ ಪೋರ್ಟ್ 3000 ಮೇಲೆ ಸರ್ವ್ ಆಗುತ್ತದೆ: `localhost:3000`. +ನೀವು [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ಬಳಸಿ ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಆಫ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಓಡಿಸಬಹುದು. ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ [Docsify ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್](https://docsify.js.org/#/quickstart) ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಈ ರೆಪೊನ ರೂಟ್ ಫೋಲ್ಡರಿನಲ್ಲಿ `docsify serve` ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ನಿಮ್ಮ ಲೋಕಲ್‌ಹೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪೋರ್ಟ್ 3000 ರಲ್ಲಿ ಸರ್ವ್ ಆಗುತ್ತದೆ: `localhost:3000`. + +> ಗಮನಿಸಿ, ನೋಟ್ಬುಕ್‌ಗಳನ್ನು Docsify ಮೂಲಕ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನೋಟ್ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ, ಅದನ್ನು VS Code ನಲ್ಲಿ Python ಕಣ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬೇರೆಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಿ. -> ಗಮನಿಸಿ, ನೋಟ್‍ಬುಕ್‌ಗಳು Docsify ಮೂಲಕ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನೋಟ್ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ನಡೆಸಬೇಕಾದಾಗ, ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ Python ಕರ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ VS Code ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಮಾಡಿ. +## ಇತರ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಗಳು -## ಇತರೆ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಗಳು +ನಮ್ಮ ತಂಡ ಇತರ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ! ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ### LangChain @@ -193,15 +200,15 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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 ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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 ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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 ಏಜೆಂಟ್ಸ್ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ 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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ 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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ 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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು](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) --- ### ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸರಣಿ -[![ಜನರೇಟಿವ್ AI ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಜನರೇಟಿವ್ 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) [![ಜನರೇಟಿವ್ 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) [![ಜನರೇಟಿವ್ 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) [![ಜನರೇಟಿವ್ 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) @@ -209,37 +216,37 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- ### ಮೂಲ ಅಧ್ಯಯನ -[![ML ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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) -[![ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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 ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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) -[![ಸೈಬರ್‌ಸುರಕ್ಷೆ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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) -[![ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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 ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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 ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ](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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ 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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್](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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ 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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಸೈಬರ್‌ಸುರಕ್ಷೆ](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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ವೆಬ್ ಡೆವ್](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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ 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) +[![ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ XR ಅಭಿವೃದ್ಧಿ](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 ಸರಣಿ -[![Copilot — AI ಜೊತೆಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ için](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 ಗಾಗಿ](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 ಜೊತೆಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ 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 ಗಾಗಿ 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 ಸಾಹಸ](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) -## ಸಹಾಯ ಪಡೆಯುವುದು +## ಸಹಾಯ ಪಡೆಯವುದು -**ಸಮಸ್ಯೆ ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ?** ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಮ್ಮ [ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ](TROUBLESHOOTING.md) ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. +**ಸಮಸ್ಯೆ ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ?** ನಮ್ಮ [ದೋಷ ಪರಿಹಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ](TROUBLESHOOTING.md) ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. -ನೀವು AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ತಿಕ್ಕಾಟಕ್ಕೆ ಸಿಲುಕಿದರೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿದ್ದರೆ, MCP ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳಲು ಇತರ ಕಲಿಯುತ್ತಿರುವವರ ಮತ್ತು ಅನುಭವಸಂಪನ್ನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ. ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಗತಿಸುವ ಹಾಗೂ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಹಾಯಕ ಸಮುದಾಯವಾಗಿದೆ. +If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry ಡಿಸ್ಕೋರ್ಡ್](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಮಾಣದ ವೇಳೆ ದೋಷಗಳು ಕಂಡುಬಂದಲ್ಲಿ ದಯವಿಟ್ಟು ಭೇಟಿ ಮಾಡಿ: +ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಮಾಣದ ವೇಳೆ ದೋಷಗಳಿದ್ದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಭೇಟಿ ಮಾಡಿ: -[![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 ಡೆವಲಪರ್ ಫೋರಂ](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) --- ಜವಾಬ್ದಾರಿ ನಿರಾಕರಣೆ: -ಈ ದಾಖಲೆ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆ ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳಿರಬಹುದೆಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಅರ್ಥಗತ ತೊಂದರೆಗಳು ಅಥವಾ ದೋಷವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಯಾವುದೇ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಲ್ಲ. +ಈ ದಾಖಲೆ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದೆಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ದಾಖಲೆ ಅನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಒತ್ತಾಯಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿಗೆ ನಾವು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ko/README.md b/translations/ko/README.md index 7b7c3146a..aa1124afc 100644 --- a/translations/ko/README.md +++ b/translations/ko/README.md @@ -1,13 +1,13 @@ -# 초보자를 위한 데이터 과학 - 커리큘럼 +# 초보자를 위한 데이터 사이언스 - 커리큘럼 [![GitHub Codespaces에서 열기](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,191 +17,191 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![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 구독자](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 관찰자](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/) -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry 디스코드](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 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) -Microsoft의 Azure Cloud Advocates는 데이터 과학에 관한 10주, 20개의 수업으로 구성된 커리큘럼을 제공하게 되어 기쁩니다. 각 수업에는 수업 전/후 퀴즈, 수업을 완료하기 위한 서면 지침, 해답 및 과제가 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 교육 방법을 통해 학습하면서 빌드하는 방식으로 새로운 기술이 더 잘 '정착'되도록 돕습니다. +마이크로소프트의 Azure Cloud Advocates는 데이터 사이언스에 관한 10주, 20강짜리 커리큘럼을 제공합니다. 각 강의에는 강의 전/후 퀴즈, 강의를 완료하기 위한 서면 지침, 솔루션 및 과제가 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 교수법은 학습하면서 직접 만들도록 하여 새로운 기술이 잘 '정착'되도록 돕는 입증된 방법입니다. -**저자분들께 깊은 감사:** [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). +**저자들께 깊이 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 감사 🙏 저희 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 저자들, 리뷰어들 및 콘텐츠 기여자들께,** 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), +**🙏 특별 감사 🙏 우리 [Microsoft 학생 홍보대사](https://studentambassadors.microsoft.com/) 저자, 검토자 및 콘텐츠 기여자들에게,** 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/) |![스케치노트 작성자 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ko.png)| |:---:| -| 초보자를 위한 데이터 과학 - _스케치노트 작성자 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 초보자를 위한 데이터 사이언스 - _스케치노트 작성자 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 다국어 지원 -#### GitHub Action으로 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지) +#### GitHub 액션을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 유지) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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](./README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | 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[슬로베니아어](../sl/README.md) | [스페인어](../es/README.md) | [스와힐리어](../sw/README.md) | [스웨덴어](../sv/README.md) | [타갈로그어(필리핀)](../tl/README.md) | [타밀어](../ta/README.md) | [텔루구어](../te/README.md) | [태국어](../th/README.md) | [터키어](../tr/README.md) | [우크라이나어](../uk/README.md) | [우르두어](../ur/README.md) | [베트남어](../vi/README.md) -**추가 번역을 원하시면 지원 가능한 언어 목록은 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)에 나와 있습니다** +**추가 번역을 원하시면 지원되는 언어 목록은 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### 커뮤니티에 참여하기 -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### 커뮤니티에 참여하세요 +[![Microsoft Foundry 디스코드](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -저희는 Discord에서 진행 중인 "AI와 함께 배우기" 시리즈를 운영하고 있습니다. 자세한 내용은 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)에서 확인하고 2025년 9월 18일부터 9월 30일까지 참가하세요. 데이터 과학을 위한 GitHub Copilot 사용 팁과 요령을 얻을 수 있습니다. +우리는 Discord에서 Learn with AI 시리즈를 진행하고 있습니다. 자세한 내용 및 참여는 [AI와 함께 배우기 시리즈](https://aka.ms/learnwithai/discord)에서 확인하세요. 기간: 2025년 9월 18일 - 30일. GitHub Copilot을 데이터 사이언스에 활용하는 팁과 요령을 얻을 수 있습니다. ![AI와 함께 배우기 시리즈](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ko.jpg) # 학생이신가요? -다음 자료들로 시작하세요: +다음 리소스로 시작하세요: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 이 페이지에서는 초보자용 자료, 학생 팩 및 무료 자격증 바우처를 받을 수 있는 방법 등을 찾을 수 있습니다. 이 페이지는 즐겨찾기에 추가해 두고 최소한 매달 콘텐츠를 교체할 때 확인해 보세요. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 전 세계 학생 앰배서더 커뮤니티에 참여하세요. 이것이 Microsoft로 가는 길이 될 수 있습니다. +- [학생 허브 페이지](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 이 페이지에서는 초보자용 리소스, 학생 팩 및 무료 인증 바우처를 받을 수 있는 방법 등을 찾아볼 수 있습니다. 이 페이지는 즐겨찾기에 추가해 두고 최소 한 달에 한 번씩 내용을 교체하므로 가끔 확인하는 것이 좋습니다. +- [Microsoft Learn 학생 홍보대사](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 전 세계 학생 홍보대사 커뮤니티에 참여하세요. 이것이 마이크로소프트에 들어가는 하나의 방법이 될 수 있습니다. # 시작하기 ## 📚 문서 -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - 초보자를 위한 단계별 설치 안내 -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - 예제 및 일반적인 워크플로 -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - 일반적인 문제에 대한 해결책 -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - 이 프로젝트에 기여하는 방법 -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - 교육 지침 및 교실 자료 +- **[설치 가이드](INSTALLATION.md)** - 초보자를 위한 단계별 설정 지침 +- **[사용 가이드](USAGE.md)** - 예제 및 일반적인 워크플로 +- **[문제 해결](TROUBLESHOOTING.md)** - 일반적인 문제 해결 방법 +- **[기여 가이드](CONTRIBUTING.md)** - 이 프로젝트에 기여하는 방법 +- **[교사용 자료](for-teachers.md)** - 교수 안내 및 수업 자료 -## 👨‍🎓 학생용 -> **완전 초보자**: 데이터 과학이 처음이신가요? 저희 [초보자 친화적 예제들](examples/README.md)부터 시작하세요! 이 간단하고 주석이 잘 달린 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 기본을 이해하는 데 도움이 됩니다. -> **[학생들](https://aka.ms/student-page)**: 이 커리큘럼을 혼자 사용하려면 저장소를 포크한 후 예제를 스스로 완료하세요. 먼저 수업 전 퀴즈로 시작한 다음 강의를 읽고 나머지 활동을 완료하세요. 솔루션 코드를 복사하기보다 수업을 이해하면서 프로젝트를 직접 만들어 보려고 노력하세요. 다만 해당 코드는 각 프로젝트 지향 수업의 /solutions 폴더에 있습니다. 또 다른 방법으로는 친구들과 스터디 그룹을 구성해 함께 내용을 따라가는 것입니다. 추가 학습을 원하시면 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)을 추천합니다. +## 👨‍🎓 학생을 위한 안내 +> **완전 초보자**: 데이터 과학이 처음이신가요? [초보자 친화적인 예제](examples/README.md)로 시작하세요! 이러한 간단하고 주석이 잘 달린 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 기본을 이해하는 데 도움이 됩니다. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: 이 커리큘럼을 스스로 사용하려면 리포지토리를 포크하고 강의 전 퀴즈부터 시작하여 연습 문제들을 스스로 완료하세요. 그런 다음 강의를 읽고 나머지 활동을 완료하세요. 솔루션 코드를 복사하기보다는 강의를 이해하면서 프로젝트를 만드는 것을 시도해 보세요; 하지만 해당 코드는 각 프로젝트 지향 수업의 /solutions 폴더에서 제공됩니다. 또 다른 방법은 친구들과 스터디 그룹을 만들어 함께 콘텐츠를 진행하는 것입니다. 추가 학습을 위해 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)을 권장합니다. **빠른 시작:** -1. 환경 설정을 위해 [Installation Guide](INSTALLATION.md)를 확인하세요 -2. 커리큘럼 사용 방법을 배우려면 [Usage Guide](USAGE.md)를 검토하세요 -3. 1과부터 순차적으로 수업을 진행하세요 -4. 지원을 원하시면 저희 [Discord 커뮤니티](https://aka.ms/ds4beginners/discord)에 참여하세요 +1. 환경을 설정하려면 [설치 가이드](INSTALLATION.md)를 확인하세요 +2. 커리큘럼 작업 방법을 배우려면 [사용 가이드](USAGE.md)를 검토하세요 +3. 1과부터 시작하여 순차적으로 진행하세요 +4. 지원을 위해 [Discord 커뮤니티](https://aka.ms/ds4beginners/discord)에 참여하세요 ## 👩‍🏫 교사용 -> **교사분들**: 이 커리큘럼을 어떻게 사용할지에 대한 몇 가지 제안을 [for-teachers.md](for-teachers.md)에 포함시켰습니다. 여러분의 피드백을 [토론 포럼](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)에서 기다립니다! +> **교사 분들**: 이 커리큘럼을 사용하는 방법에 대한 [몇 가지 제안](for-teachers.md)을 포함했습니다. 의견을 [토론 포럼](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)에서 알려주세요! -## 팀 소개 +## 팀을 만나보세요 -[![홍보 영상](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "홍보 영상") +[![프로모션 비디오](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "프로모션 비디오") -**Gif 제작자** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 위 이미지를 클릭하여 프로젝트 및 제작자들에 관한 동영상을 확인하세요! +**GIF 제작자** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트 그것을 만든 사람들에 대한 비디오를 볼 수 있습니다! ## 교수법 -이 커리큘럼을 구축하면서 두 가지 교육 원칙을 선택했습니다: 프로젝트 기반이라는 것과 자주 퀴즈가 포함된다는 것입니다. 이 시리즈가 끝날 때쯤, 학생들은 윤리 개념, 데이터 준비, 다양한 데이터 처리 방식, 데이터 시각화, 데이터 분석, 실제 데이터 과학 활용 사례 등 기본적인 데이터 과학 원리를 배우게 될 것입니다. +우리는 이 커리큘럼을 구성하면서 두 가지 교수법적 원칙을 선택했습니다: 프로젝트 기반 학습을 보장하고 자주 퀴즈를 포함하는 것입니다. 이 시리즈가 끝날 무렵, 학생들은 윤리적 개념, 데이터 준비, 다양한 데이터 작업 방식, 데이터 시각화, 데이터 분석, 데이터 과학의 실제 사용 사례 등 데이터 과학의 기본 원리를 배우게 됩니다. -또한 수업 전의 낮은 부담의 퀴즈는 학생이 주제 학습에 대한 의도를 설정하게 하고, 수업 후의 두 번째 퀴즈는 추가적인 기억 유지를 보장합니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전체 또는 일부만 수강할 수 있습니다. 프로젝트들은 작게 시작해서 10주 사이클의 끝에 갈수록 점차 복잡해집니다. +또한 수업 전의 낮은 부담의 퀴즈는 학생이 주제 학습에 의도를 설정하게 하고, 수업 후의 두 번째 퀴즈는 추가적인 기억 유지에 도움을 줍니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전체 또는 일부만 수강할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작하여 10주 사이클의 끝에 점점 더 복잡해집니다. -> 다음을 확인하세요: [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여](CONTRIBUTING.md), [번역](TRANSLATIONS.md) 가이드라인. 건설적인 피드백을 환영합니다! +> 다음 문서를 확인하세요: [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여 안내](CONTRIBUTING.md), [번역](TRANSLATIONS.md) 지침. 건설적인 피드백을 환영합니다! ## 각 수업에는 다음이 포함됩니다: - 선택적 스케치노트 -- 선택적 보충 동영상 -- 수업 전 워밍업 퀴즈 +- 선택적 보조 비디오 +- 수업 전 준비 퀴즈 - 서면 강의 -- 프로젝트 기반 수업의 경우, 프로젝트를 만드는 단계별 가이드 +- 프로젝트 기반 수업의 경우 프로젝트를 만드는 단계별 가이드 - 지식 점검 - 도전 과제 -- 추가 읽을거리 +- 보조 읽을거리 - 과제 - [수업 후 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **퀴즈에 대한 참고**: 모든 퀴즈는 Quiz-App 폴더에 포함되어 있으며, 총 40개의 퀴즈가 각 3개의 질문으로 구성되어 있습니다. 퀴즈들은 수업 내에서 링크되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다; `quiz-app` 폴더의 지침을 따르세요. 퀴즈들은 점진적으로 현지화되고 있습니다. +> **퀴즈에 대한 참고**: 모든 퀴즈는 Quiz-App 폴더에 포함되어 있으며, 총 40개의 퀴즈(각 3문제)가 있습니다. 퀴즈들은 수업 내에서 링크되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다; `quiz-app` 폴더의 지침을 따르세요. 퀴즈는 점진적으로 현지화되고 있습니다. -## 🎓 초보자 친화적인 예제 +## 🎓 초보자 친화적 예제 -**데이터 과학이 처음이신가요?** 시작하는 데 도움을 주기 위해 간단하고 주석이 잘 달린 코드를 포함한 특별한 [예제 디렉터리](examples/README.md)를 만들었습니다: +**데이터 과학이 처음이신가요?** 우리는 시작하는 데 도움이 되는 간단하고 주석이 잘 달린 코드를 포함한 특별한 [예제 디렉터리](examples/README.md)를 만들었습니다: -- 🌟 **Hello World** - 첫 번째 데이터 과학 프로그램 -- 📂 **Loading Data** - 데이터셋을 읽고 탐색하는 방법을 배웁니다 -- 📊 **Simple Analysis** - 통계를 계산하고 패턴을 찾습니다 -- 📈 **Basic Visualization** - 차트와 그래프를 만듭니다 -- 🔬 **Real-World Project** - 처음부터 끝까지의 전체 워크플로우 +- 🌟 **Hello World** - 당신의 첫 번째 데이터 과학 프로그램 +- 📂 **Loading Data** - 데이터셋을 읽고 탐색하는 방법 배우기 +- 📊 **Simple Analysis** - 통계를 계산하고 패턴 찾기 +- 📈 **Basic Visualization** - 차트와 그래프 만들기 +- 🔬 **Real-World Project** - 시작부터 끝까지 전체 워크플로우 -각 예제에는 단계별로 자세한 주석이 포함되어 있어 완전한 초보자에게도 적합합니다! +각 예제는 모든 단계를 설명하는 자세한 주석을 포함하고 있어 절대 초보자에게 적합합니다! -👉 **[예제부터 시작하세요](examples/README.md)** 👈 +👉 **[예제부터 시작하기](examples/README.md)** 👈 -## 수업 +## Lessons |![ 스케치노트 작성자 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ko.png)| |:---:| -| 초보자를 위한 데이터 과학: Roadmap - _스케치노트 작성자 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 초보자를 위한 데이터 과학: 로드맵 - _스케치노트 작성자 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| 수업 번호 | 주제 | 수업 그룹 | 학습 목표 | 연결된 수업 | 저자 | +| 수업 번호 | 주제 | 수업 분류 | 학습 목표 | 연결된 수업 | 저자 | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 데이터 과학 정의 | [소개](1-Introduction/README.md) | 데이터 과학의 기본 개념과 그것이 인공 지능, 기계 학습, 빅데이터와 어떤 관련이 있는지 학습합니다. | [수업](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [동영상](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) | 데이터 분류 방법과 일반적인 출처. | [수업](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. | [수업](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [동영상](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 관계형 데이터 다루기 | [데이터 다루기](2-Working-With-Data/README.md) | 관계형 데이터 소개 및 구조화 질의 언어(SQL, 발음 “see-quell”)를 사용하여 관계형 데이터를 탐색하고 분석하는 기본. | [수업](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL 데이터 다루기 | [데이터 다루기](2-Working-With-Data/README.md) | 비관계형 데이터 소개, 다양한 유형 및 문서형 데이터베이스를 탐색하고 분석하는 기본. | [수업](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python으로 데이터 다루기 | [데이터 다루기](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas와 같은 라이브러리를 사용한 데이터 탐색을 위한 Python 사용의 기본. Python 프로그래밍의 기초 지식 권장. | [수업](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [동영상](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 데이터 준비 | [데이터 다루기](2-Working-With-Data/README.md) | 결측, 부정확 또는 불완전한 데이터 문제를 처리하기 위한 데이터 정제 및 변환 기법 관련 주제. | [수업](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | 수량 시각화 | [데이터 시각화](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib을 사용하여 조류 데이터를 시각화하는 방법을 배웁니다 🦆 | [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 추세를 시각화하기. | [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 그룹화된 백분율 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 집합 및 변수들 간의 연결 및 상관 관계 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) | 효과적인 문제 해결과 인사이트를 얻기 위해 시각화를 가치있게 만드는 기법 및 지침. | [수업](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 데이터 과학 라이프사이클 소개 | [라이프사이클](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 라이프사이클 소개 및 데이터 획득·추출의 첫 단계. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 분석 | [라이프사이클](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 라이프사이클의 이 단계는 데이터를 분석하는 기법에 중점을 둡니다. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | 커뮤니케이션 | [라이프사이클](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 라이프사이클의 이 단계는 의사결정자가 이해하기 쉬운 방식으로 데이터에서 얻은 인사이트를 전달하는 데 중점을 둡니다. | [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) | 이 강의 시리즈는 클라우드에서의 데이터 과학과 그 이점을 소개합니다. | [수업](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) | 로우 코드 도구를 사용한 모델 학습. |[수업](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. | [수업](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 현장에서의 데이터 과학 | [현장](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 현실 세계의 데이터 과학 기반 프로젝트. | [수업](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | 데이터 과학 정의 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 데이터 과학의 기본 개념과 그것이 인공지능, 머신러닝, 빅데이터와 어떻게 관련되는지 배우세요. | [수업](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [비디오](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | 데이터 과학 윤리 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 데이터 윤리 개념, 과제 및 프레임워크. | [수업](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | 데이터 정의 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 데이터가 어떻게 분류되고 그 일반적인 출처는 무엇인지. | [수업](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 통계학 및 확률 소개 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 데이터를 이해하기 위한 확률 및 통계의 수학적 기법. | [수업](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [비디오](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | 관계형 데이터 작업 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 관계형 데이터 소개 및 구조화된 질의 언어(Structured Query Language, 약칭 SQL, 발음 “see-quell”)를 사용하여 관계형 데이터를 탐색하고 분석하는 기초. | [수업](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | 비관계형 데이터 작업 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 비관계형 데이터, 그 다양한 유형 및 문서형 데이터베이스를 탐색하고 분석하는 기초. | [수업](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python으로 작업하기 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas와 같은 라이브러리를 사용한 데이터 탐색을 위한 Python 사용 기초. Python 프로그래밍의 기초 이해가 권장됩니다. | [수업](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [비디오](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | 데이터 준비 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 결측, 부정확 또는 불완전한 데이터를 처리하기 위한 정리 및 변환 기술. | [수업](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | 수량 시각화 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib를 사용하여 새 데이터를 시각화하는 방법을 배우세요 🦆 | [수업](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 데이터 분포 시각화 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 이산적 및 그룹화된 백분율 시각화. | [수업](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | 관계 시각화 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 데이터 집합과 변수들 간의 연결 및 상관관계 시각화. | [수업](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | 의미 있는 시각화 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 효과적인 문제 해결과 인사이트 도출을 위해 시각화를 가치 있게 만드는 기술과 지침. | [수업](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 데이터 과학 수명주기 소개 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 수명주기 소개와 데이터 수집 및 추출이라는 첫 단계. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 분석 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터 과학 수명주기의 이 단계는 데이터를 분석하는 기법에 초점을 맞춥니다. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | 커뮤니케이션 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 데이터의 통찰을 의사결정자가 이해하기 쉽게 제시하는 것에 초점을 맞춘 데이터 과학 수명주기의 단계. | [수업](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 클라우드에서의 데이터 과학과 그 이점을 소개하는 일련의 수업입니다. | [수업](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 클라우드에서의 데이터 과학 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code 도구를 사용하여 모델을 학습시키기. |[수업](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 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio로 모델 배포. | [수업](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 현장의 데이터 과학 | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 실제 세계에서의 데이터 과학 기반 프로젝트. | [수업](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -이 샘플을 Codespace에서 열려면 다음 단계를 따르세요: -1. Code 드롭다운 메뉴를 클릭한 후 'Open with Codespaces' 옵션을 선택하세요. -2. 창 하단에서 + New codespace를 선택하세요. -자세한 내용은 [GitHub 문서](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)를 확인하세요. +Follow these steps to open this sample in a Codespace: +1. Code 드롭다운 메뉴를 클릭한 다음 Open with Codespaces 옵션을 선택하세요. +2. 창의 하단 패널에서 + New codespace를 선택하세요. +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -로컬 머신과 VSCode에서 VS Code Remote - Containers 확장을 사용하여 이 리포지토리를 컨테이너에서 열려면 다음 단계를 따르세요: +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: -1. 개발 컨테이너를 처음 사용하는 경우, [시작 안내 문서](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)에 있는 사전 요구 사항(예: Docker 설치 여부)을 충족하는지 확인하세요. +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -이 리포지토리를 사용하려면 리포지토리를 격리된 Docker 볼륨에서 열거나: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**참고**: 내부적으로 이는 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 명령을 사용하여 소스 코드를 로컬 파일시스템 대신 Docker 볼륨에 클론합니다. [볼륨](https://docs.docker.com/storage/volumes/)은 컨테이너 데이터를 유지하는 데 권장되는 메커니즘입니다. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -또는 로컬에 클론하거나 다운로드한 리포지토리 버전을 열 수 있습니다: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- 이 리포지토리를 로컬 파일시스템으로 클론하세요. -- F1을 누르고 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 명령을 선택하세요. -- 클론한 폴더를 선택하고, 컨테이너가 시작될 때까지 기다린 후 사용해 보세요. +- 이 저장소를 로컬 파일시스템에 복제하세요. +- F1을 누른 다음 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 명령을 선택하세요. +- 복제한 이 폴더를 선택하고 컨테이너가 시작될 때까지 기다린 다음 사용해 보세요. -## 오프라인 액세스 +## Offline access -[Docsify](https://docsify.js.org/#/)를 사용하면 이 문서를 오프라인으로 실행할 수 있습니다. 이 리포지토리를 포크하고, 로컬 머신에 [Docsify 설치](https://docsify.js.org/#/quickstart)한 다음, 이 리포지토리의 루트 폴더에서 `docsify serve`를 입력하세요. 웹사이트는 localhost의 포트 3000에서 제공됩니다: `localhost:3000`. +You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> 참고: 노트북은 Docsify에서 렌더링되지 않으므로 노트북을 실행해야 할 경우 별도로 VS Code에서 Python 커널로 실행하세요. +> 참고: Docsify에서는 노트북이 렌더링되지 않으므로 노트북을 실행해야 하는 경우 VS Code에서 Python 커널을 실행하여 별도로 수행하세요. -## 기타 커리큘럼 +## Other Curricula -저희 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요: +Our team produces other curricula! Check out: ### 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) +[![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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![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 엣지 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 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) @@ -226,21 +226,21 @@ Microsoft의 Azure Cloud Advocates는 데이터 과학에 관한 10주, 20개의 --- -### Copilot 시리즈 +### 코파일럿 시리즈 [![AI 페어 프로그래밍을 위한 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#/.NET용 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) +[![C#/.NET을 위한 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 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) -## 도움 받기 +## 도움받기 -**문제가 발생했나요?** 일반적인 문제에 대한 해결 방법은 [문제 해결 가이드](TROUBLESHOOTING.md)에서 확인하세요. +**문제가 발생했나요?** 일반적인 문제에 대한 해결책은 [문제 해결 안내서](TROUBLESHOOTING.md)에서 확인하세요. -AI 앱을 구축하는 과정에서 막히거나 질문이 있으신가요? MCP에 대해 다른 학습자 및 경험 많은 개발자들과 토론에 참여하세요. 질문을 환영하고 지식이 자유롭게 공유되는 지원 커뮤니티입니다. +AI 앱을 만드는 동안 막히거나 질문이 있나요? MCP에 대해 다른 학습자 및 경험 많은 개발자들과 토론에 참여하세요. 질문을 환영하고 지식을 자유롭게 공유하는 지원 커뮤니티입니다. [![Microsoft Foundry 디스코드](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -제품 관련 피드백이나 빌드 중 오류가 있는 경우 방문하세요: +제품에 대한 피드백이나 빌드 중 발생한 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) @@ -248,5 +248,5 @@ AI 앱을 구축하는 과정에서 막히거나 질문이 있으신가요? MCP 면책 조항: -이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator(https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 양지해 주시기 바랍니다. 원문(원어)은 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문 번역가에 의한 번역을 권장합니다. 이 번역의 사용으로 인해 발생하는 모든 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. +이 문서는 AI 번역 서비스인 Co-op Translator(https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 알려드립니다. 원문(원어) 문서를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해서는 당사는 책임을 지지 않습니다. \ No newline at end of file diff --git a/translations/lt/README.md b/translations/lt/README.md index e5c638f95..60623213e 100644 --- a/translations/lt/README.md +++ b/translations/lt/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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](./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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**Jei norite, kad būtų palaikomos papildomos vertimo kalbos, jų sąrašas pateiktas [čia](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jei norite, kad būtų palaikomos papildomos kalbos, palaikomos kalbos išvardytos [čia](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Prisijunkite prie mūsų bendruomenės [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Mes vykdome Discord seriją „Mokykitės su AI“, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų per [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 d. iki 30 d. Ten gausite patarimų ir gudrybių, kaip naudoti GitHub Copilot Duomenų mokslui. +Mes rengiame Discord „Mokymasis su DI“ seriją — sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų [Mokymasis su DI serijos](https://aka.ms/learnwithai/discord) renginio nuo 2025 m. rugsėjo 18 d. iki 30 d. Gavę patarimų ir gudrybių, kaip naudoti GitHub Copilot Duomenų mokslui. -![Mokykitės su AI serija](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.lt.jpg) +![Mokymasis su DI serija](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.lt.jpg) # Ar esi studentas? -Pradėkite naudodamiesi šiais ištekliais: +Pradėkite nuo šių išteklių: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, studentų rinkinius ir net būdus gauti nemokamą sertifikato kuponą. Tai puslapis, kurį verta išsaugoti žymėje ir kartais patikrinti, nes mes atnaujiname turinį bent kartą per mėnesį. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Šiame puslapyje rasite pradedantiesiems skirtus išteklius, studentų paketus ir net būdus gauti nemokamą sertifikato kuponą. Tai puslapis, kurį verta pažymėti ir tikrinti laikas nuo laiko, nes mes atnaujiname turinį bent kartą per mėnesį. - [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. # Kaip pradėti ## 📚 Dokumentacija -- **[Įdiegimo vadovas](INSTALLATION.md)** - žingsnis po žingsnio nustatymo instrukcijos pradedantiesiems -- **[Naudojimo vadovas](USAGE.md)** - pavyzdžiai ir dažniausiai naudojamos darbo eigos -- **[Trikčių šalinimas](TROUBLESHOOTING.md)** - sprendimai dažniausioms problemoms -- **[Bendradarbiavimo vadovas](CONTRIBUTING.md)** - kaip prisidėti prie šio projekto -- **[Mokytojams](for-teachers.md)** - pedagoginė medžiaga ir klasės ištekliai +- **[Įdiegimo vadovas](INSTALLATION.md)** - Žingsnis po žingsnio nustatymo instrukcijos pradedantiesiems +- **[Naudojimo vadovas](USAGE.md)** - Pavyzdžiai ir įprasti darbo srautai +- **[Trikčių šalinimas](TROUBLESHOOTING.md)** - Sprendimai dažnoms problemoms +- **[Kaip prisidėti](CONTRIBUTING.md)** - Kaip prisidėti prie šio projekto +- **[Mokytojams](for-teachers.md)** - Mokymo gairės ir klasės ištekliai ## 👨‍🎓 Studentams -> **Visiškai pradedantieji**: naujas duomenų moksle? Pradėkite nuo mūsų [pradedantiesiems tinkamų pavyzdžių](examples/README.md)! Šie paprasti, gerai komentuoti pavyzdžiai padės suprasti pagrindus prieš pradėdami visą mokymo programą. -> **[Studentams](https://aka.ms/student-page)**: jei norite naudoti šią mokymo programą savarankiškai, suforkinkite visą saugyklą ir atlikite pratimus patys, pradėdami nuo priešpamokos testo. Tada perskaitykite paskaitą ir atlikite likusias veiklas. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne kopijuodami sprendimų kodą; vis dėlto tas kodas yra pateiktas /solutions aplankuose kiekvienoje projektinėje pamokoje. Kita idėja — suformuoti 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**: Naujas duomenų moksle? Pradėkite nuo mūsų [pradedantiesiems draugiškų pavyzdžių](examples/README.md)! Šie paprasti, gerai paaiškinti pavyzdžiai padės suprasti pagrindus prieš imantis visos mokymo programos. +> **[Studentai](https://aka.ms/student-page)**: kad naudotumėte šią mokymo programą savarankiškai, fork'inkite visą repozitoriją ir atlikite užduotis savarankiškai, pradėdami nuo priešpaskaitinio testo. Tuomet perskaitykite paskaitą ir atlikite likusias veiklas. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne kopijuodami sprendimo kodą; vis dėlto tas kodas yra prieinamas kiekvienos projekto orientuotos pamokos /solutions aplankuose. Kita idėja — suformuoti studijų 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). **Greitas pradėjimas:** -1. Patikrinkite [Įdiegimo vadovą](INSTALLATION.md), kad sukonfigūruotumėte savo aplinką -2. Peržiūrėkite [Naudojimo vadovą](USAGE.md), kad sužinotumėte, kaip naudotis mokymo programa -3. Pradėkite nuo 1 pamokos ir eikite nuosekliai +1. Peržiūrėkite [Įdiegimo vadovą](INSTALLATION.md) norėdami paruošti savo aplinką +2. Peržiūrėkite [Naudojimo vadovą](USAGE.md), kad sužinotumėte, kaip dirbti su mokymo programa +3. Pradėkite nuo 1 pamokos ir dirbkite paeiliui 4. Prisijunkite prie mūsų [Discord bendruomenės](https://aka.ms/ds4beginners/discord) dėl pagalbos ## 👩‍🏫 Mokytojams -> **Mokytojams**: mes [įtraukėme keletą pasiūlymų](for-teachers.md) apie tai, kaip naudoti šią mokymo programą. Būtume dėkingi už jūsų atsiliepimus [mūsų diskusijų forume](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **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)! ## Susipažinkite su komanda -[![Reklaminis vaizdo įrašas](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![Reklaminis vaizdo įrašas](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Reklaminis vaizdo įrašas") -**Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Spustelėkite aukščiau esantį paveikslėlį, kad pažiūrėtumėte vaizdo įrašą apie projektą žmones, kurie jį sukūrė! +**Gif autorius** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Spustelėkite aukščiau esantį vaizdą, kad peržiūrėtumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! ## Pedagogika -Kurdami šią mokymo programą mes pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų paremta projektais ir kad joje būtų dažnos viktorinos. Iki šios serijos pabaigos studentai išmoks pagrindinius duomenų mokslo principus, įskaitant etines sąvokas, duomenų paruošimą, skirtingus duomenų apdorojimo būdus, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, duomenų mokslo realaus pasaulio panaudojimo atvejus ir daugiau. +Mes pasirinkome dvi pedagogines nuostatas kurdami šią mokymo programą: užtikrinti, kad ji būtų projektu grįsta, ir kad joje būtų dažnos viktorinos. Iki šios serijos pabaigos studentai išmoks pagrindinius duomenų mokslo principus, įskaitant etikos sąvokas, duomenų paruošimą, skirtingus būdus dirbti su duomenimis, duomenų vizualizavimą, duomenų analizę, realaus pasaulio duomenų mokslo taikymus ir dar daugiau. -Be to, mažos reikšmės viktorina prieš pamoką nukreipia studentą į temos mokymąsi, o antra viktorina po pamokos padeda geriau išsaugoti informaciją. Ši mokymo programa sukurta būti lanksčia ir smagia — ją galima studijuoti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo mažų užduočių ir tampa vis sudėtingesni per 10 savaičių ciklą. +Be to, mažos rizikos viktorina prieš pamoką nukreipia studentą į temos mokymąsi, o antra viktorina po pamokos užtikrina geresnį įsisavinimą. Ši mokymo programa sukurta taip, kad būtų lanksčią ir linksmą, ją galima atlikti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo mažų užduočių ir pamažu tampa sudėtingesni per 10 savaičių ciklą. -> Raskite mūsų [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvių atsiliepimų! +> Raskite mūsų [Elgesio taisykles](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo](CONTRIBUTING.md), [Vertimo](TRANSLATIONS.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvaus atsiliepimo! ## Kiekviena pamoka apima: -- Neprivaloma sketchnote -- Neprivalomas papildomas vaizdo įrašas -- Priešpamokinė apšilimo viktorina +- Pasirenkama sketchnote +- Pasirinktinė papildoma vaizdo medžiaga +- Įžanginė viktorina prieš pamoką - Rašytinė pamoka -- Projektinėms pamokoms, žingsnis po žingsnio vadovai, kaip sukurti projektą -- Žinių patikrinimai +- Projektinėms pamokoms — žingsnis po žingsnio vadovai, kaip sukurti projektą +- Žinių tikrinimai - Iššūkis -- Papildoma skaitymo medžiaga +- Papildomas skaitymas - Užduotis - [Viktorina po pamokos](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Pastaba apie viktorinas**: Visos viktorinos yra Quiz-App aplanke, iš viso 40 viktorinų po tris klausimus kiekvienoje. Jos yra susietos iš pamokų, tačiau viktorinų programėlę galima paleisti vietoje arba diegti į Azure; vykdykite nurodymus `quiz-app` aplanke. Jos pamažu lokalizuojamos. +> **Pastaba apie viktorinas**: Visos viktorinos yra Quiz-App kataloge; iš viso yra 40 viktorinų po tris klausimus kiekvienoje. Jos yra susietos pamokose, tačiau viktorinų programėlę galima paleisti vietoje arba diegti į Azure; vadovaukitės nurodymais `quiz-app` kataloge. Jos palaipsniui lokalizuojamos. -## 🎓 Pavyzdžiai pradedantiesiems +## 🎓 Pradedantiesiems draugiški pavyzdžiai -**Pradedate duomenų moksle?** Sukūrėme specialų [pavyzdžių katalogą](examples/README.md) su paprastu, gerai komentaruotu kodu, kad padėtume jums pradėti: +**Naujokas duomenų mokslui?** Mes sukūrėme specialų [pavyzdžių katalogą](examples/README.md) su paprastu, gerai komentuotu kodu, kad padėtume jums pradėti: - 🌟 **Hello World** - Jūsų pirmoji duomenų mokslo programa -- 📂 **Loading Data** - Išnagrinėkite, kaip skaityti ir tyrinėti duomenų rinkinius -- 📊 **Simple Analysis** - Apskaičiuokite statistinius rodiklius ir raskite dėsningumus +- 📂 **Loading Data** - Išmokite skaityti ir tyrinėti duomenų rinkinius +- 📊 **Simple Analysis** - Apskaičiuokite statistiką ir raskite dėsningumus - 📈 **Basic Visualization** - Kurkite diagramas ir grafikus - 🔬 **Real-World Project** - Pilnas darbo eiga nuo pradžios iki pabaigos -Kiekvienas pavyzdys turi detalių komentarų, paaiškinančių kiekvieną žingsnį, todėl puikiai tinka visiškiems pradedantiesiems! +Kiekvienas pavyzdys turi išsamius komentarus, paaiškinančius kiekvieną žingsnį, todėl jis puikiai tinka visiškiems pradedantiesiems! 👉 **[Pradėkite nuo pavyzdžių](examples/README.md)** 👈 ## Pamokos -|![ Sketchnote autorius @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.lt.png)| +|![ Sketchnote sukūrė @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.lt.png)| |:---:| -| Duomenų mokslas pradedantiesiems: kelio žemėlapis - _Sketchnote autorius [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Duomenų mokslas pradedantiesiems: kelio žemėlapis - _Sketchnote sukūrė [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Duomenų mokslo apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Suprasti pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininiu mokymusi 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 sistemos. | [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 dažniausi šaltiniai. | [pamoka](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Įvadas į statistiką ir tikimybių teoriją | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Matematinės tikimybių ir statistikos technikos 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 pagrindai, kaip tyrinėti ir analizuoti reliacinius duomenis naudojant struktūrinę užklausų kalbą, dar vadinamą SQL (tariama „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 nereliacinius duomenis, jų tipus 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) | Pagrindai, kaip naudoti Python duomenų tyrinėjimui su bibliotekomis, tokiomis kaip Pandas. Rekomenduojama turėti pagrindines Python programavimo žinias. | [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) | Teminės sritys apie duomenų valymo ir transformavimo technikas, kaip spręsti trūkstamų, netikslių ar neišsamių duomenų problemas. | [pamoka](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Kiekių vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Sužinokite, kaip naudoti Matplotlib paukščių duomenims vizualizuoti 🦆 | [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) | Observacijų ir tendencijų intervale 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) | Diskretinių ir sugrupuotų 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) | 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) | Technikos ir gairės, kaip padaryti vizualizacijas naudingas sprendimų priėmimui ir įžvalgoms. | [pamoka](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą ir jo pirmą žingsnį — duomenų surinkimą ir išgavimą. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analizė | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė orientuota į duomenų analizės technikas. | [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 gyvavimo ciklo fazė skirta pateikti duomenų įžvalgas tokiu būdu, kad sprendimus priimantys asmenys jas lengviau suprastų. | [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) and [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) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Duomenų mokslas realiame pasaulyje | [Realiame pasaulyje](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Duomenų mokslo varomos realaus pasaulio projektų apžvalga. | [pamoka](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Duomenų mokslo apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Išmokti pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir suprasti, kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininio mokymosi ir didžiųjų duomenų sritimis. | [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 gairės. | [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 | Įvadas į statistiką ir tikimybių teoriją | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Matematinės tikimybių ir statistikos technikos 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 pagrindai, kaip tirti ir analizuoti reliacinius duomenis naudojant struktūrizuotą užklausų kalbą, dar žinomą kaip SQL (ištariama „see-quell“). | [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 nereliacinius duomenis, jų įvairius tipus ir pagrindus, kaip tirti 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 tyrimui pagrindai su tokiomis bibliotekomis kaip Pandas. Rekomenduojama turėti pagrindines Python programavimo žinias. | [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 technikas, skirtas spręsti trūkstamų, netikslių ar nepilnų duomenų problemas. | [pamoka](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Kiekių 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) | Observacijų ir tendencijų vizualizavimas 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 sugrupuotų procentų 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) | Technikos ir gairės, kaip padaryti vizualizacijas naudingas efektyviam problemų sprendimui ir įžvalgų gavimui. | [pamoka](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą ir pirmąjį jo žingsnį — duomenų įsigijimą ir išgavimą. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analizė | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė orientuota į duomenų analizavimo technikas. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikavimas | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė orientuota į įžvalgų iš duomenų pateikimą taip, kad sprendimus priimantys asmenys lengviau juos suprastų. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Duomenų mokslas debesyje | [Duomenys debesyje](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ši pamokų serija supažindina su duomenų mokslu debesyje ir jo privalumais. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Duomenų mokslas debesyje | [Duomenys debesyje](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Duomenų mokslas debesyje | [Duomenys debesyje](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Duomenų mokslas realiame pasaulyje | [Realiame pasaulyje](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Duomenų mokslo varomos realaus pasaulio projektai. | [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 išskleidžiamąjį meniu Code ir pasirinkite parinktį Open with Codespaces. -2. Pasirinkite + New codespace lange apačioje. +2. Pasirinkite + New codespace apačioje esančiame skydelyje. Daugiau informacijos rasite [GitHub dokumentacijoje](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 repozitorijų konteineryje naudodami savo vietinę mašiną ir VS Code Remote - Containers plėtinį: +Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šią saugyklą konteineryje naudodami savo vietinį kompiuterį ir VSCode su VS Code Remote - Containers plėtiniu: -1. Jei pirmą kartą naudojate vystymo konteinerį, įsitikinkite, kad jūsų sistema atitinka išankstines sąlygas (pvz., turi įdiegtą Docker) nurodytas [pradžios dokumentacijoje](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jei pirmą kartą naudojate kūrimo konteinerį, įsitikinkite, kad jūsų sistema atitinka reikalavimus (pvz., yra įdiegtas Docker) žr. [pradžios dokumentaciją](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Norėdami naudoti šį repozitorijų, galite atidaryti saugyklą izoliuotame Docker volume: +Norėdami naudoti šią saugyklą, galite atidaryti ją izoliuotame Docker volume: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Pastaba**: po gaubtu tai naudos komandą Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kad nukopijuotų šaltinio kodą į Docker volume vietoje vietinio failų sistemos. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) yra pageidaujamas mechanizmas konteinerio duomenims išsaugoti. Arba atidarykite vietoje nuklonuotą arba atsisiųstą saugyklos kopiją: -- Klonuokite šį repozitorijų į savo vietinę failų sistemą. +- Nuklonuokite šią saugyklą į savo vietinį failų sistemą. - Paspauskite F1 ir pasirinkite komandą **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pasirinkite nuklonuotą šio aplanko kopiją, palaukite, kol konteineris paleis, ir išbandykite. +- Pasirinkite nuklonuotą šio aplanko kopiją, palaukite kol konteineris paleis ir išbandykite. -## Neprisijungus prieigos galimybė +## Offline access -Galite paleisti šią dokumentaciją neprisijungę naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sukurkite fork šio repozitorijaus, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietinėje mašinoje, tada šio repozitorijaus šakninėje aplanke įvykdykite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama per portą 3000 jūsų localhost: `localhost:3000`. +Šią dokumentaciją galite paleisti neprisijungę naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork'inkite šią saugyklą, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, tada šios saugyklos šakninėje direktorijoje įveskite `docsify serve`. Svetainė bus talpinama 3000 prievade jūsų localhost: `localhost:3000`. -> Pastaba: Jupyter užrašų knygelės (notebook) nebus atvaizduojamos per Docsify, todėl jei reikia paleisti notebook'ą, darykite tai atskirai VS Code suveikusio Python branduolio aplinkoje. +> Pastaba: užrašų knygelės (notebooks) nebus atvaizduojamos per Docsify, todėl kai reikia paleisti užrašų knygelę, darykite tai atskirai VS Code, naudojant Python kernelį. -## Kiti kursai +## Kitos mokymo programos -Mūsų komanda rengia ir kitus kursus! Peržiūrėkite: +Mūsų komanda rengia ir kitas mokymo 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) +[![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) --- @@ -207,40 +207,40 @@ Mūsų komanda rengia ir kitus kursus! Peržiūrėkite: --- -### Generatyvinės AI serijos -[![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) +### Generatyvinio AI serija +[![Generatyvinis 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) +[![Generatyvinis 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) +[![Generatyvinis 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) +[![Generatyvinis 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) --- ### 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) +[![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) [![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) [![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) [![Žiniatinklio 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) -[![XR vystymas 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) +[![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 poriniam AI 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 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 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) ## Pagalba -**Susiduriate su problemomis?** Peržiūrėkite mūsų [Gedimų šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md) dėl sprendimų dažniausiai pasitaikančioms problemoms. +**Susiduriate su problemomis?** Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md), kad rastumėte sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms. -Jei įstringate arba turite klausimų apie AI programėlių kūrimą, prisijunkite prie kitų besimokančiųjų ir patyrusių kūrėjų diskusijų apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai laukiami ir žinios dalijamos laisvai. +Jei įstringate arba turite klausimų apie AI programėlių kūrimą. Prisijunkite prie kitų besimokančiųjų ir patyrusių kūrėjų diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami, o žinios dalijamos laisvai. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Jei turite atsiliepimų apie produktą arba radote klaidų kuriant, apsilankykite: +Jei turite atsiliepimų apie produktą arba pastebėjote klaidų kūrimo metu, apsilankykite: [![Microsoft Foundry kūrėjų forumas](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 @@ Jei turite atsiliepimų apie produktą arba radote klaidų kuriant, apsilankykit **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, atkreipkite dėmesį, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja (originalia) kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Esant kritinei informacijai rekomenduojama pasinaudoti profesionalaus vertėjo paslaugomis. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, kilusius dėl šio vertimo naudojimo. +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 arba būti netikslūs. Originalus dokumentas gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Esant svarbiai informacijai, rekomenduojamas profesionalaus vertėjo atliktas vertimas. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar klaidingas interpretacijas, kylančias dėl šio vertimo naudojimo. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ml/README.md b/translations/ml/README.md index 703fb316a..8810ed1e1 100644 --- a/translations/ml/README.md +++ b/translations/ml/README.md @@ -1,191 +1,191 @@ -# ഡാറ്റാ സയൻസ് ആരംഭിക്കുന്നവർക്ക് - ഒരു പാഠ്യക്രമം +# ആദ്യപാഠാർത്ഥികൾക്കായുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് - ഒരു പാഠ്യപദ്ധതി [![GitHub Codespaces-ൽ തുറക്കുക](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub ലൈസൻസ്](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub സംഭാവനക്കാർ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub പ്രശ്‌നങ്ങൾ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub സംഭാവകർ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub പ്രശ്നങ്ങൾ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub പുൾ-റിക്വസ്റ്റുകൾ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs സ്വാഗതം](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRകൾ സ്വാഗതം](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![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 Foundry ഡെവലപ്പർ ഫോറം](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-ിലെ Azure Cloud Advocates-കൾ ഡാറ്റാ സയൻസ് സംബന്ധിച്ചുള്ള 10-വാര, 20-പാഠങ്ങളുള്ള ഒരു പാഠ്യക്രമം നല്കാൻ ഞാൻമത്സന്നദ്ധരാണ്. ഓരോ പാഠത്തിലും മുൻപച്ച പഠനത്തിനുമുമ്പും പിന്നിലെ ക്വിസുകൾ, പാഠം പൂർത്തിയാക്കാനുള്ള എഴുത്ത് നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ഒരു പരിഹാരം, ഒരു അസൈൻമെൻറ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രോജക്ട് അധിഷ്ഠിത പാഠപദ്ധതിയാണ് നമ്മുടേത് — നിങ്ങള്‍ നിർമ്മിക്കുമ്പോഴാണ് പഠിക്കുക; പുതിയ നൈപുണ്യങ്ങൾ 'ഒതുങ്ങുന്ന' തെളിവായ മാർഗം. +Microsoft-യിലെ Azure Cloud Advocates-കൾ ഡാറ്റാ സയൻസിനെക്കുറിച്ചുള്ള 10 ആഴ്ചകളിലായി 20 പാഠങ്ങളടങ്ങിയ ഒരു പാഠ്യപദ്ധതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു എന്ന് സന്തോഷത്തോടെയാണ് അറിയിക്കുന്നത്. ഓരോ പാഠത്തിലും പാഠത്തിന് മുൻപ്/ശേഷമുള്ള ക്വിസുകളും, പാഠം പൂർത്തിയാക്കാൻ ആവശ്യമായ എഴുത്ത് നിർദ്ദേശങ്ങളും, ഒരു പരിഹാരവും, ഒരു അസൈൻമെന്റും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നമ്മുടെ പ്രോജക്റ്റ്-അധിഷ്‌ഠിത പഠനരീതി നിങ്ങൾക്ക് നിർമാണത്തിനൊപ്പം പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു — പുതിയ കഴിവുകൾ 'ഇറുക്കിയിട്ട് നിർത്താൻ' തെളിയപ്പെട്ട ഒരു മാർഗമാണ്. -**ഞങ്ങളുടെ ലേഖകർക്കുള്ള ഹൃദയം നിറഞ്ഞ നന്ദി:** [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). +**ഞങ്ങളുടേതായ എഴുത്തുകാര്ക്ക് ഹൃദയം നിറഞ്ഞ നന്ദി:** [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). -**🙏 പ്രത്യേക നന്ദി 🙏 ഞങ്ങളുടെ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ലേഖകർക്കും റിവ്യൂവ്രുകൾക്കും ഉള്ളടക്ക സംഭാവനക്കാർക്കും,** പ്രത്യേകിച്ചു 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), +**🙏 പ്രത്യേക നന്ദി 🙏 ഞങ്ങളുടെ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) എഴുത്തുകാർക്കും, അവലോകനക്കാരും ഉള്ളടക്ക സംഭാവകർക്കും,** പ്രത്യേകിച്ച് 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/) -|![സ്കെച്ച്നോട് by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ml.png)| +|![സ്കെച്നോട്ട് - @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ml.png)| |:---:| -| ഡാറ്റാ സയൻസ് ആരംഭിക്കുന്നവർക്ക് - _സ്കെച്ച്നോട്ട് by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ബെഗിന്നർമാർക്കുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് - _സ്കെച്നോട്ട് — [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 ബഹുഭാഷാ പിന്തുണ -#### GitHub Action മുഖേന പിന്തുണ (സ്വയംപ്രവർത്തിയാക്കുന്നതും എപ്പോഴും പുതുക്കപ്പെട്ടതുമായ) +#### GitHub Action വഴി പിന്തുണ (സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്നതും എപ്പോഴും പുതുക്കപ്പെട്ടതുമായ) -[അറബിക്](../ar/README.md) | [ബംഗാളി](../bn/README.md) | [ബൾഗേറിയൻ](../bg/README.md) | [ബർമ്മീസ് (മ്യാൻമാർ)](../my/README.md) | [ചൈനീസ് (സിംപ്ലിഫൈഡ്)](../zh/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, ഹോംഗ് കോങ്)](../hk/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, മക്കാവോ)](../mo/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, തായ്‍വാൻ)](../tw/README.md) | [ക്രോയേഷ്യൻ](../hr/README.md) | [ചെക്ക്](../cs/README.md) | [ഡാനിഷ്](../da/README.md) | [ഡച്ച്](../nl/README.md) | [എസ്റ്റോണിയൻ](../et/README.md) | [ഫിന്നിഷ്](../fi/README.md) | [ഫ്രഞ്ച്](../fr/README.md) | [ജർമ്മൺ](../de/README.md) | [ഗ്രീക്ക്](../el/README.md) | [ഹീബ്രു](../he/README.md) | [ഹിന്ദി](../hi/README.md) | [ഹംഗേറിയൻ](../hu/README.md) | [ഇൻഡൊനേഷ്യൻ](../id/README.md) | [ഇറ്റാലിയൻ](../it/README.md) | [ജാപ്പനീസ്](../ja/README.md) | [കന്നഡ](../kn/README.md) | [കൊറിയൻ](../ko/README.md) | [ലിത്ത്വേനിയൻ](../lt/README.md) | [മലേ](../ms/README.md) | [മലയാളം](./README.md) | [മറാത്തി](../mr/README.md) | [നെപ്പാലി](../ne/README.md) | [നൈജീരിയൻ പിഡിനായിന്](../pcm/README.md) | [നോർവേജിയൻ](../no/README.md) | [പെർഷ്യൻ (ഫാർസി)](../fa/README.md) | [പോളിഷ്](../pl/README.md) | [പോർചുഗീസ് (ബ്രസീൽ)](../br/README.md) | [പോർചുഗീസ് (പോർച്ചുഗൽ)](../pt/README.md) | [പഞ്ചാബി (ഗുരുമുഖി)](../pa/README.md) | [റൂമാനിയൻ](../ro/README.md) | [റഷ്യൻ](../ru/README.md) | [സെർബിയൻ (സൈറില്ലിക്)](../sr/README.md) | [സ്ലോവാക്ക്](../sk/README.md) | [സ്ലൊവേനിയൻ](../sl/README.md) | [സ്പാനിഷ്](../es/README.md) | [സ്വാഹിലി](../sw/README.md) | [സ്വീഡിഷ്](../sv/README.md) | [തഗാലോഗ് (ഫിലിപ്പീനോ)](../tl/README.md) | [തമിഴ്](../ta/README.md) | [തെലുങ്ക്](../te/README.md) | [തായ്](../th/README.md) | [ടർക്കിഷ്](../tr/README.md) | [ഉക്രൈനിയൻ](../uk/README.md) | [ഉർദു](../ur/README.md) | [വിയറ്റ്നാമീസ്](../vi/README.md) +[അറബി](../ar/README.md) | [ബംഗാളി](../bn/README.md) | [ബൾഗേറിയൻ](../bg/README.md) | [ബർമീസ് (മ്യാൻമാർ)](../my/README.md) | [ചൈനീസ് (ലഘൂകരിച്ചത്)](../zh/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, ഹോങ്കോങ്)](../hk/README.md) | [ചൈനiese (പരമ്പരാഗതം, മക്കാവു)](../mo/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, തായ്‌വാൻ)](../tw/README.md) | [ക്രൊയേഷ്യൻ](../hr/README.md) | [ചെക്ക്](../cs/README.md) | [ഡാനിഷ്](../da/README.md) | [ഡച്ച്](../nl/README.md) | [എസ്റ്റോണിയൻ](../et/README.md) | [ഫിന്നിഷ്](../fi/README.md) | [ഫ്രഞ്ച്](../fr/README.md) | [ജർമ്മൻ](../de/README.md) | 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[തെലുഗു](../te/README.md) | [തായ്](../th/README.md) | [തുര്‍ക്കിഷ്](../tr/README.md) | [ഉക്രൈനിയൻ](../uk/README.md) | [ഉർദു](../ur/README.md) | [വിയറ്റനാമീസ്](../vi/README.md) -**കൂടുതൽ ഭാവിവിഭാഗങ്ങൾ പിന്തുണയ്ക്കണമെന്ന് ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ലഭ്യമായ ഭാഷകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് [ഇവിടെ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) കാണാം** +**കൂടുതൽ വിവർത്തനഭാഷകൾ ആവശ്യമായാൽ അവ ഇവിടെ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്: [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### ഞങ്ങളുടെ സമൂഹത്തിൽ ചേരൂ +#### നമ്മുടെ കമ്മ്യൂണിറ്റിയുമായി ചേരൂ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -നമ്മുടെ Discord-ൽ "Learn with AI" സീരീസ് തുടരുന്നുണ്ട് — കൂടുതൽ അറിയാനും 18 - 30 സെപ്തംബർ, 2025-ൽ μαςയിൽ ചേർന്നു പങ്കെടുക്കാനും [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) സന്ദർശിക്കുക. GitHub Copilot ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ടിപ്സും ട്രിക്ക്സുകളും നിങ്ങൾക്കു നൽകപ്പെടും. +ഞങ്ങളുടേത് Discord-ൽ "Learn with AI" സീരീസ ongoing ആണ്, കൂടുതൽ അറിയാനും പങ്കുചേരാനുമായി [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)ൽ 2025 സെപ്റ്റംബർ 18 മുതൽ 30 വരെ. നിങ്ങള്ക്ക് GitHub Copilot ഡാറ്റാ സയൻസിന് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ടിപ്പുകൾക്കും ട്രിക്കുകൾക്കും ലഭിക്കും. -![എഐ അനുഭവസീരീസ്](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ml.jpg) +![AI-യുമായി പഠനം പരമ്പരം](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ml.jpg) -# നിങ്ങൾ ഒരു വിദ്യാർത്ഥി ആണോ? +# നിങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥിയാണോ? -തുടങ്ങുന്നതിനുള്ള ഉപകരണം താഴെ കാണാം: +താഴെ കാണുന്ന വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടക്കം കുറിക്കൂ: -- [വിദ്യാർത്ഥി ഹബ് പേജ്](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ഈ പേജിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭക്കാർക്കുള്ള വിഭവങ്ങൾ, Student പാക്കുകൾ, സൗജന്യ സർട്ടിഫിക്കറ്റ് വൗച്ചർ നേടാനുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങളും എന്നിവ കാണാൻ കഴിയും. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ബുക്ക് മാർക്ക് ചെയ്ത് ചില സമയമുള്ളിൽ പരിശോധിക്കേണ്ട ഒരു പേജ് ആണ്, കാരണം ہم കുറഞ്ഞത് മാസന്ത്യമായി ഉള്ളടക്കം മാറ്റാറുണ്ട്. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ലോകവ്യാപകമായ ഒരു സ്റ്റുഡന്റ് അമ്പാസഡർ കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ ചേരാൻ സഹായകമാണ്; ഇത് Microsoft-യിൽ പ്രവേശിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വഴി ആകാം. +- [വിദ്യാർത്ഥി ഹബ് പേജ്](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ഈ പേജിൽ നിങ്ങൾക്ക് തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ വിഭവങ്ങൾ, സ്റ്റുഡന്റ് പാക്കുകൾ,甚至 ഒരു സൗജന്യ സർട്ട് സംവിധാനം നേടാനുള്ള വഴികളും കാണാം. ഇത് ഒരു ബ്രൗസ് ചെയ്യേണ്ട പേജ് ആണു്; മാസത്തിൽ കുറഞ്ഞത് ഒരെളുപ്പത്തിൽ ഉള്ളടക്കം മാറ്റിവയ്ക്കുന്നതിൽ നിന്ന് periódically പരിശോധിക്കുക. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ആഗോള വിദ്യാർത്ഥി അംബാസഡർ സമൂഹത്തിൽ ചേരൂ, ഇത് Microsoft-ലേക്കുള്ള ഒരു വഴി ആയി മാറാവുന്നതാണ്. -# ആരംഭിക്കുക +# ആരംഭിക്കുന്നത് ## 📚 ഡോക്യുമെന്റേഷൻ -- **[സ്ഥാപന മാർഗ്ഗനിർദേശം](INSTALLATION.md)** - തുടക്കക്കാർക്കുള്ള ക്രമാനുസൃതമായ സജ്ജീകരണ നിർദ്ദേശങ്ങൾ -- **[ഉപയോഗ മാർഗ്ഗനിർദേശം](USAGE.md)** - ഉദാഹരണങ്ങളും സാധാരണ വർക്ക്‌ഫ്ലോകുകളും -- **[പ്രശ്‌നപരിഹാരം](TROUBLESHOOTING.md)** - സാധാരണ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരങ്ങൾ -- **[ഓരോരുത്തരും സംഭാവന ചെയ്യുന്നതെങ്ങനെ](CONTRIBUTING.md)** - ഈ പ്രൊജക്ടിൽ സംഭാവന ചെയ്യാനുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങൾ -- **[അധ്യാപകർക്കുള്ള ദിശാനിർദ്ദേശം](for-teachers.md)** - അധ്യാപന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും ക്ലാസ്റൂം വിഭവങ്ങളും +- **[ഇൻസ്റ്റലേഷൻ ഗൈഡ്](INSTALLATION.md)** - തുടക്കക്കാർക്കായുള്ള ഘട്ടം-ഘട്ടമായ സജ്ജീകരണ നിർദ്ദേശങ്ങൾ +- **[ഉപയോഗ മാർഗ്ഗരേഖ](USAGE.md)** - ഉദാഹരണങ്ങളും പതിവ് വർക്‌ഫ്ലോകളും +- **[ಟroubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരങ്ങൾ +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ഈ പ്രോജക്റ്റിൽ സംഭാവന ചെയ്യാനുള്ള വിധം +- **[അദ്ധ്യാപകർക്കായുള്ള മാർഗ്ഗ നിർദേശങ്ങൾ](for-teachers.md)** - പഠന മാർഗ്ഗനിർദേശംയും ക്ലാസ് റിസോഴ്സുകളും -## 👨‍🎓 വിദ്യാർത്ഥികൾക്കായി -> **പൂർണമായുള്ള തുടക്കക്കാർ**: ഡാറ്റാ സയൻസിൽ പുതിയവരോ? നമ്മുടെ [അറിവ് സുഹൃത്തായ ഉദാഹരണങ്ങൾ](examples/README.md) മുതൽ ആരംഭിക്കുക! ഈ ലളിതവും കുറ്റ്യവിവരണങ്ങളോടും കൂടിയ ഉദാഹരണങ്ങൾ മുഴുവൻ പാഠ്യക്രമത്തിലേക്ക് ചാടാൻ മുൻപ് അടിസ്ഥാനങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കും. -> **[വിദ്യാർത്ഥികൾ](https://aka.ms/student-page)**: ഈ പാഠ്യക്രമം സ്വയം ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക്, മുഴുവൻ റെപ്പോ ഫോർക്കുചെയ്യുകയും പ്രാക്ടീസ് സ്വയം പൂർത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുക, പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസില്‍ തുടങ്ങുക. ശേഷം ലക്ചർ വായിച്ച് ബാക്കി പ്രവർത്തനങ്ങളും പൂർത്തിയാക്കുക. പരിഹാരം കോഡ് പോസ്റ്റ് ചെയ്യാതς പാഠങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കി പ്രോജക്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക; എന്നിരുന്നാലും ആ കോഡ് ഓരോ പ്രോജക്ട്-ഓറിയെന്റഡ് പാഠത്തിലെ /solutions ഫൊൾഡറുകളില്‍ ലഭ്യമാണ്. മറ്റൊരു ആശയം: സുഹൃത്തുക്കളുമായി ഒരു പഠന സംഘം രൂപീകരിച്ചുകൊണ്ട് ഉള്ളടക്കം ഒത്തുകൂടി പഠിക്കുക. കൂടുതൽ പഠനത്തിനായി, നാം [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ശിപാർശ ചെയ്യുന്നു. +## 👨‍🎓 വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് +> **പൂർണ്ണമായും തുടക്കക്കാർ**: ഡാറ്റാ സയൻസിൽ പുതിയവനാണോ? നമ്മുടെ [ആരംഭകസൗഹൃദ ഉദാഹരണങ്ങൾ](examples/README.md) കൊണ്ട് തുടങ്ങുക! ഈ ലളിതവും നന്നായി കമന്റ് ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങൾ പൂർണ്ണ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ ഇന്ഗോളിക്കുമ്പോൾ അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കും. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: ഈ പാഠ്യപദ്ധതി സ്വയം ഉപയോഗിക്കാൻ, മുഴുവൻ റെപ്പോ ഫോർക് ചെയ്ത് വ്യായാമങ്ങൾ സ്വയം പൂർത്തിയാക്കുക, ഒരു പ്രീ-ലക്ചർ ക്വിസോടെ തുടങ്ങുക. പിന്നീട് ലക്ചർ വായിച്ച് ബാക്കി പ്രവർത്തനങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കുക. പരിഹാര കോഡ് പകർത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കി പാഠങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കി പ്രോജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക; എന്നിരുന്നാലും ആ കോഡ് ഓരോ പ്രോജക്റ്റ്-ഉദ്ദേശ്യമുള്ള പാഠത്തിലും /solutions ഫോൾഡറുകളിൽ ലഭ്യമാണ്. മറ്റൊരു ആശയം സുഹൃത്തുക്കളോടൊപ്പം ഒരു പഠന ഗ്രൂപ്പ് രൂപീകരിച്ച് ഉള്ളടക്കം ഒരുമിച്ച് പഠിക്കുക. കൂടുതൽ പഠനത്തിന്, നാം [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) നിർദേശിക്കുന്നു. -**ത്വരിത തുടക്കം:** -1. നിങ്ങളുടെ പരിതസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കുന്നതിനായി [സ്ഥാപന മാർഗ്ഗനിർദേശം](INSTALLATION.md) പരിശോധിക്കുക -2. പാഠ്യಕ್ರಮം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ [ഉപയോഗ മാർഗ്ഗനിർദേശം](USAGE.md) അവലോകനം ചെയ്യുക -3. പാഠം 1-ന് തുടക്കം കുറിച്ച് ക്രമദത്തമായി മുന്നോട്ട് പോവുക -4. പിന്തുണയ്ക്കായി ഞങ്ങളുടെ [Discord കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ചേരുക +**ത്വരിത ആരംഭം:** +1. നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കാൻ [ഇൻസ്റ്റലേഷൻ ഗൈഡ്](INSTALLATION.md) പരിശോധിക്കുക +2. പാഠ്യപദ്ധതിക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാൻ [ഉപയോഗ മാർഗ്ഗരേഖ](USAGE.md) അവലോകനം ചെയ്യുക +3. പാഠം 1-ൽ നിന്ന് തുടക്കം കുറിച്ച് അനുക്രമം പാലിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുക +4. സഹായത്തിനായി ഞങ്ങളുടെ [Discord സമൂഹത്തിൽ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ചേരൂ -## 👩‍🏫 അധ്യാപകർക്കായി +## 👩‍🏫 അദ്ധ്യാപകർക്ക് -> **അധ്യാപകർ**: ഈ പാഠ്യക്രമം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കുറിച്ച് നാം [ചില നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്](for-teachers.md). നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ [ഞങ്ങളുടെ ചർച്ചാ ഫോറത്തിൽ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) അറിയിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു! +> **അദ്ധ്യാപകർ**: ഈ പാഠ്യപദ്ധതി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ [ചില നിർദേശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്](for-teachers.md). നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം ഞങ്ങളുടെ [ചർച്ചാ ഫോറത്തിൽ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) പങ്കിട്ടാൽ അഭിനന്ദനീയം! ## ടീമിനെ പരിചയപ്പെടുക -[![പ്രചാരണ വീഡിയോ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "പ്രചാരണ വീഡിയോ") +[![പ്രമോ വീഡിയോ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "പ്രമോ വീഡിയോ") -**ജിഫ് നൽകിയിരിക്കുന്നത്** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 മേലിലെ ചിത്രത്തെ ക്ലിക്ക് ചെയ്ത് ഈ പ്രോജക്റ്റിനെക്കുറിച്ചും അതു സൃഷ്ടിച്ച ആളുകളെയും കുറിച്ചുള്ള ഒരു വീഡിയോ കാണുക! +**ഗിഫ് -** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 മുകളിൽ ഉള്ള ചിത്രം ക്ലിക്ക് ചെയ്ത് പ്രോജക്ടിനെ കുറിച്ചുള്ള വീഡിയോയും അത് സൃഷ്ടിച്ച ആളുകളെക്കുറിച്ചുള്ളവയും കാണുക! -## പഠനരീതി +## അധ്യാപന തത്ത്വങ്ങൾ -ഈ പഠനപദ്ധതി നിർമ്മിക്കുന്നതിനിടെ ഞങ്ങൾ രണ്ട് അധ്യാപന തത്വങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയുണ്ടായി: ഇത് പ്രോജക്ട്-പ്രധാനമാക്കുകയെന്നത് ഉറപ്പുവരുത്തുക എന്നിവയും കൂടെ അതിൽ പലപ്പോഴും ക്വിസുകൾ ഉൾപ്പെടെയാവുക എന്നതുമാണ്. ഈ സീരീസ് അവസാനിക്കുന്നതോടെ, വിദ്യാർത്ഥികൾ ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പഠിച്ചിരിക്കുമ്പോളേയും, ഇതിൽ നൈതിക ആശയങ്ങൾ, ഡാറ്റാ തയ്യാറാക്കിയൽ, ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത മാർഗങ്ങൾ, ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണം, ഡാറ്റാ വിശകലനം, ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ യഥാർഥ ലോക ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടും. +നമ്മൾ ഈ പാഠ്യപദ്ധതി രൂപകൽപ്പനചെയ്യുമ്പോൾ രണ്ട് അധ്യാപന തത്ത്വങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്തു: ഇത് പ്രോജക്റ്റ്-ആധാരമാകണം എന്നും അതിൽ നിരന്തരമായി ക്വിസുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കണം എന്നും. ഈ സീരീസിന്റെ അവസാനം വരെ, വിദ്യാർത്ഥികൾ ഡേറ്റാ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ പഠിച്ചിരിക്കും, അതിൽ നൈതിക ആശയങ്ങൾ, ഡാറ്റാ തയ്യാറാക്കൽ, ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത രീതികൾ, ഡാറ്റാ ദൃശ്യമാക്കൽ, ഡാറ്റാ വിശകലനം, ഡേറ്റാ സയൻസിന്റെ യാഥാർത്ഥ്യ പരിച്ഛേദങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടും. -തുടർന്ന്, ഒരു ക്ലാസിന് മുമ്പിലുള്ള കുറവ്-പവിത്രതയുള്ള ക്വിസ് ഒരു വിഷയത്തിന് പഠനമനോഭാവം സജ്ജമാക്കുന്നു, അതേ സമയം ക്ലാസിന് ശേഷം നടത്തുന്ന രണ്ടാമത്തെ ക്വിസ് കൂടുതല്‍ പഠന നിലനിൽപ്പിനെ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ പാഠ്യক্রমം ലചീലും മനോഹരവുമാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളത് കൂടാതെ മുഴുവൻപോലും ഭാഗികമോ ആയും લેવામાં സാധിക്കും. പ്രോജക്ടുകൾ ചെറുതായിടത്ത് ആരംഭിക്കുകയും 10 ആഴ്ചകളുടെ ചക്രത്തിന്റെ അവസാനം വരെ ക്രമാതീതമായി കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാവുകയും ചെയ്യും. +ക്ലാസിന്റെ മുൻപിൽ ഒരു കുറഞ്ഞ-സ്റ്റേക്ക് ക്വിസ് ഒരു വിഷയമ تعلمിക്കാൻ വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ഉദ്ദേശ്യം സജ്ജമാക്കുക, പിന്നിലൊരു ക്വിസ് ക്ലാസിനുശേഷം കൂടുതൽ നിലനിർത്തലിനൊരു ഉറപ്പാണ് നൽകുന്നത്. ಈ പാഠ്യപദ്ധതി柔軟വും രസകരവുമാകാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‍തിരിക്കുന്നു, മുഴുവനായി അല്ലെങ്കിൽ ഭാഗികമായി സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും. പ്രോജക്റ്റുകൾ ചെറിയതിലേക്ക് ആരംഭിച്ച് 10 ആഴ്ചകളുടെ ചക്രത്തിന്റെ അവസാനം വരെ ക്രമീകരിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണമാവും. -> ഞങ്ങളുടെ [പ്രവർത്തന നയം](CODE_OF_CONDUCT.md), [സംഭാവനകൾ](CONTRIBUTING.md), [പരിഭാഷാ മാർഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ](TRANSLATIONS.md) കാണുക. നിങ്ങളുടെ നിർമ്മാത്മകമായ അഭിപ്രായങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സ്വാഗതം ചെയ്യുന്നു! +> ഞങ്ങളുടെ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) മാർഗനിർദേശങ്ങൾ കാണുക. നിങ്ങളുടെ നിർമ്മാണപരമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സ്വാഗതം ചെയ്യപ്പെടുന്നു! ## ഓരോ പാഠവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നത്: -- ഐച്ഛിക സ്കെച്നോട്ട് -- ഐച്ഛിക സഹായി വീഡിയോ -- പാഠത്തിന് മുമ്പുള്ള വാര്മ്-അപ്പ് ക്വിസ് -- ലിഖിത പാഠം -- പ്രോജക്ട്-അധിഷ്ഠിത പാഠങ്ങൾക്ക്, പ്രോജക്ട് നിർമ്മിക്കാൻ ഘട്ടം ഘട്ടമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ -- ജ്ഞാനപരീക്ഷകൾ -- ഒരു വെല്ലുവിളി -- സഹായക വായന +- ഓപ്ഷണൽ സ്കെച്ച്നോട്ട് +- ഓപ്ഷണൽ സഹായക വീഡിയോ +- ക്ലാസിന് മുൻപ് ഉള്ള വാരംഅപ്പ് ക്വിസ് +- എഴുതിയ പാഠം +- പ്രോജക്റ്റ്-ആധാരമുള്ള പാഠങ്ങൾക്ക് പ്രോജക്ട് നിർമ്മിക്കാനുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള മാർഗനിർദേശങ്ങൾ +- അറിവ് പരിശോധനകൾ +- ഒരു ചലഞ്ച് +- അനുബന്ധ വായന - അസൈൻമെന്റ് -- [പാഠത്തിനു ശേഷമുള്ള ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [പാഠത്തിന് ശേഷം ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ക്വിസുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു കുറിപ്പ്**: എല്ലാ ക്വിസുകളും Quiz-App ഫോളഡറിൽ ഉൾക്കൊള്ളിച്ചിരിക്കുന്നതാണ്, ഒറ്റത്തവണ എല്ലാ മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങളടങ്ങിയ മൊത്തം 40 ക്വിസുകൾ. ഇവ പാഠങ്ങളിലൂടെ ലോകിച്ചിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ ക്വിസ് ആപ്പ് പ്രാദേശികമായി ഓടിക്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ Azure-ലേക്ക് ഡിപ്ലോയ്ചെയ്യാൻ പറ്റും; `quiz-app` ഫോൾഡറിലുള്ള നിർദേശങ്ങൾ പിനതിർത്തു സമീപിക്കുക. ഇവ ക്രമേണാ വിവിധ ഭാഷകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. +> **ക്വിസുകൾ സംബന്ധിച്ച ഒരു σημт**: എല്ലാ ക്വിസുകളും Quiz-App ഫോള്ഡറിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, മൂന്നു ചോദ്യംകളുള്ള 40 മുഴുവൻ ക്വിസുകൾ. അവ പാഠങ്ങളിലേയ്ക്ക് ലിങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ quiz app ലൊക്കലായി ഓടിക്കാവുന്നതും Azure ലേക്ക് വിന്യസിക്കാവുന്നതും ആണ്; `quiz-app` ഫോള്ഡറിലെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുക. അവ徐徐 ലൊക്കലൈസ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. -## 🎓_New to Data Science?_ (Beginner-Friendly Examples) +## 🎓 തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ -**ഡാറ്റാ സയൻസിൽ പുതിയവരാണ്?** ഞങ്ങൾ ഈതുടക്കം എങ്ങനെ തുടങ്ങാമെന്ന് സഹായിക്കുന്ന ലളിതവും നല്ലതടച്ച കമന്റുകളോടെ ഉള്ള കോഡും കൂടെ ഒരു പ്രത്യേക [examples directory](examples/README.md) സൃഷ്ടിച്ചു: +**ഡേറ്റാ സയൻസിൽ പുതിയവരാണോ?** തുടക്കം ലഭിക്കാൻ ലളിതവും നന്നായി കണ്ടുമുട്ടിച്ച കോഡുമായുള്ള പ്രത്യേക [examples directory](examples/README.md) ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചു: -- 🌟 **ഹെല്ലോ വേൾഡ്** - നിങ്ങൾറെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം -- 📂 **ഡേറ്റാ ലോഡിംഗ്** - ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വായിക്കാനും അന്വേഷിക്കാനുമുള്ള പഠനം -- 📊 **ലളിതമായ വിശകലനം** - കോണുകളവും പാറ്റേണുകളും കണ്ടെത്തുക -- 📈 **അടിസ്ഥാന ദൃശ്യീകരണം** - ചാർട്ടുകളും ഗ്രാഫുകളും സൃഷ്ടിക്കുക -- 🔬 **യഥാർത്ഥ ലോക പ്രോജക്ട്** - ആദ്യം മുതൽ അവസാനം വരെ പൂര്‍ണ്ണ പ്രവൃത്തി ഫ്ലോ +- 🌟 **ഹെലോ വേൾഡ്** - നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡേറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം +- 📂 **ഡാറ്റാ ലോഡ് ചെയ്യൽ** - ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വായിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് പഠിക്കുക +- 📊 **ലളിതമായ വിശകലനം** - സംഖ്യാഗതങ്ങൾ കണക്കാക്കുക மற்றும் മാതൃകകൾ കണ്ടെത്തുക +- 📈 **അടിസ്ഥാന ദൃശ്യമാക്കൽ** - ചാർട്ടുകളും ഗ്രാഫുകളും സൃഷ്ടിക്കുക +- 🔬 **വാസ്തവ ലോക പ്രോജക്റ്റ്** - ആരംഭത്തിൽ നിന്ന് അവസാനത്തলৈത്തെ ಪೂರ್ಣ വേർക്ക്ഫ്ലോ -ഓരോ ഉദാഹരണഭാഗവും ഓരോ ഘട്ടവും വിശദമായി വിശദീകരിക്കുന്ന കമന്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളിക്കുന്നു, അതുകൊണ്ട് ഏറ്റവും ಪ್ರാരംഭരായവർക്കും ഇത് അനുയോജ്യം ആകുന്നു! +ഓരോ ഉദാഹരണത്തിനും ഓരോ ഘട്ടവും വിശദമായി വിശദീകരിക്കുന്ന കമന്റുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, അതുകൊണ്ട് ഈത് പൂര്‍ണമായും ആരംഭക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമാണ്! -👉 **[ഉദാഹരണങ്ങളുമായി ആരംഭിക്കുക](examples/README.md)** 👈 +👉 **[ഉദാഹരണങ്ങളോടെ തുടങ്ങുക](examples/README.md)** 👈 ## പാഠങ്ങൾ -|![ സ്കെച്ച്നോട്ട് by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ml.png)| +|![ സ്കെച്ച്നോട്ട്: @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ml.png)| |:---:| -| ഡാറ്റാ സയൻസ് അടിസ്ഥാനപരമായവർക്ക്: റോഡ്‌മാപ് - _സ്കെച്ച്നോട്ട് by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ഡേറ്റാ സയൻസ് ഫോർ ബിഗിന്നേഴ്സ്: റോഡ്‌മാപ് - _സ്കെച്ച്നോട്ട് രചിച്ചത് [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| പാഠ നമ്പർ | വിഷയം | പാഠ ഗണന | പഠന ലക്ഷ്യങ്ങൾ | ലിങ്കുചെയ്ത പാഠം | രചയിതാവ് | +| പാഠ നമ്പർ | വിഷയം | പാഠ വിഭാഗം | പഠന ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ | ലിങ്കുചെയ്ത പാഠം | രചയിതാവ് | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ഡാറ്റാ സയൻസ് നിർവചനം | [പരിചയം](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണെന്ന്, അതിന്റെ തൊഴിൽ ശാഖയായെങ്ങനെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, വലിയ ഡാറ്റ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നതെങ്ങനെ എന്നു പഠിക്കുക. | [പാഠം](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [വീഡിയോ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ഡാറ്റാ സയൻസ് നൈതികത | [പരിചയം](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റാ നൈതികതാ ആശയങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ & ചട്ടക്കൂടുകൾ. | [പാഠം](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ഡാറ്റ നിർവചനം | [പരിചയം](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റ എങ്ങനെ വർഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതും അതിന്റെ സാധാരണ സ്രോതസ്സുകൾ. | [പാഠം](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് & സാധ്യതയുടെ പരിചയം | [പരിചയം](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാന്概率ം ಮತ್ತು സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിന്റെ ഗണിത തന്ത്രങ്ങൾ. | [പാഠം](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [വീഡിയോ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | റിലേഷൻഷിപ്പായ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ | [ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ](2-Working-With-Data/README.md) | റിലേഷണൽ ഡാറ്റയ്ക്ക് പരിചയം, Structured Query Language എന്നേക്കു വിളിക്കുന്ന SQL ഉപയോഗിച്ച് റിലേഷണൽ ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യാനുള്ള അടിസ്ഥാനങ്ങൾ. | [പാഠം](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ | [ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ](2-Working-With-Data/README.md) | നോൺ-റിലേഷണൽ ഡാറ്റയുടെ പരിചയം, അതിന്റെ വിവിധ തരങ്ങൾ, ഡോക്യുമെന്റ് ഡാറ്റാബേസുകൾ അന്വേഷിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യാനുള്ള അടിസ്ഥാനങ്ങൾ. | [പാഠം](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കൽ | [ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ അന്വേഷണത്തിന് Python ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ. Python പ്രോഗ്രാമിങ്ങില് അടിസ്ഥാനജ്ഞാനം ഉണ്ടായിരിക്കണം. | [പാഠം](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [വീഡിയോ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ഡാറ്റാ ഒരുക്കൽ | [ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ](2-Working-With-Data/README.md) | മിസ്സിംഗ്, തെറ്റായ, അഥവാ അപ്പൂർത്തിയായ ഡാറ്റയുടെ വെല്ലുവിളികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ എന്നിവ സംബന്ധിച്ച സാങ്കേതികവി​ദ്ധങ്ങൾ. | [പാഠം](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | അളവുകളുടെ ദൃശ്യീകരണം | [ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണം](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ഉപയോഗിച്ച് പക്ഷികളുടെ ഡാറ്റ ദൃശ്യീകരിക്കാൻ പഠിക്കുക 🦆 | [പാഠം](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ഡാറ്റയുടെ വിതരണങ്ങളുടെ ദൃശ്യീകരണം | [ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണം](3-Data-Visualization/README.md) | നിരതലാതിലുള്ള നിരീക്ഷണങ്ങളും പ്രവണതകളും ദൃശ്യപരമാക്കൽ. | [പാഠം](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | അനുപാതങ്ങളുടെ ദൃശ്യീകരണം | [ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണം](3-Data-Visualization/README.md) | വിഭജിച്ചും കൂട്ടിക്കൂട്ടിയ ശതമാനങ്ങളും ദൃശ്യീകരിക്കൽ. | [പാഠം](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ബന്ധങ്ങളുടെ ദൃശ്യീകരണം | [ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണം](3-Data-Visualization/README.md) | ഡാറ്റ സെറ്റുകളുടെയും അത് ഉൾപ്പെടുന്ന ചേരുവകളുടെയും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളും സഹസംപർക്കങ്ങളും ദൃശ്യപരമാക്കൽ. | [പാഠം](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 |ার্থപൂർണമായ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ | [ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണം](3-Data-Visualization/README.md) | നിങ്ങളുടെ ദൃശ്യീകരണങ്ങളെ പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനും洞察ത്തിനും മൂല്യമാർന്നതാക്കാൻ അനുയോജ്യമായ തന്ത്രങ്ങളും നിർദ്ദേശങ്ങളും. | [പാഠം](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ്സൈക്കിൾ പരിചയം | [ലൈഫ്സൈക്കിൾ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ്സൈകിളിന്റെ പരിചയവും ഡാറ്റ സമാഹരിക്കൽവും എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ചെയ്യലും എന്ന ആദ്യ ഘട്ടം. | [പാഠം](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | വിശകലനം | [ലൈഫ്സൈക്കിൾ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ്സൈകിളിന്റെ ഈ ഘട്ടം ഡാറ്റ വിശകലന തന്ത്രങ്ങളിലാണു ഊന്നൽ സൂക്ഷിക്കുന്നത്. | [പാഠം](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | സംവേദനം | [ലൈഫ്സൈക്കിൾ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള洞察ങ്ങൾ ആർക്കും എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ രൂപത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഈ ഘട്ടം ഊന്നികുട്ടുന്നു. | [പാഠം](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | മേഘത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് | [മേഘ ഡാറ്റ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | മേഘത്തിലുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉൾപ്പെടെയുള്ളതിന്റെ പരിചയം ಮತ್ತು അതിന്റെ നന്മകൾ. | [പാഠം](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | മേഘത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് | [മേഘ ഡാറ്റ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ. |[പാഠം](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | മേഘത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് | [മേഘ ഡാറ്റ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio-ൽ മോഡലുകൾ ഡിപ്ലോയ് ചെയ്യൽ. | [പാഠം](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | യഥാർത്ഥ ലോകത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് നയിച്ച പ്രോജക്ടുകൾ. | [പാഠം](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ഡാറ്റാ സയൻസ് നിർവചനം | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ഡേറ്റാ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ പഠിക്കുകയും അത് കൃത്രിമ ബുദ്ധി, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ബിഗ് ഡേറ്റ എന്നിവയുമായി എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കുകയും ചെയ്യുക. | [പാഠം](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [വീഡിയോ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റാ എന്‍തിക്സ് ആശയങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ & ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ. | [പാഠം](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ഡാറ്റ നിർവചിക്കൽ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റ എങ്ങനെ വർഗ്ഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു എന്നത് കൂടാതെ അതിന്റെ സാധാരണ ഉറവിടങ്ങൾ. | [പാഠം](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് & പ്രൊബബിലിറ്റി परിചയം | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ഡാറ്റ മനസിലാക്കാൻ probabilityയും statistics ഉം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗണിതപരമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ. | [പാഠം](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [വീഡിയോ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | റീലേഷണൽ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | റീലേഷണൽ ഡാറ്റയിലേക്ക് പരിചയം மற்றும் Structured Query Language എന്ന് അറിയപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന SQL (ഉച്ചാരണം “see-quell”) ഉപയോഗിച്ച് റീലേഷണൽ ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനങ്ങൾ. | [പാഠം](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | നോൺ-രീലേഷണൽ ഡാറ്റയ്ക്ക് പരിചയം, അതിന്റെ വിവിധ തരംകളും ഡോക്യുമെന്റ് ഡേറ്റാബേസുകൾ പരിശോധിച്ചും വിശകലനം ചെയ്തും ചെയ്യാനുള്ള അടിസ്ഥാനങ്ങൾ. | [പാഠം](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കൽ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ അന്വേഷണത്തിന് Python ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ. Python പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാന മനസിലാക്കലിൽ നിപുണത ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. | [പാഠം](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [വീഡിയോ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ഡാറ്റാ തയ്യാറാക്കൽ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | കുറവായ, തെറ്റായി അല്ലെങ്കിൽ അപൂർണമായ ഡാറ്റയെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശുചിത്വവത്കരണം மற்றும் രൂപാന്തരണം ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡാറ്റ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ. | [പാഠം](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | അളവുകൾ ദൃശ്യമാക്കൽ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ഉപയോഗിച്ച് പക്ഷി ഡാറ്റ ദൃശ്യമാക്കുന്നത് പഠിക്കുക 🦆 | [പാഠം](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ഡാറ്റയുടെ വിതരണം ദൃശ്യമാക്കൽ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ഒരു ഇടവേളയ്ക്കുള്ളിൽ നിരീക്ഷണങ്ങളും പ്രവണതകളും ദൃശ്യമാക്കൽ. | [പാഠം](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | അനുപാതങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കൽ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | വേർതിരിച്ചും ഗ്രൂപ്പാക്കിയ ശതമാനങ്ങളും ദൃശ്യമാക്കൽ. | [പാഠം](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ബന്ധങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കൽ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും അവയുടെ വേരിയബിളുകളുടെയും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളും കോർലെഷനുകളും ദൃശ്യമാക്കൽ. | [പാഠം](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | പ്രസക്തമായ ദൃശ്യമാക്കലുകൾ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | സമസ്യാവിവരണം ഉണ്ട് എന്ന് വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളുടെ ദൃശ്യമാക്കലുകൾ ഉപകാരപ്രദമാക്കാൻ സാങ്കേതികതകളും മാർഗനിർദേശങ്ങളും. | [പാഠം](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ്സൈക്കിളിലേക്ക് പരിചയം | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ്സൈക്കിളിന്റെ പരിചയം കൂടാതെ ഡാറ്റാ സമാഹരണത്തെയും എക്സ്ട്രാക്ഷനുടെയും ആദ്യഘട്ടം. | [പാഠം](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | വിശകലനം ചെയ്യൽ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ്സൈക്കിളിലെ ഈ ഘട്ടം ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന്‍റെ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. | [പാഠം](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | പ്രാസംഗികമാക്കൽ (Communication) | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന洞察ങ്ങൾ തീരുമാനം കൈക്കൊള്ളുന്നവർക്കു മനസ്സിലാകാൻ എളുപ്പമായ രീതിയിൽ അവതരിപ്പിക്കാനുള്ള ഈ ഘട്ടം. | [പാഠം](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | ക്ലൗഡിലാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ് | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ക്ലൗഡിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് പരിചയപ്പെടുത്തുകയും അതിന്റെ ലാഭങ്ങളും. | [പാഠം](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | ക്ലൗഡിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ. |[പാഠം](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | ക്ലൗഡിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ വിന്യസിക്കൽ. | [പാഠം](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് ഡാറ്റാ സയൻസ് | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ഡാറ്റാ സയൻസ് ചാലകമായി നടപ്പാക്കിയ പ്രോജക്റ്റുകൾ. | [പാഠം](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ഈ സാമ്പിൾ ഒരു Codespace-ൽ തുറക്കാൻ താഴെപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക: -1. Code ഡ്രോപ്പ്-ഡാവ്ൻ മെനുവിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുകയും Open with Codespaces ഓപ്‌ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുക. -2. പാനലിന്റെ താഴ്ന്ന ഭാഗത്ത് + New codespace തിരഞ്ഞെടുക്കുക. -കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, [GitHub ഡോക്യുമെൻറേഷൻ](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) കാണുക. +ഈ സാമ്പിൾ ഒരു Codespace ല് തുറക്കാൻ താഴെപ്പറയുന്ന പടികൾ പിന്തുടരുക: +1. Code ഡ്രോപ്പ്-ഡൗൺ മെനൂ ക്ലിക്ക് ചെയ്ത് Open with Codespaces ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. +2. പെയിനിന്റെ അടിഭാഗത്തുള്ള + New codespace തിരഞ്ഞെടുക്കുക. +കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, [GitHub ഡോക്യൂമെൻറേഷൻ](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) നോക്കുക. ## VSCode Remote - Containers -ഈ റിപോ ഒരു കോൺറ്റെയ്നറിനുള്ളിൽ നിങ്ങളുടെ ലൊക്കൽ മെഷീനിലും VSCode-ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുറക്കാൻ VS Code Remote - Containers എക്സ്റ്റൻഷൻ ഉപയോഗിച്ച് താഴെപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുക: +ലോക്കൽ മെഷീൻ ഉപയോഗിച്ച് ഈ റിപോ ഒരു കണ്ടെയ്‌നറിൽ VSCode ഉപയോഗിച്ച് തുറക്കാൻ താഴെപ്പറയുന്ന പടികൾ പിന്തുടരുക (VS Code Remote - Containers എക്‌സ്‌റ്റൻഷൻ ഉപയോഗിച്ച്): -1. നിങ്ങൾ ആദ്യമായാണ് വികസന കോൺറ്റെയ്നർ ഉപയോഗിക്കുക എന്നു വരുത്തുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം മുൻകരുതലുകൾ (ഉദാ., Docker ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക) പാലിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് ദയവായി ഉറപ്പാക്കുക, [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) പരിശോധിക്കുക. +1. development container ആദ്യമായാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എങ്കിൽ, ദയവായി നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം പ്രീ-റിക്ക്വയറ്മെന്റുകൾ പാലിക്കുകയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന് Docker ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിരിക്കുന്നത്) - [getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) പരിശോധിക്കുക. -ഈ റിപോ ഉപയോഗിക്കാൻ, നിങ്ങൾ റിപൊസി ഡോക്കർ ഐസൊലേറ്റഡ് വോള്യൂമിൽ തുറക്കാവുന്നതാണ്: +ഈ റിപൊ ഉപയോഗിക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് റിപോസിറ്ററി ഒറ്റപ്പെട്ട Docker വോളിയമിൽ തുറക്കാനോ മറ്റ് മാർഗ്ഗത്തിൽ ലോക്കലായി ക്ലോൺ ചെയ്ത് തുറക്കാനോ കഴിയും: -**Note**: അടിവെള്ളത്തിനു കീഴിൽ, ഇത് Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** കമാൻഡ് භാവ്യപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കും, സോഴ്‌സ് കോഡ് ലോക്കൽ ഫയൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പകരം Docker വോള്യൂമിൽ ക്ലോൺ ചെയ്യാൻ. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) കോൺറ്റെയ്നർ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കാൻ റഫറൻസായ സംവിധാനം ആണു. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -അല്ലെങ്കിൽ റിപൊ ഒറ്റയ്ക്ക് ലൊക്കലായി ക്ലോൺ ചെയ്തോ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തോ ഉള്ള പതിപ്പ് തുറക്കുക: +അല്ലെങ്കിൽ ലോക്കലായി ക്ലോൺ ചെയ്ത അല്ലെങ്കിൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത ഈ റിപൊ തുറക്കുക: -- ഈ റിപൊ നിങ്ങളുടെ ലൊക്കൽ ഫയൽ സിസ്റ്റത്തിൽ ക്ലോൺ ചെയ്യുക. +- ഈ റിപോസിറ്ററി നിങ്ങളുടെ ലോക്കൽ ഫൈൽ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ക്ലോൺ ചെയ്യുക. - F1 അമർത്തി **Remote-Containers: Open Folder in Container...** കമാൻഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക. -- ഈ ഫോൾഡറിന്റെ ക്ലോൺ ചെയ്‌ത കോപ്പി തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കോൺറ്റെയ്നർ ആരംഭിക്കാൻ കാത്തിരിക്കുക, പിന്നെ പരീക്ഷണം നടത്തുക. +- ക്ലോൺ ചെയ്ത ഫോൾഡർ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കണ്ടെയ്‌നർ സ്റ്റാർട്ട് ആകുന്നത് വരെ കാത്തിരിക്കുക, പിന്നീട് പരീക്ഷിക്കാം. -## ഒഫ്‌ലൈൻ ആക്സസ് +## ഓഫ്ലൈൻ ആക്‌സസ് -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഈ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ഓഫ്‌ലൈൻ ആയി റൺ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ഈ റിപോ ഫോർക്കുചെയ്യുക, നിങ്ങളുടെ ലൊക്കൽ മെഷീനിൽ [Docsify ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക](https://docsify.js.org/#/quickstart), പിന്നെ ഈ റിപോയുടെ മൂല ഫോളഡറിലേക്ക് പോய் `docsify serve` ടൈപ്പ് ചെയ്യുക. വെബ്സൈറ്റ് നിങ്ങളുടെ ਲੋਕൽഹോസ്റ്റിന്റെ 3000 പോർട്ടിൽ സർവ് ചെയ്യപ്പെടും: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ഉപയോഗിച്ച് ഈ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ഓഫ്ലൈനായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം. ഈ റിപൊ ഫോർക്ക് ചെയ്തു, ലോക്കൽ മെഷീനിൽ [Docsify ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക](https://docsify.js.org/#/quickstart), പിന്നെ ഈ റിപോയുടെ റൂട്ട ഫോളഡറിൽ `docsify serve` ടൈപ്പ് ചെയ്യുക. വെബ്സൈറ്റ് നിങ്ങളുടെ ലോക്കൽഹോസ്റ്റിൽ പോർട്ട് 3000-ൽ സർവ് ചെയ്യും: `localhost:3000`. -> ശ്രദ്ധിക്കുക, നോട്ട്ബുക്കുകൾ Docsify വഴി റെൻഡർ ചെയ്യപ്പെടില്ല, അതിനാൽ നോട്ട്ബുക്ക് റൺ ചെയ്യേണ്ടപ്രായോഗികത ഉണ്ടായാൽ അത് വേർതിരിച്ച് VS Code-ൽ Python കെർണൽ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യുക. +> ശ്രദ്ധിക്കുക, നോട്ട്‌ബുക്കുകൾ Docsify വഴി റെൻഡർ ചെയ്യപ്പെടില്ല, അതിനാൽ നോട്ട്‌ബുക്ക് റൺ ചെയ്യേണ്ടത് വേണമെങ്കിൽ അത് വേറെയൊരു സംവിധാനത്തിൽ, ഉദാഹരണത്തിന് VS Code-ൽ Python കർണൽ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യുക. -## മറ്റു പാഠ്യക്രമങ്ങൾ +## മറ്റ് പാഠ്യപദ്ധതികൾ -ഞങ്ങളുടെ ടീം മറ്റു പാഠ്യക്രമങ്ങളും തയ്യാറാക്കുന്നു! കാണുക: +ഞങ്ങളുടെ ടീം മറ്റ് പാഠ്യപദ്ധതികളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു! താഴെ നോക്കുക: ### LangChain @@ -194,54 +194,54 @@ Microsoft-ിലെ Azure Cloud Advocates-കൾ ഡാറ്റാ സയൻസ --- -### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD തുടക്കക്കാർക്ക്](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 തുടക്കക്കാർക്ക്](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 തുടക്കക്കാർക്ക്](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 ഏജന്റുകൾ തുടക്കക്കാർക്ക്](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 / ഏജന്റുകൾ +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള 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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള 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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള 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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള AI ഏജന്റുകൾ](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) --- ### ജനറേറ്റീവ് AI സീരീസ് -[![ജനറേറ്റീവ് AI തുടക്കക്കാർക്ക്](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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള ജനറേറ്റീവ് 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) +[![ജനറേറ്റീവ് 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) +[![ജനറേറ്റീവ് 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) +[![ജനറേറ്റീവ് 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) --- -### അടിസ്ഥാന പഠനം -[![ML തുടക്കക്കാർക്ക്](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) -[![ഡേറ്റാ സയൻസ് തുടക്കക്കാർക്ക്](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 തുടക്കക്കാർക്ക്](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) -[![സൈബർസെക്യൂരിറ്റി തുടക്കക്കാർക്ക്](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 തുടക്കക്കാർക്ക്](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 തുടക്കക്കാർക്ക്](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 വികസനം തുടക്കക്കാർക്ക്](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) +### പ്രധാന പഠനങ്ങൾ +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള 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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള ഡാറ്റ സയൻസ്](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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള 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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള സൈബർസുരക്ഷ](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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള വെബ് ഡെവ്](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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള 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) +[![ആരംഭക്കാർക്കുള്ള XR ഡെവലപ്‌മെന്റ്](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 പരമ്പര -[![AI-ചേർന്ന ജോഡി പ്രോഗ്രാമിംഗിനുള്ള 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-ക്ക് 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 സാഹസം](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 സീരീസ് +[![AI പെയർഡ് പ്രോഗ്രാമിങ്ങിനുള്ള 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-നുള്ള 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 അഡ്വെഞ്ചർ](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) ## സഹായം -**പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്നുണ്ടോ?** ഞങ്ങളുടെ [പ്രശ്നപരിഹാര ഗൈഡ്](TROUBLESHOOTING.md) സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരങ്ങൾക്കായി പരിശോധിക്കുക. +**പ്രശ്നങ്ങൾ അനുഭവപ്പെടുന്നുണ്ടോ?** സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങളുടെ [പ്രശ്നപരിഹാര ഗൈഡ്](TROUBLESHOOTING.md) പരിശോധിക്കുക. -If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. +AI ആപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് പിടിപെടുകയാണെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ എന്തെങ്കിലും ചോദ്യങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ. MCP സംബന്ധിച്ച ചർച്ചകളിൽ മറ്റ് പഠിക്കുന്നവരും അനുഭവസമ്പന്നരായ ഡെവലപ്പർമാരും ചേർന്ന് ചർച്ച ചെയ്യൂ. ഇത് ചോദ്യങ്ങൾ സ്വാഗതം ചെയ്യുന്നും അറിവുകൾ സ്വതന്ത്രമായി പങ്കുവെക്കപ്പെടുന്നതുമായ ഒരു പിന്തുണയുള്ള സമൂഹമാണ്. [![Microsoft Foundry ഡിസ്കോർഡ്](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -If you have product feedback or errors while building visit: +നിങ്ങൾക്ക് ഉൽപ്പന്ന പ്രതികരണം അല്ലെങ്കിൽ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ പിഴവുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ സന്ദർശിക്കുക: [![Microsoft Foundry ഡെവലപ്പർ ഫോറം](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) --- -അസ്വീകരണ കുറിപ്പ്: -ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, യന്ത്രപരിഭാഷകളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കൃത്യതാ കുറവുകൾ ഉണ്ടാകാവുന്നതാണ് എന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. മൂലരൂപത്തിലുള്ള രേഖ അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിൽ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. അത്യാവശ്യമായ വിവരങ്ങൾക്ക് പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യപരിഭാഷ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ചതിൽ നിന്നുണ്ടാവാവുന്ന ഏത് തെറ്റായ മനസ്സിലാക്കലിനെയും തെറ്റിദ്ധാരണകളെയുംക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല. +ഡിസ്ക്ലെയിമർ: +ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം ശ്രദ്ദയോടെ വിവർത്തനം ചെയ്തുവെങ്കിലും, യാന്ത്രിക വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകളും അക്രമിതത്വങ്ങളും ഉണ്ടാകാം എന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. മാതൃഭാഷയിലെ യഥാർത്ഥ രേഖ ആയതിനെ ആധികാരിക ഉറവിടമായി പരിഗണിക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക് പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണങ്ങൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല. \ No newline at end of file diff --git a/translations/mo/README.md b/translations/mo/README.md index 1ffe6a263..2bde41807 100644 --- a/translations/mo/README.md +++ b/translations/mo/README.md @@ -1,23 +1,23 @@ -# 初學者資料科學 — 課程 +# Data Science for Beginners - 課程 [![在 GitHub Codespaces 開啟](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub 授權](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub 貢獻者](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub 問題](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub 拉取請求](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![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/) [![歡迎 PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub 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的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 節課的資料科學課程。每一課包含課前與課後小測驗、完成課程的書面指示、解答，以及作業。我們以專案為基礎的教學法讓你在實作中學習，是讓新技能「紮實」的有效方式。 +Azure Cloud Advocates at Microsoft 很高興提供一個為期 10 週、共 20 課的完整資料科學課程。每一課都包含課前與課後小測、完成課程的書面指示、解答以及作業。我們以專案為導向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。 -**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). +**衷心感謝所有作者：** [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、審閱者與內容貢獻者，** 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 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、審閱者與內容貢獻者，** 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/) -|![速寫圖示由 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.mo.png)| 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[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) -**如果您希望新增翻譯語言，支援的語言列表見 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果你希望新增其他翻譯，支援的語言列表請見 [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) -我們有正在進行的 Discord「與 AI 一起學習」系列，詳情與加入請見 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您會獲得使用 GitHub Copilot 於資料科學的秘訣與技巧。 +我們正在舉辦 Discord 的 Learn with AI 系列活動，了解更多並於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我們，請參閱 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。你將會獲得使用 GitHub Copilot 進行資料科學的祕訣與技巧。 -![與 AI 一起學習系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.mo.jpg) +![Learn with AI 系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.mo.jpg) # 你是學生嗎？ -請從下列資源開始： +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，您會找到新手資源、學生套件，甚至取得免費證照優惠券的方法。這是一個您會想要加入收藏的頁面，並不時回來查看，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) 加入全球學生大使社群，這可能是您進入微軟的一條途徑。 +- [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，你會找到給初學者的資源、學生套件，甚至還有獲取免費考照憑證的方式。這是一個你會想要加入書籤並定期查看的頁面，因為我們至少每月會更新內容。 +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入一個全球性的學生大使社群，這可能是你進入 Microsoft 的一條途徑。 # 開始使用 ## 📚 文件 -- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 適合初學者的逐步環境設定說明 -- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 -- **[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題的解決方法 -- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何為此專案做出貢獻 -- **[給教師](for-teachers.md)** - 教學指引與課堂資源 +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - 針對初學者的逐步環境設定說明 +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題的解決方法 +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - 如何為此專案做出貢獻 +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - 教學建議與課堂資源 -## 👨‍🎓 學生專區 -> **完全初學者**：剛接觸資料科學嗎？從我們的 [新手範例](examples/README.md) 開始！這些簡單且註解完整的範例會在您深入完整課程前幫助理解基礎。 -> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若要自行使用此課程，請 fork 整個 repo 並自行完成練習，從課前測驗開始。然後閱讀講義並完成其餘活動。嘗試透過理解課程內容來製作專案，而不是複製解答程式碼；不過每個以專案為導向的課程在 /solutions 資料夾中都有對應程式碼可供參考。另一個做法是與朋友組成讀書會，一起學習內容。若要進一步學習，我們建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +## 👨‍🎓 給學生 +> **完全初學者**：剛接觸資料科學嗎？從我們的[初學者友善範例](examples/README.md)開始！這些簡單且有詳盡註解的範例會在你深入完整課程之前，幫助你理解基礎概念。 +> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若要自行使用此課程，請 fork 整個 repo 並自行完成練習，從課前測驗開始。接著閱讀講義並完成其餘活動。嘗試透過理解課程內容來建立專案，而非複製解答程式碼；不過，該程式碼可在每個以專案為導向的課程單元的 /solutions 資料夾中找到。另一個做法是與朋友組成讀書小組，一起學習內容。若要深入學習，我們建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 **快速開始：** -1. 檢查 [安裝指南](INSTALLATION.md) 以設定您的環境 -2. 檢閱 [使用指南](USAGE.md) 以了解如何使用此課程 -3. 從第一課開始並依序進行 -4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 尋求支援 +1. 檢查 [Installation Guide](INSTALLATION.md) 設定你的環境 +2. 瀏覽 [Usage Guide](USAGE.md) 以了解如何使用此課程 +3. 從第 1 課開始，並依序完成 +4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 以獲得支援 -## 👩‍🏫 教師專區 +## 👩‍🏫 給老師 -> **教師們**：我們在 [給教師](for-teachers.md) 中提供了一些關於如何使用此課程的建議。我們很樂意在 [我們的討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 收到您的回饋！ +> **教師**：我們在 [for-teachers.md](for-teachers.md) 中包含了一些如何使用此課程的建議。我們很期待您在 [討論區](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 提供回饋！ ## 認識團隊 [![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) -> 🎥 點擊上方圖片以觀看關於該專案 以及創建者的影片！ +**Gif 製作：** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 按上方圖片以觀看有關該專案及其建立者的影片！ ## 教學法 -我們在建立這個課程時選擇了兩個教學原則：確保以專案為本，並包含頻繁的小測驗。在本系列結束時，學生將會學會資料科學的基本原則，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等。 +我們在建立此課程時選擇了兩個教學原則：確保以專案為本，以及包含頻繁的小測驗。到本系列結束時，學生將學會資料科學的基本原則，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、資料科學的實際使用情境等。 -此外，課前的一個低壓小測驗可以讓學生設定學習主題的意向，而課後的第二次小測驗則能確保更好的記憶與吸收。這套課程設計為彈性且有趣，可整套修習，也可選擇部分修習。專案由簡入深，10 週循環結束時會變得越來越複雜。 +此外，課堂前的一個低風險小測驗可以讓學生對學習某個主題設定意向，而課後的第二個小測驗則確保進一步的記憶保留。此課程設計可靈活且有趣，可整套或部分選修。專案由簡而繁，於 10 週循環結束時逐步增加複雜度。 -> 查閱我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、 [翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。歡迎您提出建設性的回饋！ +> 找到我們的 [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)、[Contributing](CONTRIBUTING.md)、[Translation](TRANSLATIONS.md) 指南。我們歡迎您的建設性回饋！ -## 每堂課包括： +## 每堂課包含： -- 可選的圖解筆記 -- 可選的補充影片 +- 選擇性的速寫筆記 +- 選擇性補充影片 - 課前暖身小測驗 - 書面課程 -- 針對專案導向課程，提供逐步指引教你如何建立專案 +- 對於以專案為本的課程，逐步指引如何建立該專案 - 知識檢核 -- 一項挑戰任務 +- 一個挑戰 - 補充閱讀 - 作業 - [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **關於小測驗的一則說明**：所有小測驗都包含在 Quiz-App folder 中，總共有 40 個小測驗，每個小測驗三個問題。它們在課程內有連結，但 quiz app 可以在本機執行或部署到 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的說明。它們正在逐步本地化。 +> **關於小測驗的一則說明**：所有小測驗都包含在 Quiz-App 資料夾中，總共有 40 個小測驗，每個小測驗有三個問題。它們從課程內連結，但此測驗應用程式也可以在本機執行或部署到 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的說明。它們正在逐步在地化。 -## 🎓 適合初學者的範例 +## 🎓 初學者友善範例 -**剛接觸資料科學？** 我們建立了一個專門的 [範例目錄](examples/README.md)，內有簡單且註解完善的程式碼，幫助你快速上手： +**剛接觸資料科學？** 我們建立了一個特別的 [examples directory](examples/README.md)，裡面有簡單且註解完整的程式碼，幫助你開始： - 🌟 **Hello World** - 你的第一個資料科學程式 -- 📂 **Loading Data** - 學習如何讀取與探索資料集 -- 📊 **Simple Analysis** - 計算統計數據並尋找模式 -- 📈 **Basic Visualization** - 建立圖表與圖形 -- 🔬 **Real-World Project** - 從頭到尾完成的實務工作流程 +- 📂 **Loading Data** - 學習讀取和探索資料集 +- 📊 **Simple Analysis** - 計算統計並找出模式 +- 📈 **Basic Visualization** - 建立圖表和圖形 +- 🔬 **Real-World Project** - 從頭到尾的完整工作流程 -每個範例都包含詳細註解，解釋每一步驟，非常適合完全的新手！ +每個範例都包含詳細註解說明每一步，對完全的初學者非常合適！ 👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈 -## 課程 +## 課程列表 -|![ 圖解筆記 由 @sketchthedocs 提供 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.mo.png)| +|![ 手繪筆記由 @sketchthedocs 提供 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.mo.png)| |:---:| -| 資料科學初學者：路線圖 - _圖解筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 初學者資料科學：路線圖 - _手繪筆記作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定義資料科學 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念，以及它與人工智慧、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 | [Introduction](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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 資料如何被分類以及其常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | 統計與機率簡介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 使用機率與統計的數學技巧來理解資料。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | 處理關聯式資料 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 關聯式資料介紹，以及使用結構化查詢語言（SQL，發音 “see-quell”）來探索與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 | 處理 NoSQL 資料 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 非關聯式資料介紹、其各種類型，以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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 進行資料探索的基礎，包含 Pandas 等函式庫。建議具備 Python 程式設計的基本理解。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 關於清理與轉換資料的技術，處理遺失、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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 學習如何使用 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 | 資料分佈視覺化 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集合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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有助於有效問題解決與洞察的視覺化技術與指引。 | [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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步：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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於資料分析的階段。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | 溝通 | [Lifecycle](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 | 雲端的資料科學 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 這系列課程介紹雲端的資料科學及其好處。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 01 | 定義資料科學 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學的基本概念，以及它與人工智慧、機器學習和大數據之間的關係。 | [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 | [Introduction](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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 資料如何被分類以及常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | 統計與機率導論 | [Introduction](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 | 處理關聯式資料 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料以及使用結構化查詢語言（也稱為 SQL，發音為 “see-quell”）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 | 處理 NoSQL 資料 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯式資料、其各種型態以及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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 進行資料探索的基礎，例如 Pandas 等函式庫。建議具備 Python 程式設計的基礎理解。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 關於資料清理與轉換的技術主題，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 | 量的視覺化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 學習如何使用 Matplotlib 去視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | 資料分佈的視覺化 | [Data Visualization](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 | 比例的視覺化 | [Data Visualization](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 | 關係的視覺化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化資料集及其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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有價值的視覺化以利有效問題解決與洞察的技巧與指引。 | [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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹資料科學生命週期及其第一步——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 | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 資料科學生命週期中專注於以利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 | 雲端的資料科學 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | 雲端的資料科學 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | 雲端的資料科學 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 應用中的資料科學 | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中以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) | +| 20 | 實務中的資料科學 | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中由資料科學推動的專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -請依照下列步驟在 Codespace 中開啟此範例： +依照以下步驟在 Codespace 中開啟此範例： 1. 點選 Code 下拉選單並選擇 Open with Codespaces 選項。 2. 在窗格底部選擇 + New codespace。 -如需更多資訊，請參閱 [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 +欲知更多資訊，請查看 [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 ## VSCode Remote - Containers -請依照下列步驟，使用您本機的 VS Code 與 Remote - Containers 延伸功能，在容器中開啟這個儲存庫： +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： -1. 若您是第一次使用開發容器，請先確保您的系統符合前置需求（例如已安裝 Docker），詳見 [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +1. 若這是您第一次使用開發容器，請先確保您的系統符合先決條件（例如已安裝 Docker），請參閱 [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 -要使用此儲存庫，您可以選擇在獨立的 Docker 卷中開啟儲存庫： +要使用此儲存庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷中開啟儲存庫： -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**注意**：在背後，這會使用 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 命令，將原始程式碼克隆到 Docker 卷中，而不是本機檔案系統。[Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器資料的建議機制。 -或是開啟本機已 clone 或下載的儲存庫版本： +或者開啟已在本機克隆或下載的儲存庫版本： -- 將此儲存庫複製到您的本機檔案系統。 -- 按下 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 -- 選擇此資料夾的複製版本，等待容器啟動後即可開始使用。 +- 將此儲存庫克隆到您的本機檔案系統。 +- 按 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 命令。 +- 選擇已克隆的資料夾副本，等待容器啟動，然後開始試用。 ## 離線存取 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 來離線執行此文件。Fork 此儲存庫，在您的本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此儲存庫的根目錄輸入 `docsify serve`。網站會在您的本機 localhost 的 3000 埠提供：`localhost:3000`。 +您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 在離線環境執行本文件。Fork 此儲存庫，在本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此儲存庫的根目錄輸入 `docsify serve`。網站將在您的本機 localhost 的 3000 埠提供服務：`localhost:3000`。 -> 注意，notebooks 不會透過 Docsify 來呈現，因此當您需要執行 notebook 時，請在啟動 Python kernel 的 VS Code 中另行執行。 +> 注意，筆記本檔案將不會透過 Docsify 呈現，所以當您需要執行筆記本時，請在啟用 Python kernel 的 VS Code 中分別執行。 ## 其他課程 -Our team produces other curricula! Check out: +我們團隊還製作其他課程！看看： ### LangChain @@ -200,47 +200,47 @@ Our team produces other curricula! Check out: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD 初學者](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) -[![邊緣 AI 初學者](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 初學者](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 代理人 初學者](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) +[![AZD 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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 -[![生成式 AI 初學者](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 (.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) +[![生成式 AI 新手入門](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 -[![機器學習 初學者](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) -[![資料科學 初學者](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 初學者](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) -[![網絡安全 初學者](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) -[![網頁開發 初學者](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) -[![物聯網 初學者](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 開發 初學者](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) +[![機器學習 新手入門](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) +[![數據科學 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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) +[![XR 開發 新手入門](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 用於 AI 配對程式設計](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 配對程式設計）](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 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) ## 取得協助 -**遇到問題嗎？** 請查看我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md) 以獲取常見問題的解決方法。 +**遇到問題？** 請查看我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md) 以取得常見問題的解決方法。 -如果您遇到困難或對建立 AI 應用程式有任何疑問，請加入其他學習者與經驗豐富的開發人員，一起參與關於 MCP 的討論。這是一個互相支持的社群，歡迎提出問題並自由分享知識。 +如果你遇到困難或對建立 AI 應用程式有任何疑問。加入其他學習者和有經驗的開發人員，一同在 MCP 討論中交流。這是一個互相支援的社群，歡迎發問並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord 伺服器](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您在構建過程中有產品回饋或遇到錯誤，請造訪： +如果在建置過程中有產品回饋或發現錯誤，請造訪： [![Microsoft Foundry 開發者論壇](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 @@ Our team produces other curricula! Check out: 免責聲明： -本文件透過 AI 翻譯服務 Co‑op Translator（https://github.com/Azure/co-op-translator）進行翻譯。雖然我們盡力確保準確性，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具權威性的來源。對於關鍵資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤譯承擔責任。 +本文件已使用 AI 翻譯服務 Co‑op Translator（https://github.com/Azure/co-op-translator）進行翻譯。雖然我們力求準確，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不精確之處。原始語言版本應視為具權威性的文件。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不就因使用本翻譯而引致的任何誤解或誤譯承擔責任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/mr/README.md b/translations/mr/README.md index b30e29b2c..e74847c7e 100644 --- a/translations/mr/README.md +++ b/translations/mr/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -**अधिक भाषांमध्ये अनुवादांसाठी तुम्हाला इच्छित असल्यास समर्थित भाषांची यादी [यहां](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) मिळू शकते** +**जर तुम्हाला अतिरिक्त भाषांमध्ये अनुवाद हवा असेल तर समर्थित भाषा [इथे](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध आहेत** -#### आमच्या समुदायात सामील व्हा +#### आमच्या समुदायात सहभागी व्हा [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -आमच्याकडे Discord वर "AI सोबत शिकण्याची" मालिका चालू आहे, अधिक जाणून घेण्यासाठी आणि सामील होण्यासाठी [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) येथे या — ही मालिका 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 दरम्यान आहे. तुम्हाला GitHub Copilot चा डेटा सायन्ससाठी उपयोग करताना टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. +आम्ही एक Discord "AI सोबत शिकण्याची" मालिका आयोजित करत आहोत, अधिक जाणून घेण्यासाठी आणि 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 रोजी आम्हाला या ठिकाणी सामील व्हा: [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord). येथे तुम्हाला डेटा सायन्ससाठी GitHub Copilot वापरण्याचे टिप्स आणि तंत्र मिळतील. -![AI सोबत शिकण्याची मालिका](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.mr.jpg) +![AI सह शिकण्याची मालिका](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.mr.jpg) # तुम्ही विद्यार्थी आहात का? -खालील संसाधनांसह सुरू करा: +खालील संसाधनांपासून सुरू करा: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) या पृष्ठावर तुम्हाला नवशिक्यांसाठी संसाधने, Student packs आणि अगदी विनामूल्य प्रमाणपत्र व्हाउचर मिळवण्याचे मार्गही मिळतील. हे एक पृष्ठ आहे जे तुम्ही बुकमार्क करावे आणि काळोखाळी तपासावे कारण आम्ही किमान मासिकानुसार सामग्री अदलाबदल करतो. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) जागतिक विद्यार्थी अँम्बॅसडर समुदायात सामील व्हा — हे तुमच्यासाठी Microsoft मध्ये प्रवेश करण्याचा मार्ग असू शकतो. +- [विद्यार्थी हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) या पृष्ठावर तुम्हाला नवशिक्यांसाठी संसाधने, विद्यार्थी पॅक्स आणि अगदी मोफत प्रमाणपत्र व्हाउचर मिळवण्याचे मार्गही सापडतील. हे एक पृष्ठ आहे जे तुम्हाला बुकमार्क करायचे आणि वेळोवेळी तपासायचे असते कारण आम्ही किमान मासिके सामग्री बदलत राहतो. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) जागतिक विद्यार्थी अँम्बेसेडर समुदायात सामील व्हा, हे Microsoft मध्ये प्रवेश करण्याचा तुमचा मार्ग असू शकतो. -# सुरुवात करणे +# सुरुवात ## 📚 दस्तऐवजीकरण -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - नवशिक्यांसाठी टप्प्याटप्प्याने सेटअप निर्देश -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - उदाहरणे आणि सामान्य कार्यप्रवाह -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्यांसाठी समधान -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - या प्रकल्पात कसे योगदान द्यावे -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - अध्यापन मार्गदर्शन आणि वर्गातील संसाधने +- **[स्थापना मार्गदर्शक](INSTALLATION.md)** - नवशिक्यांसाठी चरण-दर-चरण सेटअप सूचना +- **[वापर मार्गदर्शक](USAGE.md)** - उदाहरणे आणि सामान्य कार्यप्रवाह +- **[समस्यांचे निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्यांवर उपाय +- **[योगदान देण्याचे मार्गदर्शक](CONTRIBUTING.md)** - या प्रोजेक्टमध्ये कसे योगदान द्यावे +- **[शिक्षकांसाठी](for-teachers.md)** - अध्यापन मार्गदर्शन आणि वर्गाच्या संसाधने ## 👨‍🎓 विद्यार्थ्यांसाठी -> **पूर्ण नवशिके:** डेटा सायन्स मध्ये नवीन आहात का? आमच्या [beginner-friendly examples](examples/README.md) पासून सुरू करा! ही साधी, चांगली टिप्पणी केलेली उदाहरणे तुम्हाला संकल्पना समजून घेण्यास मदत करतात ज्यामुळे आपण संपूर्ण अभ्यासक्रमात सहज पुढे जाऊ शकता. -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: हा अभ्यासक्रम स्वतः वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपो fork करा आणि स्वतःच सराव करा, पूर्व-व्याख्यान क्विझ पासून सुरू करा. नंतर व्याख्यान वाचा आणि उर्वरित क्रियाकलाप पूर्ण करा. सोल्यूशन कोड कॉपी करण्यापेक्षा धड समजून प्रकल्प तयार करण्याचा प्रयत्न करा; तरी सुद्धा, त्या कोड्स /solutions फोल्डर्स मध्ये उपलब्ध आहेत प्रत्येक प्रोजेक्ट-ओरिएंटेड धडासाठी. आणखी एक कल्पना म्हणजे मित्रांसोबत अभ्यास गट तयार करून सामग्री एकत्रून पहा. 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. +> **पूर्ण नवशिके**: डेटा सायन्ससाठी नवीन आहात का? आमच्या [नवशिक्य-सुलभ उदाहरणांपासून](examples/README.md) सुरुवात करा! ही साधी, चांगली कमेंट केलेली उदाहरणे तुम्हाला संपूर्ण अभ्यासक्रमात डुबकी मारण्यापूर्वी मूलभूत गोष्टी समजून घेण्यास मदत करतील. +> **[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page)**: हा अभ्यासक्रम स्वतः वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपो फोर्क करा आणि स्वतःच व्यायाम पूर्ण करा, प्री-लेक्चर क्विझपासून सुरुवात करा. नंतर व्याख्यान वाचा आणि उर्वरित क्रियाकलाप पूर्ण करा. प्रकल्पांचे समाधान कोड कॉपी करण्याऐवजी धडे समजून प्रकल्प तयार करण्याचा प्रयत्न करा; तथापि, प्रत्येक प्रोजेक्ट-ओरिएंटेड धड्यात त्या कोडचे /solutions फोल्डरमध्ये सोल्यूशन्स उपलब्ध आहेत. आणखी एक कल्पना म्हणजे मित्रांसोबत अभ्यास गट बनवून एकत्र सामग्री पाहणे. पुढील अध्ययनासाठी, आम्ही [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) शिफारस करतो. -**त्वरित प्रारंभ:** -1. तुमचे वातावरण सेट करण्यासाठी [Installation Guide](INSTALLATION.md) तपासा -2. अभ्यासक्रम कसा वापरायचा हे जाणण्यासाठी [Usage Guide](USAGE.md) वाचा -3. धडा 1 पासून सुरू करा आणि क्रमवार पुढे जा -4. सहाय्यासाठी आमच्या [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) मध्ये सहभागी व्हा +**त्वरित सुरुवात:** +1. तुमचे वातावरण सेट करण्यासाठी [स्थापना मार्गदर्शक](INSTALLATION.md) तपासा +2. अभ्यासक्रमासोबत काम कसे करायचे ते जाणून घेण्यासाठी [वापर मार्गदर्शक](USAGE.md) पुनरावलोकन करा +3. धडा 1 पासून सुरू करा आणि क्रमवार काम करा +4. मदतीसाठी आमच्या [Discord समुदायात](https://aka.ms/ds4beginners/discord) सामील व्हा ## 👩‍🏫 शिक्षकांसाठी -> **शिक्षक**: या अभ्यासक्रमाचा वापर कसा करावा याबद्दल आम्ही [काही सूचना समाविष्ट केल्या आहेत](for-teachers.md). आम्हाला तुमचा अभिप्राय आमच्या [चर्चा फोरममध्ये](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) आवडेल! +> **शिक्षक**: या अभ्यासक्रमाचा उपयोग कसा करायचा याबद्दल आम्ही काही [सूचना समाविष्ट केल्या आहेत](for-teachers.md). आम्हाला तुमचा अभिप्राय आवडेल [आमच्या चर्चा फोरममध्ये](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## टीमला भेटा -[![प्रमो व्हिडिओ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![प्रोमो व्हिडिओ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो व्हिडिओ") -**Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 वरच्या प्रतिमावर क्लिक करा प्रकल्प आणि ज्यांनी ते तयार केलेल्या लोकांविषयी व्हिडिओसाठी! +**गिफ द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 वरील प्रतिमेवर क्लिक करा — प्रकल्प आणि त्याचे निर्माते यांबद्दलचे व्हिडिओ पाहण्यासाठी! -## अध्यापन +## अध्यापनतत्त्वे -आम्ही या अभ्यासक्रमाचा आराखडा तयार करताना दोन अध्यापन तत्त्वे निवडली आहेत: तो प्रकल्प-आधारित असावा आणि त्यात वारंवार क्विझ असावेत याची खात्री करणे. या मालिकेच्या शेवटी, विद्यार्थ्यांनी डेटा सायन्सचे मूलभूत तत्त्वे शिकलेली असतील, ज्यात नैतिक संकल्पना, डेटा तयारी, डेटासोबत काम करण्याचे विविध मार्ग, डेटा दृष्यीकरण, डेटा विश्लेषण, डेटा सायन्सचे वास्तविक जगातील वापरप्रकरणे आणि बरेच काही यांचा समावेश आहे. +या अभ्यासक्रमाची रचना करताना आम्ही दोन पेडागॉजीचे तत्त्व निवडले आहेत: हा प्रकल्प-आधारित असावा आणि त्यात वारंवार क्विझ असावेत हे सुनिश्चित करणे. या सिरीजच्या शेवटी, विद्यार्थ्यांनी डेटा सायन्सची मूलभूत तत्त्वे शिकलेली असतील, ज्यात नीतिशास्त्रीय संकल्पना, डेटाची तयारी, डेटासह काम करण्याचे वेगवेगळे मार्ग, डेटा दृश्यात्मकरण, डेटा विश्लेषण, डेटा सायन्सची वास्तविक जीवनातील उपयोगकेसेस आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. -याशिवाय, वर्गापूर्वीचा कमी-जोखमीचा क्विझ विद्यार्थ्याच्या एखाद्या विषय शिकण्याच्या उद्देशाला ठरवितो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ अधिक टिकाव सुनिश्चित करतो. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेदार असावा असे डिझाइन करण्यात आला आहे आणि तो पूर्णपणे किंवा भागाने केला जाऊ शकतो. प्रकल्प छोटे सुरू होतात आणि 10 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी हळूहळू अधिक जटिल होतात. +याशिवाय, वर्गापूर्वीचा कमी-जोखमीचा क्विझ विद्यार्थ्यांचा एखाद्या विषयाकडे शिकण्याचा मानस ठरवतो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ अधिक टिकाव सुनिश्चित करतो. हा अभ्यासक्रम लवचीक आणि मजेदार राहील अशा प्रकारे डिझाइन केला गेला आहे आणि पूर्णतः किंवा भागानुसार घेतला जाऊ शकतो. प्रकल्प सुरुवातीला लहान असतात आणि 10 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी हळूहळू अधिक क्लिष्ट होतात. -> आमची [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शिका पहा. आम्हाला तुमचा रचनात्मक अभिप्राय स्वागतार्ह आहे! +> आमचे [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शक तत्त्वे पहा. आम्ही तुमचे रचनात्मक अभिप्राय स्वागत करतो! ## प्रत्येक धड्यात समाविष्ट आहे: - ऐच्छिक स्केचनोट - ऐच्छिक पूरक व्हिडिओ -- पाठापूर्वी वॉर्म-अप क्विझ -- लेखित धडा -- प्रकल्प-आधारित धड्यांसाठी, प्रकल्प कसा तयार करायचा याचे टप्प्याटप्प्याने मार्गदर्शक +- पूर्व-धडा वॉर्मअप क्विझ +- लेखी धडा +- प्रकल्प-आधारित धड्यांसाठी, प्रकल्प कसा तयार करावा याबाबत टप्प्याटप्प्याने मार्गदर्शन - ज्ञान तपासणी - एक आव्हान - पूरक वाचन - असाइनमेंट -- [पाठानंतरचा क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [पाठानंतरची क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विझबद्दल एक नोंद**: सर्व क्विझ Quiz-App फोल्डरमध्ये सापडतात, एकूण ४० क्विझ आहेत ज्यापैकी प्रत्येकात तीन प्रश्न आहेत. ते धड्यांमधून लिंक केलेले आहेत, परंतु क्विझ अॅप स्थानिकपणे चालवता येऊ शकते किंवा Azure वर डिप्लॉय केले जाऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचनांचे पालन करा. त्यांचे स्थानिकीकरण हळूहळू केले जात आहे. +> **क्विझबद्दल एक टीप**: सर्व क्विझ Quiz-App फोल्डरमध्ये आहेत, एकूण ४० क्विझ ज्यात प्रत्येका मध्ये तीन प्रश्न आहेत. ते धड्यांमधून लिंक केलेले आहेत, परंतु क्विझ अ‍ॅप लोकली चालवता येऊ शकते किंवा Azure वर तैनात केले जाऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचनांचे पालन करा. ते हळूहळू स्थानिकरण केले जात आहेत. -## 🎓 नवशिक्यांसाठी सोपी उदाहरणे +## 🎓 नवशिकांसाठी सोपे उदाहरणे -**डेटा सायन्समध्ये नवीन आहात का?** आम्ही एक विशेष [उदाहरणे निर्देशिका](examples/README.md) तयार केली आहे ज्यात सुरू करण्यास मदत करण्यासाठी साधे, नीट टिप्पणी केलेले कोड आहेत: +**डेटा सायन्समध्ये नवीन आहात का?** आम्ही एक विशेष [examples directory](examples/README.md) तयार केले आहे ज्यात सुरुवातीसाठी सोपे आणि चांगले टिप्पणी केलेले कोड आहे जे तुमची सुरूवात मदत करेल: -- 🌟 **Hello World** - तुमचा पहिला डेटा सायन्स प्रोग्राम -- 📂 **Loading Data** - डेटासेट वाचणे आणि एक्सप्लोर कसे करायचे शिका -- 📊 **Simple Analysis** - सांख्यिकीय गणना करा आणि नमुने शोधा +- 🌟 **Hello World** - तुमचे पहिले डेटा सायन्स प्रोग्राम +- 📂 **Loading Data** - डेटासेट वाचणे आणि एक्सप्लोर करणे शिका +- 📊 **Simple Analysis** - आकडेवारी मोजा आणि नमुने शोधा - 📈 **Basic Visualization** - चार्ट आणि ग्राफ तयार करा - 🔬 **Real-World Project** - सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत संपूर्ण वर्कफ्लो -प्रत्येक उदाहरणात प्रत्येक टप्पा समजावून सांगणाऱ्या सविस्तर टिप्पण्यांचा समावेश आहे, ज्यामुळे ते पूर्णपणे नवशिक्यांसाठी उत्तम आहे! +प्रत्येक उदाहरणात प्रत्येक टप्पा समजावून सांगणाऱ्या सविस्तर टिप्पण्यांचा समावेश आहे, जे पूर्णपणे नवशिक्यांसाठी परिपूर्ण आहे! -👉 **[उदाहरणांपासून सुरुवात करा](examples/README.md)** 👈 +👉 **[उदाहरणांपासून सुरू करा](examples/README.md)** 👈 ## धडे -|![ स्केचनोट @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.mr.png)| +|![ स्केचनोट द्वारा @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.mr.png)| |:---:| -| डेटा सायन्स नवशिक्यांसाठी: रोडमॅप - _स्केचनोट द्वारे [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| शिकण्याऱ्यांसाठी डेटा सायन्स: रोडमॅप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| धडा क्रमांक | विषय | धडा गट | शिकण्याची उद्दिष्टे | लिंक केलेला धडा | लेखक | +| धडा क्रमांक | विषय | धडा गट | शिकण्याच्या उद्दिष्टे | लिंक केलेला धडा | लेखक | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | डेटा सायन्सची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा सायन्समागील मूलभूत संकल्पना आणि ते कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, आणि बिग डेटा याशी कसे संबंधित आहे हे शिका. | [धडा](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | 데이터 सायन्स नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता संकल्पना, आव्हाने आणि फ्रेमवर्क. | [धडा](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | डेटाची 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) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | सांख्यिकी व संभाव्यता परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समजून घेण्यासाठी संभाव्यता आणि सांख्यिकी यांच्या गणितीय तंत्र. | [धडा](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | रिलेशनल डेटासोबत काम करणे | [डेटासोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटाचा परिचय आणि Structured Query Language (SQL) वापरून रिलेशनल डेटाचे अन्वेषण आणि विश्लेषण करण्याच्या मूलभूत गोष्टी (उच्चार 'सी-क्वेल'). | [धडा](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | नॉन-रिलेशनल (NoSQL) डेटासोबत काम करणे | [डेटासोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | नॉन-रिलेशनल डेटाचा परिचय, त्याचे विविध प्रकार आणि दस्तऐवजी डेटाबेसचा अन्वेषण व विश्लेषण करण्याच्या मूलभूत गोष्टी. | [धडा](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python सह काम करणे | [डेटासोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas सारख्या लायब्ररींसह डेटा अन्वेषणासाठी Python वापरण्याच्या मूलभूत गोष्टी. Python प्रोग्रामिंगची प्राथमिक समज असणे शिफारसीय आहे. | [धडा](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | डेटा तयारी | [डेटासोबत काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | हरवलेल्या, अचूक नसलेल्या किंवा अपूर्ण डेटाच्या आव्हानांना हाताळण्यासाठी डेटाची साफसफाई आणि रूपांतर करण्याच्या तंत्रांवरील विषय. | [धडा](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | प्रमाण दृष्यीकरण | [डेटा दृष्यीकरण](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib वापरून पक्षी डेटाचे दृष्यीकरण कसे करायचे ते शिका 🦆 | [धडा](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | डेटाच्या वितरणांचे दृष्यीकरण | [डेटा दृष्यीकरण](3-Data-Visualization/README.md) | एखाद्या अंतरालातील निरीक्षणे आणि प्रवृत्ती दृष्यरूपात दर्शविणे. | [धडा](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | प्रमाणांचे दृष्यीकरण | [डेटा दृष्यीकरण](3-Data-Visualization/README.md) | विभाजित आणि गटबद्ध टक्केवारीचे दृष्यीकरण. | [धडा](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | संबंधांचे दृष्यीकरण | [डेटा दृष्यीकरण](3-Data-Visualization/README.md) | डेटाच्या संच आणि त्यांच्या चल (variables) मधील कनेक्शन्स व सहसंबंध दृष्यरूपात दर्शविणे. | [धडा](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | अर्थपूर्ण दृष्यीकरण | [डेटा दृष्यीकरण](3-Data-Visualization/README.md) | तुमची दृष्ये प्रभावी समस्या सोडविण्यासाठी आणि अंतर्दृष्टीसाठी उपयुक्त बनवण्यासाठी तंत्रे आणि मार्गदर्शन. | [धडा](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा परिचय आणि डेटाचे मिळवणे व काढणे हे त्याचे पहिले पाउल. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटा विश्लेषित करण्याच्या तंत्रांवर लक्ष केंद्रीत करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा मधून मिळालेल्या अंतर्दृष्टी सादर करण्यावर हा टप्पा लक्ष केंद्रित करतो, ज्यामुळे निर्णय घेणाऱ्यांना समजणे सोपे होते. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमधील डेटा सायन्स आणि त्याचे फायदे या मालिकेच्या धडांमध्ये परिचय देण्यात आला आहे. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो-कोड साधने वापरून मॉडेल प्रशिक्षण. |[धडा](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio वापरून मॉडेल डिप्लॉय करणे. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | जगातल्या डेटा सायन्स प्रकल्प | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक जगातील डेटा सायन्स प्रेरित प्रकल्प. | [धडा](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | डेटा सायन्सची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा सायन्सच्या मूलभूत संकल्पना आणि ते कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग आणि बिग डेटाशी कसे संबंधित आहे हे शिका. | [धडा](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | डेटा सायन्स नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता संकल्पना, आव्हाने आणि फ्रेमवर्क. | [धडा](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | डेटा परिभाषित करणे | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसा वर्गीकृत केला जातो आणि त्याचे सामान्य स्रोत काय आहेत. | [धडा](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | संख्याशास्त्र आणि संभाव्यता परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समजून घेण्यासाठी संभाव्यता आणि संख्याशास्त्राच्या गणिती तंत्रांची ओळख. | [धडा](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | रिलेशनल डेटासह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटाची ओळख आणि Structured Query Language (सामान्यतः "सी-क्वेल" म्हणून उच्चारले जाते) वापरून रिलेशनल डेटाचे अन्वेषण व विश्लेषण करण्याची मूलभूत तत्त्वे. | [धडा](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL डेटासह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | नॉन-रिलेशनल डेटाची ओळख, त्याचे विविध प्रकार आणि दस्तऐवज डेटाबेसचे अन्वेषण व विश्लेषण करण्याच्या मूलभूत गोष्टी. | [धडा](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | पायथनसह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas सारख्या लायब्ररींसह डेटा एक्सप्लोरेशनसाठी पायथन वापरण्याच्या मूलभूत गोष्टी. पायथन प्रोग्रामिंगचा मूलभूत आभ्यास शिफारसीय आहे. | [धडा](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | डेटा तयारी | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, अचूक नसलेला किंवा अपूर्ण डेटा हाताळण्यासाठी डेटाची स्वच्छता आणि रूपांतर करण्याच्या तंत्रांविषयी विषय. | [धडा](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | संख्यात्मक गोष्टींचे दृश्यमानकरण | [डेटा दृश्यात्मकरण](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib वापरून पक्षी डेटा कसा दृश्यमान करायचा ते शिका 🦆 | [धडा](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | डेटाच्या वितरणांचे दृश्यमानकरण | [डेटा दृश्यात्मकरण](3-Data-Visualization/README.md) | निरीक्षणे आणि प्रवाह एका अंतरामध्ये कसे दर्शवायचे. | [धडा](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | प्रमाणांचे दृश्यमानकरण | [डेटा दृश्यात्मकरण](3-Data-Visualization/README.md) | असंख्य आणि गटीकृत टक्केवारींचे दृश्यमानकरण. | [धडा](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | संबंधांचे दृश्यमानकरण | [डेटा दृश्यात्मकरण](3-Data-Visualization/README.md) | डेटाच्या संच आणि त्यांच्या चलांमधील कनेक्शन्स आणि सहसंबंध दृश्यमान करणे. | [धडा](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यांकन | [डेटा दृश्यात्मकरण](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या सोडवणे आणि अंतर्दृष्टीसाठी तुमची दृश्ये उपयुक्त बनवण्यासाठी तंत्रे आणि मार्गदर्शन. | [धडा](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | डेटा सायन्स लाइफसायकलचे परिचय | [लाइफसायकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स लाइफसायकलचे परिचय आणि डेटा मिळवणे व काढण्याचा त्याचा पहिला टप्पा. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | विश्लेषण | [लाइफसायकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स लाइफसायकलचा हा टप्पा डेटाचे विश्लेषण करण्याच्या तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | संप्रेषण | [लाइफसायकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा मधून घेतलेल्या अंतर्दृष्टी सादर करण्यावर हा टप्पा लक्ष केंद्रित करतो जे निर्णय घेणाऱ्यांसाठी समजणे सोपे होते. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमधील डेटा सायन्स आणि त्याचे फायदे याची ओळख देणारी सिरीज. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code टूल्स वापरून मॉडेल ट्रेन करणे. |[धडा](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | क्लाउडमधील 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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | वास्तविक जगात डेटा सायन्स | [वाइल्डमध्ये](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक जगातील डेटा सायन्स-चालित प्रकल्प. | [धडा](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -या नमुन्यात Codespace मध्ये उघडण्यासाठी हे पायऱ्या अनुसरा: -1. Code ड्रॉप-डाउन मेनूवर क्लिक करा आणि Open with Codespaces पर्याय निवडा. +या नमुना प्रोजेक्टला Codespace मध्ये उघडण्यासाठी खालील पायऱ्या फॉलो करा: +1. Code ड्रॉप-डाउन मेनूवर क्लिक करा आणि Open with Codespaces हा पर्याय निवडा. 2. पॅनच्या तळाशी + New codespace निवडा. -अधिक माहितीसाठी, [GitHub दस्तऐवजीकरण](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) तपासा. +अधिक माहितीसाठी, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) पहा. ## VSCode Remote - Containers -आपल्या स्थानिक मशीन आणि VSCode चा वापर करून हा रेपॉजिटरी कंटेनरमध्ये उघडण्यासाठी खालील पायऱ्यांचे पालन करा, जे VS Code Remote - Containers एक्स्टेंशन वापरते: +या रेपोला तुमच्या लोकल मशीनवर आणि VSCode वापरून VS Code Remote - Containers एक्सटेन्शन वापरून कंटेनरमध्ये उघडण्यासाठी खालील पायऱ्या फॉलो करा: -1. जर हा विकास कंटेनर वापरण्याचा तुमचा पहिला वेळ असेल, तर कृपया तुमची प्रणाली पूर्वअटी पूर्ण करते याची खात्री करा (उदा. Docker स्थापित असणे) [सुरू करण्याचे दस्तऐवजीकरण](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मध्ये दिलेले आहे. +1. जर तुम्ही विकसित करणारे कंटेनर प्रथमच वापरत असाल, तर कृपया [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मधील पूर्व-आवश्यकता (उदा. Docker इन्स्टॉल केलेले आहे की नाही) पूर्ण आहेत याची खात्री करा. -या रेपॉजिटरीचा वापर करण्यासाठी, तुम्ही रेपॉजिटरीला एक अलग Docker व्हॉल्यूममध्ये उघडू शकता: +या रेपोसिटरीचा वापर करण्यासाठी, तुम्ही किंवा तर रेपो एका वेगळ्या Docker व्हॉल्यूममध्ये उघडू शकता: -**नोट**: आतल्या बाजूने, हे Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड वापरेल जेणेकरून स्रोत कोड स्थानिक फाइलसिस्टमच्या ऐवजी Docker व्हॉल्यूममध्ये क्लोन होईल. [व्हॉल्यूम्स](https://docs.docker.com/storage/volumes/) हे कंटेनर डेटा टिकवून ठेवण्यासाठी पसंतीचे साधन आहेत. +**Note**: मागच्या बाजूस, हे Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड वापरेल ज्याद्वारे स्थानिक फाइलसिस्टमऐवजी स्रोत कोड Docker व्हॉल्यूममध्ये क्लोन केले जाईल. कंटेनर डेटा टिकवण्यासाठी [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) हा प्राधान्यपूर्ण यंत्रणा आहे. -किंवा रेपॉजिटरीची स्थानिकपणे क्लोन केलेली किंवा डाउनलोड केलेली आवृत्ती उघडा: +किंवा स्थानिकरित्या क्लोन केलेली किंवा डाउनलोड केलेली रेपोची प्रत उघडा: -- या रेपॉजिटरीला आपल्या स्थानिक फाईलसिस्टमवर क्लोन करा. +- हा रेपो तुमच्या स्थानिक फाइलसिस्टमवर क्लोन करा. - F1 दाबा आणि **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड निवडा. -- या फोल्डरच्या क्लोन केलेल्या कॉपीचे चयन करा, कंटेनर सुरू होईपर्यंत थांबा, आणि प्रयोग करा. +- या फोल्डरच्या क्लोन्ड कॉपीचा निवड करा, कंटेनर सुरू होईपर्यंत थांबा, आणि नंतर प्रयोग करा. ## ऑफलाइन प्रवेश -तुम्ही [Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून ही दस्तऐवजीकरण ऑफलाइन चालवू शकता. हा रेपॉजिटरी Fork करा, आपल्या स्थानिक मशीनवर [Docsify इंस्टॉल करा](https://docsify.js.org/#/quickstart), नंतर या रेपॉजिटरीच्या रूट फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाइप करा. ही वेबसाइट तुमच्या localhost वर पोर्ट 3000 वर सर्व्ह होईल: `localhost:3000`. +तुम्ही ही डॉक्युमेंटेशन ऑफलाइन [Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून चालवू शकता. हा रेपो Fork करा, तुमच्या स्थानिक मशीनवर [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) करा, नंतर या रेपोच्या रूट फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाइप करा. वेबसाईट तुमच्या लोकलहोस्टवर पोर्ट 3000 वर सुरू केली जाईल: `localhost:3000`. -> नोंद, नोटबुक्स Docsify मार्फत रेंडर होणार नाहीत, म्हणून जेव्हा तुम्हाला नोटबुक चालवायची असेल, तेव्हा ते वेगळे VS Code मध्ये Python कर्नल चालवून करा. +> लक्षात घ्या, नोटबुक्स Docsify द्वारे रेंडर केले जाणार नाहीत, त्यामुळे जेव्हा तुम्हाला नोटबुक चालवायची असेल तेव्हा ते स्वतंत्रपणे VS Code मध्ये Python कर्नल चालवून करा. ## इतर अभ्यासक्रम -आमची टीम इतर अभ्यासक्रम तयार करते! या पहा: +आमचा संघ इतर अभ्यासक्रमही तयार करतो! हे पहा: ### LangChain @@ -202,11 +207,11 @@ Microsoft मधील Azure Cloud Advocates आनंदाने डेटा --- -### जनरेटिव्ह AI मालिका -[![नवशिक्यांसाठी 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) +### जेनरेटिव्ह AI मालिका +[![नवशिक्यांसाठी जेनरेटिव्ह 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) +[![जेनरेटिव्ह 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) +[![जेनरेटिव्ह 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) +[![जेनरेटिव्ह 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) --- @@ -222,26 +227,26 @@ Microsoft मधील Azure Cloud Advocates आनंदाने डेटा --- ### Copilot मालिका -[![AI पेअर प्रोग्रामिंगसाठी 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) +[![AI सह-प्रोग्रामिंगसाठी 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 साठी 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 साहस](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 -**समस्यांचा सामना करत आहात का?** सामान्य समस्यांसाठी उपाय मिळवण्यासाठी आमचा [समस्या निवारण मार्गदर्शक](TROUBLESHOOTING.md) तपासा. +**समस्या येत आहेत का?** सामान्य समस्यांचे समाधानासाठी आमचा [समस्या निवारण मार्गदर्शक](TROUBLESHOOTING.md) तपासा. -AI अनुप्रयोग बनवताना अडकलीत किंवा काही प्रश्न आहेत का? MCP विषयी चर्चा करण्यासाठी इतर शिकणारे आणि अनुभवी विकसकांमध्ये सामील व्हा. हे एक सहायक समुदाय आहे जिथे प्रश्नांचे स्वागत आहे आणि ज्ञान मोकळेपणाने सामायिक केले जाते. +जर तुम्हाला अडकणं किंवा AI अॅप्स तयार करण्याबद्दल कोणतेही प्रश्न असतील, तर MCP विषयीच्या चर्चेत इतर शिकणारे आणि अनुभवी विकसक यांच्यात सामील व्हा. हे एक सहायक समुदाय आहे जिथे प्रश्नांचे स्वागत केले जाते आणि ज्ञान मोकळेपणाने सामायिक केले जाते. [![Microsoft Foundry डिस्कॉर्ड](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -उत्पादनाबद्दल अभिप्राय किंवा तयार करताना त्रुटी असल्यास भेट द्या: +उत्पादनाबद्दल अभिप्राय असल्यास किंवा बिल्ड करताना त्रुटी आल्यास भेट द्या: -[![Microsoft Foundry विकासक फोरम](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 विकसक फोरम](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: -हे दस्तऐवज AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून अनुवादित केलेले आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्न करतो, परंतु कृपया लक्षात घ्या की स्वयंचलित अनुवादांमध्ये चुका किंवा अशुद्धता असू शकते. मूळ दस्तऐवज त्याच्या मूळ भाषेत अधिकृत स्रोत म्हणून मानला जावा. अत्यावश्यक माहितीकरिता व्यावसायिक मानवी अनुवादाची शिफारस केली जाते. या अनुवादाच्या वापरामुळे उद्भवणाऱ्या कोणत्याही गैरसमजांबद्दल किंवा चुकीच्या अर्थलाभांबद्दल आम्ही जबाबदार नाही. +हा दस्तऐवज AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून अनुवादित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्न करतो, परंतु कृपया लक्षात ठेवा की स्वयंचलित अनुवादांमध्ये चुका किंवा अचूकतेच्या त्रुटी असू शकतात. मूळ दस्तऐवज त्याच्या मूळ भाषेत अधिकृत स्रोत मानला पाहिजे. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानव अनुवाद करणे शिफारसीय आहे. या अनुवादाच्या वापरामुळे उद्भवणाऱ्या कोणत्याही गैरसमजुती किंवा चुकीच्या अर्थनिर्वचनाबद्दल आम्ही जबाबदार नाही. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ms/README.md b/translations/ms/README.md index 7a43aaab8..12bc99385 100644 --- a/translations/ms/README.md +++ b/translations/ms/README.md @@ -1,36 +1,36 @@ -# Sains Data untuk Pemula - Kurikulum +# Data Science for Beginners - A Curriculum -[![Buka dalam GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Buka di 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/) -[![PR Dialu-alukan](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![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/) +[![Pull request GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR digalakkan](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![pengikut 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/) -[![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/) +[![Pengikut 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/) +[![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/) -[![Discord 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) [![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) -Penyokong Azure Cloud di Microsoft dengan sukacitanya menawarkan kurikulum 10-minggu, 20-pelajaran semuanya mengenai Sains Data. Setiap pelajaran termasuk kuiz pra-pelajaran dan pasca-pelajaran, arahan bertulis untuk menyelesaikan pelajaran, satu penyelesaian, dan tugasan. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, satu kaedah terbukti untuk kemahiran baru 'melekat'. +Azure Cloud Advocates di Microsoft dengan sukacitanya menawarkan kurikulum 10-minggu, 20-pelajaran yang serba mengenai Sains Data. Setiap pelajaran merangkumi kuiz sebelum-pelajaran dan selepas-pelajaran, arahan bertulis untuk menyelesaikan pelajaran, penyelesaian, dan tugasan. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, satu cara yang terbukti membantu kemahiran baru 'melekat'. -**Terima kasih yang setulus-tulusnya 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). -**🙏 Penghargaan khas 🙏 kepada penulis, penyemak 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 istimewa 🙏 kepada pengarang, penilai 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ms.png)| @@ -39,27 +39,27 @@ Penyokong Azure Cloud di Microsoft dengan sukacitanya menawarkan kurikulum 10-mi ### 🌐 Sokongan Pelbagai Bahasa -#### Disokong melalui GitHub Action (Automatik & Sentiasa Dikemas kini) +#### Disokong melalui GitHub Action (Automatik & Sentiasa Dikemas Kini) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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) | 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tambahan, bahasa yang disokong disenaraikan [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Sertai Komuniti Kami -[![Discord 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) -Kami mempunyai siri Discord "Belajar dengan AI" yang sedang berlangsung, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Siri Belajar dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapat petua dan helah menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. +Kami sedang mengendalikan siri Discord "Belajar dengan AI", 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/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ms.jpg) # Adakah anda seorang pelajar? -Mulakan dengan sumber berikut: +Mula dengan sumber berikut: -- [Halaman Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Dalam halaman ini, anda akan menemui sumber untuk pemula, Pek Pelajar dan juga cara untuk mendapatkan baucar sijil percuma. Ini adalah satu halaman yang anda ingin tandakan dan semak dari semasa ke semasa kerana kami menukar kandungan 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) Dalam halaman ini, anda akan menemui sumber untuk pemula, Pek Pelajar dan juga cara untuk mendapatkan baucar pensijilan percuma. Ini ialah satu halaman yang anda mahu tandakan dan semak dari semasa ke semasa kerana kami menukar kandungan sekurang-kurangnya setiap bulan. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sertai komuniti duta pelajar global, ini mungkin jalan anda ke Microsoft. # Mula @@ -67,126 +67,126 @@ Mulakan dengan sumber berikut: - **[Panduan Pemasangan](INSTALLATION.md)** - Arahan persediaan langkah demi langkah untuk pemula - **[Panduan Penggunaan](USAGE.md)** - Contoh dan aliran kerja biasa -- **[Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md)** - Penyelesaian untuk isu biasa +- **[Menyelesaikan 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 untuk bilik darjah +- **[Untuk Guru](for-teachers.md)** - Panduan pengajaran dan sumber bilik darjah ## 👨‍🎓 Untuk Pelajar -> **Pemula Lengkap**: Baru dalam sains data? Mula dengan [contoh mesra-pemula](examples/README.md)! Contoh-contoh ringkas yang disertakan dengan ulasan jelas ini akan membantu anda memahami asas sebelum menyelami kurikulum penuh. -> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini sendiri, buat fork seluruh repo dan lengkapkan latihan sendiri, bermula dengan kuiz pra-ceramah. Kemudian baca ceramah dan lengkapkan aktiviti yang lain. Cuba bina projek dengan memahami pelajaran bukannya menyalin kod penyelesaian; walau bagaimanapun, kod itu tersedia di folder /solutions dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. Satu lagi idea ialah membentuk kumpulan belajar dengan rakan dan menelusuri 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](examples/README.md) kami! Contoh mudah ini dengan ulasan yang baik akan membantu anda memahami asas sebelum menerokai keseluruhan kurikulum. +> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini sendiri, fork keseluruhan repo dan selesaikan latihan sendiri, bermula dengan kuiz pra-ceramah. Kemudian baca kuliah dan lengkapkan aktiviti yang lain. Cuba cipta projek dengan memahami pelajaran dan bukannya menyalin kod penyelesaian; walau bagaimanapun, kod itu tersedia dalam folder /solutions dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. Satu lagi idea ialah membentuk kumpulan belajar dengan rakan dan melalui 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). **Mula Pantas:** 1. Semak [Panduan Pemasangan](INSTALLATION.md) untuk menyediakan persekitaran anda -2. Semak [Panduan Penggunaan](USAGE.md) untuk mengetahui cara bekerja dengan kurikulum ini -3. Mulakan dengan Pelajaran 1 dan ikuti secara berurutan +2. Tinjau [Panduan Penggunaan](USAGE.md) untuk belajar cara bekerja dengan kurikulum +3. Mula 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 [menyertakan beberapa cadangan](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami mengalu-alukan maklum balas anda [di forum perbincangan kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Temui Pasukan +## Kenali Pasukan [![Video promosi](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promosi") **Gif oleh** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik gambar di atas untuk video tentang projek dan orang yang menciptakannya! +> 🎥 Klik imej di atas untuk video tentang projek dan orang yang menciptakannya! ## Pedagogi -Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan projek dan bahawa ia merangkumi kuiz yang kerap. Menjelang akhir siri ini, pelajar akan telah mempelajari prinsip asas sains data, termasuk konsep etika, penyediaan data, pelbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, kes penggunaan dunia nyata bagi sains data, dan banyak lagi. +Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan projek dan bahawa ia merangkumi kuiz yang kerap. Menjelang akhir siri ini, pelajar akan mempelajari prinsip asas sains data, termasuk konsep etika, penyediaan data, cara yang berbeza untuk bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, kes-kes penggunaan dunia sebenar sains data, dan banyak lagi. -Selain itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar untuk mempelajari topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan lanjut. Kurikulum ini direka agar fleksibel dan menyeronokkan serta boleh diambil sepenuhnya atau sebahagiannya. Projek-projek bermula dari kecil dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitar 10 minggu. +Selain itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar terhadap pembelajaran sesuatu topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan yang lebih lanjut. Kurikulum ini direka untuk fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diambil secara keseluruhan atau sebahagian. Projek-projek bermula kecil dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitaran 10 minggu. -> Lihat [Kod Kelakuan](CODE_OF_CONDUCT.md), [Sumbangan](CONTRIBUTING.md), [Terjemahan](TRANSLATIONS.md) kami. Kami mengalu-alukan maklum balas membina anda! +> Lihat [Kod Kelakuan](CODE_OF_CONDUCT.md), [Menyumbang](CONTRIBUTING.md), [Terjemahan](TRANSLATIONS.md) kami. Kami mengalu-alukan maklum balas membina anda! ## Setiap pelajaran merangkumi: - Sketchnote pilihan - Video tambahan pilihan -- Kuiz pemanasan sebelum pelajaran +- Kuis pemanasan sebelum pelajaran - Pelajaran bertulis - Untuk pelajaran berasaskan projek, panduan langkah demi langkah tentang cara membina projek - Pemeriksaan pengetahuan - Cabaran - Bacaan tambahan - Tugasan -- [Kuiz selepas pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Kuis selepas pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Nota mengenai kuiz**: Semua kuiz disimpan dalam folder Quiz-App, untuk 40 kuiz keseluruhan dengan tiga soalan setiap satu. Ia dipautkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara setempat atau diterapkan ke Azure; ikut arahan dalam folder `quiz-app`. Ia sedang dipelbagaikan secara berperingkat. +> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terkandung dalam folder Quiz-App, sebanyak 40 kuiz dengan tiga soalan setiap satu. Ia dipautkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara tempatan atau dideploy ke Azure; ikut arahan dalam folder `quiz-app`. Kuis-kuiz ini sedang dialih bahasa secara berperingkat. ## 🎓 Contoh Mesra Pemula -**Baru dalam Sains Data?** Kami telah mencipta direktori [examples](examples/README.md) khas dengan kod ringkas dan diberi komen dengan baik untuk membantu anda bermula: +**Baru dalam Sains Data?** Kami telah mencipta direktori [contoh](examples/README.md) khas dengan kod ringkas dan berkomentar terperinci untuk membantu anda bermula: - 🌟 **Hello World** - Program sains data pertama anda -- 📂 **Loading Data** - Belajar membaca dan meneroka set data -- 📊 **Simple Analysis** - Mengira statistik dan mencari corak -- 📈 **Basic Visualization** - Membuat carta dan graf -- 🔬 **Real-World Project** - Aliran kerja lengkap dari mula hingga tamat +- 📂 **Memuat Data** - Belajar membaca dan meneroka set data +- 📊 **Analisis Ringkas** - Kira statistik dan cari corak +- 📈 **Visualisasi Asas** - Buat carta dan graf +- 🔬 **Projek Dunia Sebenar** - Aliran kerja lengkap dari mula hingga akhir -Setiap contoh termasuk komen terperinci yang menerangkan setiap langkah, menjadikannya sempurna untuk pemula mutlak! +Setiap contoh merangkumi komen terperinci yang menerangkan setiap langkah, menjadikannya sempurna untuk pemula mutlak! -👉 **[Mula dengan contoh-contoh ini](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Mula dengan contoh-contoh](examples/README.md)** 👈 ## Pelajaran |![ Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ms.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Sains Data Untuk Pemula: Peta Jalan - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Nombor Pelajaran | Topik | Kumpulan Pelajaran | Objektif Pembelajaran | Pelajaran Dipautkan | Pengarang | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Mendefinisikan Sains Data | [Introduction](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 | [Introduction](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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumber biasa data. | [pelajaran](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Pengenalan kepada Statistik & Kebarangkalian | [Introduction](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 Relasional | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data relasional dan asas meneroka dan menganalisis data relasional dengan Structured Query Language, juga dikenali sebagai SQL (sebutan “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data bukan relasional, 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Asas menggunakan Python untuk penerokaan data dengan perpustakaan seperti Pandas. Disyorkan memahami asas pengaturcaraan Python. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Penyediaan Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik mengenai teknik data untuk membersihkan dan mengubah suai 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 | [Data Visualization](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 Taburan Data | [Data Visualization](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 | Visualisasi Peratusan | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan peratus diskret dan berkumpulan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisasi Perhubungan | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualisasikan 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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk menjadikan visualisasi anda berharga untuk penyelesaian masalah dan pemerolehan wawasan yang berkesan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Pengenalan kepada kitar hayat Sains Data | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan kepada kitar hayat sains data dan langkah pertamanya iaitu pemerolehan dan pengekstrakan data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Menganalisis | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitar 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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa ini memfokuskan pada penyampaian wawasan daripada data dengan cara yang memudahkan pembuat keputusan memahami. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Sains Data di Awan | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Siri pelajaran ini memperkenalkan sains data dalam awan dan manfaatnya. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Sains Data di Awan | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Sains Data di Awan | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Sains Data dalam Dunia Sebenar | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projek yang dipacu oleh sains data dalam dunia sebenar. | [pelajaran](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 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 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 berrelasi dan asas untuk meneroka dan menganalisis data berrelasi menggunakan Structured Query Language, juga dikenali 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 kepada data bukan berrelasi, 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. Kefahaman 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 tentang teknik data untuk membersihkan dan menukarkan 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 cara 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 tren dalam sesuatu selang. | [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 berkumpulan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisasi Perhubungan | [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 penyelesaian masalah dan pemerolehan maklumat yang efektif. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Pengenalan kepada kitar hayat Sains Data | [Kitar Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan kepada kitar hayat sains data dan langkah pertamanya iaitu pemerolehan dan pengekstrakan data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Menganalisis | [Kitar Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitar hayat sains data ini menumpukan pada teknik untuk menganalisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikasi | [Kitar Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa kitar hayat sains data ini menumpukan pada pembentangan wawasan dari data dengan cara yang memudahkan pembuat keputusan untuk memahami. | [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 dalam awan dan manfaatnya. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Sains Data Dalam Dunia Sebenar | [Dalam Dunia Sebenar](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) | ## GitHub Codespaces -Ikuti langkah-langkah ini untuk membuka contoh ini dalam sebuah Codespace: -1. Klik menu Code dan pilih pilihan Open with Codespaces. +Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuka contoh ini dalam Codespace: +1. Klik menu lungsur Code dan pilih pilihan Open with Codespaces. 2. Pilih + New codespace di bahagian bawah pane. -Untuk maklumat lanjut, rujuk [dokumentasi GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Untuk maklumat lanjut, 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-langkah ini untuk membuka repo ini dalam sebuah container menggunakan mesin tempatan anda dan VSCode menggunakan sambungan VS Code Remote - Containers: +Ikuti langkah berikut untuk membuka repo ini dalam sebuah container menggunakan mesin tempatan anda dan VSCode menggunakan sambungan VS Code Remote - Containers: -1. Jika ini kali pertama anda menggunakan container pembangunan, sila pastikan sistem anda memenuhi prasyarat (contohnya telah memasang Docker) dalam [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jika ini kali pertama anda menggunakan container pembangunan, sila pastikan sistem anda memenuhi prasyarat (iaitu memasang Docker) dalam [dokumentasi permulaan](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Untuk menggunakan repositori ini, anda boleh membuka repositori dalam sebuah volum Docker terasing: +Untuk menggunakan repositori ini, anda boleh sama ada membuka repositori dalam volum Docker terasing: -**Note**: Di sebalik tabir, ini akan menggunakan perintah Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk mengklon kod sumber ke dalam volum Docker dan bukannya sistem fail tempatan. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang disyorkan untuk mengekalkan data container. +**Nota**: Di sebalik tabir, ini akan menggunakan Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command untuk menggandakan kod sumber dalam volum Docker bukannya sistem fail tempatan. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme pilihan untuk mengekalkan data container. -Atau buka salinan repositori yang telah diklon atau dimuat turun secara tempatan: +Atau buka salinan repo yang diklon atau dimuat turun secara setempat: -- Klon repositori ini ke sistem fail tempatan anda. +- Klon repositori ini ke sistem fail setempat anda. - Tekan F1 dan pilih perintah **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pilih salinan yang diklon bagi folder ini, tunggu sehingga container dimulakan, dan cuba perkara-perkara. +- Pilih salinan yang diklon bagi folder ini, tunggu container bermula, dan cuba gunakan. ## Akses Luar Talian Anda boleh menjalankan dokumentasi ini secara luar talian dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [pasang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pada mesin tempatan anda, kemudian di folder root repo ini, taip `docsify serve`. Laman web akan dihidangkan pada port 3000 di localhost anda: `localhost:3000`. -> Nota, notebook tidak akan dipaparkan melalui Docsify, jadi apabila anda perlu menjalankan notebook, lakukan itu secara berasingan dalam VS Code yang menjalankan kernel Python. +> Nota, buku nota (notebooks) tidak akan dipaparkan melalui Docsify, jadi apabila anda perlu menjalankan sebuah notebook, lakukan secara berasingan dalam VS Code yang menjalankan kernel Python. ## Kurikulum Lain @@ -199,7 +199,7 @@ Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Lihat: --- -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / Ejen [![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) @@ -216,7 +216,7 @@ Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Lihat: --- ### Pembelajaran Teras -[![Pembelajaran Mesin 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) +[![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) [![Keselamatan Siber untuk Pemula](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) @@ -234,11 +234,11 @@ Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Lihat: ## Mendapatkan Bantuan -**Mengalami masalah?** Periksa [Panduan Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) untuk penyelesaian bagi masalah biasa. +**Mengalami masalah?** Semak [Panduan Penyelesaian Masalah](TROUBLESHOOTING.md) untuk penyelesaian bagi masalah biasa. -Jika anda tersekat atau mempunyai sebarang pertanyaan mengenai pembinaan aplikasi AI. Sertai pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan mengenai MCP. Ia adalah komuniti yang menyokong 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 mengenai MCP. Ia adalah komuniti yang menyokong di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi secara bebas. -[![Discord 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) Jika anda mempunyai maklum balas produk atau ralat semasa membina, lawati: @@ -247,6 +247,6 @@ 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 memastikan ketepatan, sila ambil maklum bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi ralat atau ketidakakuratan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya hendaklah dianggap sebagai sumber yang muktamad. Untuk maklumat penting, disyorkan terjemahan profesional oleh penterjemah manusia. Kami tidak bertanggungjawab terhadap sebarang salah faham atau salah 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 mencapai ketepatan, sila ambil maklum bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya hendaklah dianggap sebagai sumber rujukan yang sahih. Untuk maklumat penting, disarankan mendapatkan terjemahan profesional oleh penterjemah manusia. Kami tidak bertanggungjawab terhadap sebarang salah faham atau salah tafsiran yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file diff --git a/translations/my/README.md b/translations/my/README.md index 53ba8b83c..b60c3a6c0 100644 --- a/translations/my/README.md +++ b/translations/my/README.md @@ -1,19 +1,19 @@ -# ဒေတာသိပ္ပံ စတင်လေ့လာသူများအတွက် - သင်ရပို့ချမှုအစီအစဉ် +# Data Science for Beginners - သင်ရိုးအစီအစဉ် -[![GitHub Codespaces တွင်ဖွင့်ရန်](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespaces တွင် ဖွင့်ရန်](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub လိုင်စင်](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub ထည့်သွင်းသူများ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issue များ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub ကိုလိုင်စင်](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub မှ ပံ့ပိုးသူများ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub ပြဿနာများ](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 ကြိုဆိုပါသည်](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) @@ -21,173 +21,171 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![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 at Microsoft သည် ဒေတာသိပ္ပံအကြောင်းကို အကုန်လုံးပါဝင်သော ၁၀ ပတ်၊ ၂၀ လက်တွေ့သင်ခန်းစာ အစီအစဉ်ကို ပေးအပ်ပျော်ရွှင်စွာ ရှိပါသည်။ တစ်ခုချင်းစီသင်ခန်းစာတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်တမ်းများ၊ သင်ခန်းစာကို အပြီးသတ်ရန် ရေးသားထားသောညွန်ကြားချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်နှင့် အိမ်စာ(အပ်နှံချက်) ပါရှိသည်။ ကိရိယာပေါ်အခြေခံသော သင်ကြားပေးနည်းလမ်းသည် သင်တန်းသားများကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် သင်ယူစေ၍ အသစ်သင်ယူသည့်ကျွမ်းကျင်မှုများ "တည်ထောင်" ဖြစ်စေရန် သက်သေပြပြီးဖြစ်သည်။ +Microsoft ရှိ Azure Cloud Advocates အဖွဲ့သည် Data Science အကြောင်း အားလုံးပါဝင်သည့် ၁၀ ပတ်၊ သင်ခန်းစာ ၂၀ ပါဝင်သည့် သင်ရိုးအစီအစဉ်ကို ဝမ်းမြောက်စွာ တင်ဆက်ပါသည်။ ခန်းတိုင်းတွင် မခန်းစဉ်မတိုင်ခင်နှင့် ခန်းပြီးနောက် စစ်တမ်းများ၊ ခန်းကို ပြီးမြောက်စေရန် ရေးသားထားသော လမ်းညွှန်ချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်များ နှင့် အလုပ်တာဝန်များ ပါဝင်သည်။ ကျွန်တော်တို့၏ ပရောဂျက်အခြေပြု သင်ကြားပေးနည်းသည် သင်တန်းသားများ အလုပ်လုပ်ရင်း သင်ယူနိုင်ရန် အဆင်ပြေစေပြီး သူတိုင်းအသစ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကို ထိန်းသိမ်းစေသည်။ -**ကျွန်ုပ်တို့၏ စာရေးသူများအား အထူးကျေးဇူးတင်ပါသည်။** [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). +**ကျွန်တော်တို့၏ စာရေးသူများအား အထူးကျေးဇူးတင်ပါသည်။** [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). -**🙏 အထူးကျေးဇူး🙏 မရှိမဖြစ် [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) စာရေးသူများ၊ စစ်ဆေးသူများနှင့် အကြောင်းအရာထည့်သွင်းသူများအား၊** အထူးလေးစားစွာ 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), +**🙏 အထူးကျေးဇူးတင်လှည်း 🙏 Microsoft Student Ambassador ဖြစ်ကြသည့် စာရေးသူများ၊ ပြန်လည်ဆန်းစစ်သူများနှင့် အကြောင်းအရာ အကျိုးပေးသူများအား,** 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 ဖန်တီးသူ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.my.png)| +|![Sketchnote များ - @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.my.png)| |:---:| -| ဒေတာသိပ္ပံ စတင်လေ့လာသူများအတွက် - _Sketchnote ဖန်တီးသူ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote (ဖန်တီးသူ [@nitya](https://twitter.com/nitya))_ | -### 🌐 ဘာသာစကားစုံ ထောက်ပံ့မှု +### 🌐 ဘာသာစကား မျိုးစုံ အထောက်အပံ့ -#### GitHub Action ဖြင့် ထောက်ပံ့ထားသည် (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲ နောက်ဆုံးထား) +#### GitHub Action ဖြင့် ထောက်ပံ့ထားသည် (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲတမ်း အပ်ဒိတ်ဖြစ်နေပါသည်) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**အပိုမံဘာသာပြန်လျှင် ထောက်ပံ့ရန် စိတ်ဝင်စားပါက အောက်တွင် ရှိသောစာရင်းကို ကြည့်ပါ [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**အကယ်၍ သင်လိုလျောက်ထပ်မံ ဘာသာစကားများ ထည့်သွင်းဆောင်ရွက်လိုပါက သက်ဆိုင်ရာ ထောက်ပံ့နိုင်သော ဘာသာစကားများကို [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) တွင် စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။** -#### ကျွန်ုပ်တို့၏ ကော်မောနီတီတွင်ပါဝင်လိုပါသလား +#### မိမိတို့ အသိုင်းအဝိုင်းထဲ ပူးပေါင်းပါ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ကျွန်ုပ်တို့တွင် Discord ပေါ်တွင် Learn with AI ဆက်စပ်အစီအစဉ်များ ဆက်လက်ပြေးနေပါသည်၊ နောက်ထပ် သင်ယူလိုပါက [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် 18 - 30 September, 2025 အကြား ဆက်သွယ်ပါ။ GitHub Copilot ကို ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အသုံးပြုနည်းများနှင့် လျှောက်လွှာအကြံဉာဏ်များကို ရယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ +ကျွန်တော်တို့မှာ Discord ပေါ်တွင် "Learn with AI" စီးရီး လေ့လာမှု ဆက်လက်ပြုလုပ်နေပါသည်။ အပိုင်းများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိရန်နှင့် ပူးပေါင်းရန် [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် 18 - 30 စက်တင်ဘာ, 2025 အချိန်ကာလအတွင်း ပူးပေါင်းပါ။ သင်သည် GitHub Copilot ကို Data Science အတွက် အသုံးပြုရာတွင် ထိရောက်သော အကြံပေးနည်းများကို ရယူနိုင်မည်။ -![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.my.jpg) +![Learn with AI စီးရီး](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.my.jpg) -# သင်သည် ကျောင်းသားလား? +# သင်က ကျောင်းသား/သူလား? -အောက်ပါ အရင်းအမြစ်များဖြင့် စတင်ပါ။ +အောက်ဖော်ပြသော အရင်းအမြစ်များဖြင့် စတင်ပါ- -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) - ဤ စာမျက်နှာတွင် စတင်သူများအတွက် အရင်းအမြစ်များ၊ ကျောင်းသားထုပ်ပိုးမှုများနှင့် လစ်ဆတ်မှုတစ်ချို့ (cert voucher) အခမဲ့ရယူနည်းများ ပါရှိသည်။ အကြောင်းအရာများကို လစဉ် အနည်းဆုံး တစ်ခါတစ်ရံ ပြောင်းလဲပေးလေ့ရှိသဖြင့် ဤစာမျက်နှာကို သင်မှတ်သားထားဖို့ အကြံပေးပါသည်။ -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) - ကျောင်းသားအမည်ခံ အဖွဲ့သားများ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအသိုင်းအဝိုင်းအနက် ဝင်ရောက်ပါ၊ ဤအဖွဲ့က Microsoft သို့ ဝင်ရောက်ရန့် နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ +- [Student Hub စာမျက်နှာ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ဤ စာမျက်နှာတွင် အခြေခံလေ့လာသူများအတွက် အရင်းအမြစ်များ၊ Student packs များနှင့် အခမဲ့ certificate voucher ရရှိနိုင်သည့် နည်းလမ်းများကို တွေ့နိုင်ပါသည်။ ကျွန်တော်တို့သည် အနည်းဆုံး တစ်လတစ်ကြိမ်အတွင်း အကြောင်းအရာများကို ပြောင်းလဲတင်ဆက်မည် ဖြစ်သဖြင့် ဤစာမျက်နှာကို စာမှတ်တမ်းထားပြီး အချိန်နှင့်အမျှ စစ်ဆေးကြည့်ရန် အကြံပြုပါသည်။ +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Student Ambassadors အသိုက်အတွင်း ပူးပေါင်းပါ။ ၎င်းသည် Microsoft သို့ ဝင်ရောက်နိုင်ရန် သင့်အတွက် လမ်းကြောင်းတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ -# စတင်နည်း +# စတင်ရန် -## 📚 စာရွက်စာတမ်းများ +## 📚 စာတမ်းများ -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - စတင်လေ့လာသူများအတွက် အဆင့်ဆင့် စက်ပစ္စည်းချည်းတပ်ဆင်ခြင်း ညွှန်ကြားချက်များ -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - ဥပမာများနှင့် ပုံမှန်လုပ်ငန်းစဉ်များ -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - ပုံမှန်ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများ -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ဤ ပရောဂျက်တွင် အစိတ်အပေါင်းထည့်ရန်နည်းလမ်းများ -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - သင်ကြားရေးအတွက် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် အတန်းခန်းရင်းမြစ်များ +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - အခြေခံသူများအတွက် အဆင့်ဆင့် ပတ်ဝန်းကျင် ပြင်ဆင်ခြင်း လမ်းညွှန်ချက်များ +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - ဥပမာများနှင့် ပုံမှန် လုပ်ငန်းစဉ်များ +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - ဖြစ်ပေါ်နိုင်သော ပြဿနာများ၏ ဖြေရှင်းနည်းများ +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ဤ ပရောဂျက်တွင် ပံ့ပိုးရန် နည်းလမ်းများ +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - သင်ကြားရေး လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် မိထွက်ခန်းမှတ်တမ်းများ ## 👨‍🎓 ကျောင်းသားများအတွက် -> **အပြည့်အစုံစတင်သင်ယူနေသူများ**: ဒေတာသိပ္ပံအသစ်စတင်လေ့လာနေပါသလား? ကျွန်ုပ်တို့၏ [beginner-friendly examples](examples/README.md) တွေနှင့် စတင်ပါ! ဤရိုးရှင်းပြီး မှတ်ချက်ပြည့်စုံထားသော ဥပမာများသည် အခြေခံကို နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။ -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: ဤ သင်ရပို့ချမှုကို ကိုယ်တိုင် အသုံးပြုလိုပါက repository အားလုံးကို fork လုပ်ကာ မိမိတင်ဆက်ချက်များကို ကိုယ်တိုင်ပြီးမြောက်အောင် လေ့ကျင့်ပါ၊ pre-lecture quiz ဖြင့် စတင်ပါ။ ထိုနောက် သင်ခန်းစာကို ဖတ်ပြီး လန်းဆန်းစွာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြီးမြောက်ပါ။ ဖြေရှင်းချက် code ကို မိတ္တူကူးမလုပ်ပဲ သင်ခန်းစာများကို နားလည်ပြီး သင်၏ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားပါ; သို့သော် အဆိုပါ code များကို project-oriented သင်ခန်းစာများတွင် /solutions ဖိုလ်ဒါထဲတွင် ရနိုင်ပါသည်။ အခြားအကြံဥာဏ်တစ်ခုမှာ သင်မိတ်ဆွေများနှင့် စာလေ့ကျင့်အဖွဲ့ တစ်စုဖွဲ့ပြီး အတူတကွ အရာဝတ္ထုများကို သွားဖတ်ခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ နောက်ထပ် လေ့လာရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကို အကြံပြုပါသည်။ +> **အပြီးအပိုင် စတင်သူများ**: Data science တွင် အသစ်လား? ကျွန်တော်တို့၏ [အခြေခံသူများအတွက် ဥပမာများ](examples/README.md) နှင့် စတင်ပါ! ဤ ရိုးရှင်းပြီး မှတ်ချက်ပြည့်စုံထားသော ဥပမာများက သင်အား အခြေခံများကို နားလည်စေပြီး အပြည့်အစုံ သင်ရိုးအစီအစဉ်သို့ အရင်ပြုလုပ်ရန် အဆင်ပြေစေပါသည်။ +> **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**: ဤ သင်ရိုးအစီအစဉ်ကို မိမိတိုင် စွဲ၍ အသုံးပြုလိုပါက repo ကို fork လုပ်၍ မိမိတိုင် အလေ့အကျင့်များကို ပြီးမြောက်စေရန်၊ pre-lecture quiz နဲ့ စတင်ပါ။ ထို့နောက် သင်ခန်းစာကို ဖတ်ပြီး အလုပ်များကို ပြီးမြောက်ပါ။ ဖြေရှင်းချက် ကုဒ်ကို အတှေ့အကွုံဖြင့် ကူးယူမည်မဟုတ်ဘဲ သင်ခန်းစာများကို နားလည်ကာ ပရောဂျက်များကို ကိုယ့်လက်ဖြင့် ဖန်တီးကြည့်ရန် ကြိုးစားပါ။ သို့သော် ထိုကုဒ်များကို /solutions ဖိုလ်ဒါများတွင် အတည်ရှိပါသည်။ အသေးစိတ်လေ့လာရန် စိတ်ကောင်းသော စိတ်ကူးတစ်ခုမှာ မိတ်ဆွေများနှင့် သင်ကြားရေး အဖွဲ့တစ်ခု ဖွဲ့ပြီး ခွဲချရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ ပိုမိုလေ့လာရန်အတွက် ကျွန်တော်တို့သည် [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကို အကြံပြုလိုက်ပါသည်။ -**လျင်မြန်စတင်ရန်:** -1. ပတ်ဝန်းကျင်ကို တပ်ဆင်ရန် [Installation Guide](INSTALLATION.md) ကို စစ်ဆေးပါ -2. သင်ရပို့ချမှုနှင့် အလုပ်လုပ်နည်းသိရှိရန် [Usage Guide](USAGE.md) ကို ကြည့်ပါ -3. သင်ခန်းစာ ၁ ကနေ စတင်ပြီး ဆက်တိုက် လေ့လာပါ -4. အထောက်အပံ့ ရရှိရန် [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) တွင် ပါဝင်ဆက်သွယ်ပါ +**အမြန်စတင်ရန်:** +1. မိမိ၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို စတင်ပြင်ဆင်ရန် [Installation Guide](INSTALLATION.md) ကို စစ်ဆေးပါ +2. သင်ရိုးနှင့် အလုပ်လုပ်ရရန် နည်းလမ်းများကို လေ့လာရန် [Usage Guide](USAGE.md) ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ +3. Lesson 1 မှစတင်၍ အစဉ်လိုက် အလုပ်လုပ်ပါ +4. အထောက်အပံ့အတွက် ကျွန်တော်တို့၏ [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) တွင် ပူးပေါင်းပါ -## 👩‍🏫 ဆရာ/မများအတွက် +## 👩‍🏫 ဆရာ/ဆရာမများအတွက် -> **ဆရာ/မများ**: ဤ သင်ရပို့ချမှုကို မည်သို့ အသုံးချရမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ [အကြံပြုချက်အချို့ကို ထည့်သွင်းထားပါသည်](for-teachers.md)။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆွေးနွေးဖိုရမ်တွင် သင့်တုံ့ပြန်ချက်ကို ဖတ်ရှုချင်လျှင် [ဒီမှာ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ဝင်ပါ။ +> **ဆရာများ**: ဤ သင်ရိုးအစီအစဉ်ကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုရမည်ကို ဆက်လက် အသုံးချနိုင်ရန် [အကြံပြုချက်အချို့ကို ထည့်သွင်းထားပါသည်](for-teachers.md)။ ကျွန်တော်တို့၏ ပြန်လည်အသုံးပြုမှုအကြံပေးချက်များကို [ကျွန်တော်တို့၏ ဆွေးနွေးပွဲ ဖိုရမ်](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) တွင် ကြိုဆိုပါသည်! -## အဖွဲ့ကို မိတ်ဆက်ပါ +## အဖွဲ့နှင့် တွေ့ဆုံရန် -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo ဗီဒီယို") +[![မိတ်ဆက် ဗီဒီယို](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "မိတ်ဆက် ဗီဒီယို") **Gif ဖန်တီးသူ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 အပေါ်ရှိ ပုံကို နှိပ်၍ ဒီပရောဂျက်နှင့် ဒါကို ဖန်တီးခဲ့ကြသည့် လူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်! +> 🎥 ဓာတ်ပုံအထက်ကို နှိပ်ပြီး ဒီစီမံကိန်းနှင့် အဲဒီကို ဖန်တီးခဲ့သူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်! -## Pedagogy +## သင်ကြားပုံ -ကျွန်တော်တို့ ဘာသာရပ်သင်ကြားပုံစံအတွက် အခြေခံ သင်ကြားမှုသဘောတရား နှစ်ခုကို ရွေးချယ်ထားပါသည် — ပရောဂျက်အခြေပြုပြီး သံằမန္မရှိလှ ပုံစံနှင့် မကြာခဏ စစ်ဆေးမေးခွန်းများ ပါဝင်စေရန် ဖြစ်သည်။ ဤစီးရီးကုန်ဆုံးချိန်တွင် ကျောင်းသားများသည် အချက်အလက်သိပ္ပံ၏ အခြေခံသဘောတရားများကို သင်ယူပြီး တရားဝင်အသိပညာ၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်နည်းမျိုးစုံ၊ ဒေတာမြင်ကွင်းပြခြင်း၊ ဒေတာ분석၊ ဒေတာသိပ္ပံ၏ အမှန်တကယ်အသုံးချမှု များစသဖြင့် စုစည်းလေ့လာရမည်ဖြစ်ပါသည်။ +ဤ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်ကြားပုံနှစ်ချက်ကို ရွေးချယ်ခဲ့ပါသည်။ ၎င်းမှာ စီမံကိန်းအခြေခံဖြစ်စေရန် နှင့် မကြာခဏ ဖြေဆိုရသော မေးခွန်းစစ်ဆေးမှုများ ပါဝင်စေရန် ဖြစ်ပါသည်။ ဤစီးရီးအဆုံးတွင် ကျောင်းသူ/ကျောင်းသူမများသည် ဒေတာသိပ္ပံ၏ မူလထိပ်ဆုံး အကြောင်းအရာများကို သင်ယူထားမည်ဖြစ်ပြီး အဓိက္ခါ သဘောတရားများ၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ရန် မျိုးစုံ၏ နည်းလမ်းများ၊ ဒေတာမြင်ကွင်းပြခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဒေတာသိပ္ပံ၏ အကောင်အထည်ဖော်နယ်ပယ်များ စသည့်အရာများကို လေ့လာထားမည်ဖြစ်သည်။ -ထို့ပြင် အတန်းမတက်မီ အနည်းငယ် ဖိအားမမြင်တဲ့ မေးခွန်းတစ်ခုသည် ကျောင်းသား၏ သင်ယူမည့် အပိုင်းဆီသို့ ရည်ရွယ်ချက်ပေးပြီး၊ အတန်းပြီးနောက် မေးခွန်းဒုတိယတစ်ခုက အနာဂတ် သိမှတ်မှုကို ပိုမိုမောင့်တုံ့စေပါသည်။ ဤ သင်ရိုးအစီအစဉ်ကို ယွင်းလျှော့နှင့် ပျော်စရာ ဖြစ်စေသော ပုံစံဖြင့် ဒီဇိုင်းလုပ်ထားပြီး အပြည့်အစုံ သို့မဟုတ် အချို့ကိုသာ လေ့လာနိုင်မည် ဖြစ်သည်။ ပရောဂျက်များစတင်မှုက အရင်ပိုင်းတွင် သေးငယ်ပြီး ၁၀ ပတ်အတွင်း အဆုံးသတ်သည့်အခါမှာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပါသည်။ +ထို့အပြင် သင်ခန်းစာခေါ်မတိုင်မီ ရှိသော အားနည်းခဏ စစ်ဆေးမေးခွန်းတစ်ခုက ကျောင်းသား၏ သင်ယူရေးကို ရည်ရွယ်ချက်ထားရှိစေပြီး သင်ခန်းစာပြီးနောက်ရှိ ဒုတိယ မေးခွန်းက စာမူကို ပိုမိုစွဲမြဲစေပါသည်။ ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဖျော်ဖြေစရာနှင့် တိကျညှိထားနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းလုပ်ထားပြီး အားလုံးကို တစ်ကြိမ်လုံး သို့မဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းလိုက် လေ့လာနိုင်ပါသည်။ စီမံကိန်းများသည် မျိုးစုံ အရပ်ကနေ စတင်ကာ ၁၀ ပတ် အမြဲတမ်း လျှင်မြန်စွာ ရှုပ်ထွေးလာပါသည်။ -> ကျွန်တော်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို တွေ့ပါ။ သင်၏ တည်ဆောက်မှုရှိသော မှတ်ချက်များကို ကြိုဆိုပါသည်! +> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ဖတ်ရှုပါ။ ဆောက်တည်ဖွံ့ဖြိုးနိုင်သော အကြံပြုချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ကြိုဆိုပါသည်! -## Each lesson includes: +## သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် ပါဝင်သောအရာများ -- ရွေးချယ်နိုင်သော sketchnote -- ရွေးချယ်နိုင်သော ထောက်ပံ့ဗီဒီယို -- အတန်းမတက်ခင် အပူနှစ်ဆ (warmup) မေးခွန်း -- ရေးသားထားသော သင်ခန်းစာ -- ပရောဂျက်အခြေပြု သင်ခန်းစာများအတွက် ပရောဂျက်ဆောင်ရွက်ပုံ အဆင့်လိုက် လမ်းညွှန်ချက်များ -- သိမှတ်ချက်စစ်ဆေးမှုများ +- ရွေးချယ်နိုင်သည့် sketchnote +- ရွေးချယ်နိုင်သည့် ထပ်ပေါင်း ဗီဒီယို +- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ ကြိုပြင် စစ်ဆေးမေးခွန်း +- စာရေးသားထားသည့် သင်ခန်းစာ +- စီမံကိန်းအခြေခံ သင်ခန်းစာများအတွက် စီမံကိန်းတည်ဆောက်ပုံ အဆင့်လိုက် လမ်းညွှန် +- ပညာရရှိမှုပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်းများ - စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု -- ထောက်ပံ့စာဖတ်ဆောင်းပါးများ -- အပ်ဒိတ်အလုပ် -- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- ထပ်ဆောင်း ဖတ်ရန်အရာများ +- တာဝန်ပေးစာ +- [သင်ခန်းစာပြီးချိန် စစ်ဆေးမေးခွန်း](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **မေးခွန်းများအကြောင်း မှတ်ချက်**: မေးခွန်းအားလုံးကို Quiz-App ဖိုလ်ဒါအတွင်း ထည့်သွင်းထားပြီး အစုစုလုံး ၄၀ ခန့်ရှိပြီး မေးခွန်းတစ်ခုချင်းစီတွင် မေးခွန်းသုံးပါဝင်သည်။ မေးခွန်းများကို သင်ခန်းစာအတွင်းချိတ်ထားပေမယ့် quiz app ကို ဒေသတွင်း locally ထိန်းသိမ်းငြင်း၍ သို့မဟုတ် Azure သို့ ဖြန့်ချိနိုင်ပါသည်။ `quiz-app` ဖိုလ်ဒါအတွင်း အတိုင်းအတာများကို လိုက်ပါ။ မေးခွန်းများကို တဖြည်းဖြည်း စကားသံဘာသာပြန်နေဆဲ ဖြစ်ပါသည်။ +> **မေးခွန်းများအကြောင်း မှတ်စု**: မေးခွန်းများအားလုံးသည် Quiz-App ဖိုလ်ဒါအတွင်းတွင် ပါဝင်ပြီး တစ်ခုချင်းစီတွင် မေးခွန်း သုံးမေးခွန်းရှိသော စုစုပေါင်း ၄၀ မေးခွန်းအထိ ရှိပါသည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ခန်းစာများအတွင်း လင့်ချ်ထားထားသော်လည်း quiz app ကို ဒေသတွင်းတွင် run ချနိုင်သော်လည်း Azure သို့ deploy ချနိုင်ပါသည်; `quiz-app` ဖိုလ်ဒါအတွင်းရှိ ညွှန်ကြားချက်များအား လိုက်နာပါ။ ၎င်းတို့ကို တဖြည်းဖြည်းနဲ့ ဒေသီဖြစ်ရေးမှာ ပြုလုပ်နေပါသည်။ -## 🎓 Beginner-Friendly Examples +## 🎓 စတင်လေ့လာသူများအတွက် နမူနာများ -**Data Science အသစ်လေ့လာချင်သူလား?** ကျွန်တော်တို့က စတင်ရန်အတွက် ရိုးရှင်းပြီး မှတ်ချက်များထည့်ထားသော ကုဒ်အရမ်းကောင်းတဲ့ အထူး [examples directory](examples/README.md) တည်ဆောက်ပေးထားပါတယ်။ +**ဒေတာသိပ္ပံကို စတင်လေ့လာနေပါသလား?** ကျွန်ုပ်တို့သည် စတင်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ရိုးရှင်းပြီး မှတ်ချက်များပြည့်စုံသော ကုဒ်များပါဝင်သည့် အထူး [examples directory](examples/README.md) ကို ဖန်တီးထားသည် - -- 🌟 **Hello World** - သင့် ပထမဆုံး data science အစီအစဉ် -- 📂 **Loading Data** - ဒေတာစုံရှာဖွေဖတ်ရှုနည်း သင်ယူရန် -- 📊 **Simple Analysis** - အချက်အလက်စာရင်းများကို တွက်ချက်ဖော်ထုတ်၍ ဉပမာ pattern များရှာဖွေရန် -- 📈 **Basic Visualization** - ပုံကွင်းများနှင့် ဇယားများ ဖန်တီးခြင်း -- 🔬 **Real-World Project** - စတင်မှ အဆုံးထိ အပြည့်အစုံ အလုပ်စဉ် +- 🌟 **Hello World** - သင့်ရဲ့ ပထမဆုံး ဒေတာသိပ္ပံ ပရိုဂရမ် +- 📂 **Loading Data** - ဒေတာစုစည်းမှုများကို ဖတ်ရှု၍ ရှာဖွေခြင်းကို သင်ယူပါ +- 📊 **Simple Analysis** - သင်္ချာဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တွက်ချက်ပြီး ပုံစံရှာဖွေရန် +- 📈 **Basic Visualization** - ဆ.chart နှင့် အကွက်ဇယားများကို ဖန်တီးပါ +- 🔬 **Real-World Project** - အစမှ အဆုံးထိ အလုပ်စဉ်အားလုံးကို ပြီးစီးပါ -ဥပမာတစ်ခုချင်းစီတွင် လုပ်ဆောင်ချက်တိုင်းကို ရှင်းလင်းသေချာ စောင့်ရှုနိုင်ရန် မှတ်စုများပါတော့မည်၊ အစမှ အထိ အပြည့်အဝ စတင်လိုသူများအတွက် အထူးသင့်တော်ပါသည်။ +နမူနာတိုင်းတွင် အဆင့်တိုင်းကို ရှင်းလင်းစွာ ဖော်ပြထားသည့် မှတ်ချက်များ ပါဝင်သဖြင့် အစပေါ်မှ စတင်လိုသူများအတွက် သင့်တော်ပါသည်။ -👉 **[ဥပမာများဖြင့် စတင်ပါ](examples/README.md)** 👈 +👉 **[နမူနာများဖြင့် စတင်ပါ](examples/README.md)** 👈 -## Lessons +## သင်ခန်းစာများ -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.my.png)| +|![ စကက်ချ်မှတ်စု - @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.my.png)| |:---:| | Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| သင်ခန်းစာ အမှတ် | ခေါင်းစဉ် | သင်ခန်းစာ အစု | သင်ယူရမည့် ရည်ရွယ်ချက်များ | လင့်ခ်ထားသော သင်ခန်းစာ | စာရေးသူ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the basic concepts behind data science and how it’s related 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) | -| 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 is classified and its 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) | The 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 the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “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, its various types and the basics of exploring and 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 such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is 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 the 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 within an 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 sets of data and 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 for making 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 the data science lifecycle and its 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) | This phase of the data science lifecycle focuses 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) | This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier 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) | This series of lessons introduces data science in the cloud and its 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 in the real world. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ဒေတာသိပ္ပံ အဓိပ္ပာယ် သတ်မှတ်ခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏ မူလ အယူအဆများနှင့် ၎င်းသည် artificial intelligence၊ machine learning နှင့် big data တို့နှင့် မည်သို့ ဆက်နွယ်ခဲ့သည်ကို လေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ဒေတာသိပ္ပံ စည်းကမ်းသိက္ခာ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာ သည်တရားဆိုင်ရာ အယူအဆများ၊ ပြဿနာများနှင့် ဖရိမ်းဝတ်များကို လေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ဒေတာ အဓိပ္ပာယ် သတ်မှတ်ခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကို မည်သို့ အမျိုးအစားခွဲပြီး ယေဘုယျ ရင်းမြစ်များက ဘာများရှိသည်ကို လေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | သင်္ချာရှေ့ဆောင် နှင့် ဖြစ်နိုင်ချေ (Statistics & Probability) စတင်သိလား | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကို နားလည်ရန် ဖြစ်နိုင်ချေ နှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ နည်းပညာများကို လေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | ဆက်စပ် ဒေတာနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်စပ် ဒေတာ (relational data) အကြောင်း စတင်သိမြင်ခြင်းနှင့် Structured Query Language (SQL) အသုံးပြု၍ ဆက်စပ် ဒေတာကို ရှာဖွေ၊ ပြန်လည်ခွဲခြမ်းခြင်း၏ အခြေခံများကို သင်ယူပါ။ | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ဒေတာနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | မဟာ-ဆက်စပ် မဟုတ်သော ဒေတာများ၏ မျိုးစုံနှင့် စာရွက်စာတမ်း ဒေတာဘေ့စ်များကို ရှာဖွေခွဲခြမ်းခြင်း၏ အခြေခံများကို မိတ်ဆက်ပါ။ | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python ဖြင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ကဲ့သို့သော ไลဘ্রেရီများဖြင့် ဒေတာ ရှာဖွေရေးအတွက် Python ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အခြေခံများ။ Python programming အခြေခံကို သိထားရမည် ဟု အကြံပြုသည်။ | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ဒေတာ ပြင်ဆင်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | မရှိသည့် ဒေတာ၊ မှားနေသော ဒေတာ သို့မဟုတ် ပြည့်စုံမှုမရှိသော ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန် သန့်ရှင်းခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းနည်းပညာများအကြောင်း။ | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | ပမာဏများကို မြင်ကွင်းပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ကို အသုံးပြု၍ ငှက်ဒေတာကို မြင်ကွင်းပြခြင်းကို သင်ယူပါ 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ဒေတာ၏ ဖြန့်ချိမှုများကို မြင်ကွင်းပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | အကန့်အသတ်အတွင်း တွေ့ရှိချက်များနှင့် လေ့လာမှုများကို မြင်ကွင်းပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | အပိုင်းနှင့် အချိုးဖော်ပြချက်များကို မြင်ကွင်းပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ခွဲခြားထားသည့်နှင့် အုပ်စုသတ်ထားသော ရာခိုင်နှုန်းများကို မြင်ကွင်းပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ဆက်နွယ်မှုများကို မြင်ကွင်းပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ဒေတာစုစည်းမှုများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများအကြား ဆက်နွယ်မှုများနှင့် ကိုက်ညီမှုများကို မြင်ကွင်းပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | အဓိပ္ပာယ်ရှိသော မြင်ကွင်းပြခြင်းများ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ဖြစ်ထွန်းချက်ရရှိစေရန် သင့်မြင်ကွင်းပြချက်များကို တန်ဖိုးရှိစေရန်နည်းလမ်းနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များ။ | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ဒေတာသိပ္ပံ အသက်လည်ပတ်မှု အကြောင်း မိတ်ဆက်ခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံအသက်လည်ပတ်မှု အကြောင်းမိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် ဒေတာရယူမှု/ထုတ်ယူမှု အဆင့်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ အသက်လည်ပတ်မှု၏ ဤအဆင့်သည် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစစ်တမ်းလုပ်ရန် နည်းစနစ်များအပေါ် အာရုံစိုက်ပါသည်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ဆက်သွယ်ပေးခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာမှ ထုတ်ဖော်ရရှိသော သိမြင်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ချက် ချသူများ အနားယူ၍ နားလည်ရန် လွယ်ကူစေရန် တင်ပြပုံအပေါ် ဤအဆင့် အာရုံထားသည်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | တိမ်တွင်းရှိ ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | တိမ်တွင်းရှိ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မိတ်ဆက်သည့် သင်ခန်းစာစီးရီး။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | တိမ်တွင်းရှိ ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ယူခြင်း။ |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | တိမ်တွင်းရှိ ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ဖြင့် မော်ဒယ်များကို Deploy ချခြင်း။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | အပြင်လောကရှိ ဒေတာသိပ္ပံ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | အမှန်တကယ် ဧကရာဇ်များတွင် ဒေတာသိပ္ပံ အခြေခံပရိုဂျက်များ။ | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ဤနမူနာကို Codespace ဖြင့် ဖွင့်ရန် အောက်ပါ အဆင့်များကို လိုက်နာပါ : -1. Code dropdown မီနူးကို နှိပ်ပီး Open with Codespaces အလုပ်ချအိပ်ကိုရွေးပါ။ -2. ပိန်းကနေ အောက်ဆုံးတွင် + New codespace ကို ရွေးပါ။ -နောက်ထပ် အသေးစိတ်အချက်အလက်များအတွက် [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ကို ကြည့်ရှူပါ။ +ဤ စမ်းသပ်ပေမယ့် ကို Codespace ဖြင့်ဖွင့်ရန် အဆင့်များကို လိုက်နာပါ။ +1. Code drop-down မီနူးကို နှိပ်ပြီး Open with Codespaces များကို ရွေးပါ။ +2. panel အောက်ဘက်ရှိ + New codespace ကို ရွေးပါ။ +နောက်ထပ် အသေးစိတ် အချက်အလက်များအတွက် [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ကို စစ်ဆေးပါ။ ## VSCode Remote - Containers -သင်၏ ဒေသခံ ကွန်ပျူတာနှင့် VSCode ကို အသုံးပြု၍ VS Code Remote - Containers extension ဖြင့် ဤ repo ကို container အတွင်း ဖွင့်လိုပါက အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ။ +သင်၏ ကိုယ်ပိုင်ကွန်ပျူတာနှင့် VSCode ကို အသုံးပြု၍ VS Code Remote - Containers extension ကို အသုံးပြုကာ repository ကို container တစ်ခုအတွင်း ဖွင့်ရန် အဆင့်များကို လိုက်နာပါ။ -1. ဒေသခံ အသုံးပြုသူအနေနှင့် development container ကို ပထမဆုံး အသုံးပြုပါက သင့်စနစ်အတွက် လိုအပ်ချက်များ (ဥပမာ Docker တင်ထားခြင်း) ကို [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) မှာ စစ်ဆေးပေးပါ။ +1. ဤသည် သင်ရဲ့ ပထမဆုံး ပြောင်းလဲမှု container အသုံးပြုမှုဖြစ်ပါက၊ ကျေးဇူးပြု၍ သင့်စနစ်သည် အောက်ပါ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမည်ဟု သေချာပါစေ (ဥပမာ Docker တပ်ဆင်ထားရှိရန်)။ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) တွင် ကြည့်ရှုပါ။ -ဤ repository ကို အသုံးပြုရန် အောက်ပါနည်းလမ်း နှစ်မျိုးထဲမှ တစ်ခုကို သင်ရွေးနိုင်သည်။ - -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +ဤ repository ကို အသုံးပြုရန်၊ သင့်တွင် Docker volume အတွင်း သီးသန့်ထားသော repository ကို ဖွင့်နိုင်သည် - **Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +သို့မဟုတ် repository ကို ကိုယ်ပိုင်စနစ်တွင် clone များ ဒေါင်းလုဒ် လုပ်ထားသော ကော်ပီကို ဖွင့်ပါ - -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- Repository ကို သင့် ဒေါင်းလိုက်ဖိုင်စနစ်သို့ clone မလုပ်ပါ။ +- F1 ကို နှိပ်ပြီး **Remote-Containers: Open Folder in Container...** ကာမန့်ကို ရွေးချယ်ပါ။ +- ဤ ဖိုလ်ဒါ၏ clone လုပ်ထားသော ကော်ပီကို ရွေးချယ်ပါ၊ container စတင်ရန် စောင့်ဆိုင်းပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များကို စမ်းသပ်ပါ။ ## Offline access -ဒီ စာတမ်းကို offline ဖြင့် ပြေးရန် [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤ repo ကို fork လုပ်ပြီး သင့် ဒေသခံ စက်ပေါ်တွင် [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ပြီး repo root ဖိုလ်ဒါတွင် `docsify serve` လို့ ရိုက်ထည့်ပါ။ အဆိုပါ ဝဘ်ဆိုက်ကို သင့် localhost တွင် port 3000 ပေါ်တွင် ဆော့ဗ်ဝဲဖြင့် ဖန်တီးမည်ဖြစ်သည်: `localhost:3000`။ +ဤ စာတမ်းများကို Docsify ကို အသုံးပြုကာ offline ဖြင့် အလုပ်ပေးလိုက်နိုင်သည်။ Repo ကို fork လုပ်ပြီး [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို သင့်ဒေသတွင် ထည့်သွင်းပါ၊ ပြီးမှ ဤ repo ၏ root ဖိုလ်ဒါတွင် `docsify serve` လို့ ရိုက်ထည့်ပါ။ ဝက်ဘ်ဆိုဒ်ကို သင့် localhost ပေါ်တွင် port 3000 တွင် ဆာဗ်ပေးမည်: `localhost:3000`။ -> မှတ်ချက်။ Docsify မှ တင်ပြမှုတွင် notebook များ အလယ်တွင် မပြသနိုင်သဖြင့် notebook တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်လျှင် VS Code တွင် Python kernel ဖြင့် ခွဲထုတ်၍ အခြားသီးခြား ပြေးဆောင်ပါ။ +> မှတ်ချက်၊ notebooks များကို Docsify မှတဆင့် မပြရန် ဖြစ်ပါသည်၊ ထို့ကြောင့် notebook တစ်ခုကို run လိုသောအခါတွင် VS Code တွင် Python kernel ဖြင့် သီးခြား run ပြုလုပ်ပါ။ -## Other Curricula +## အခြားသင်ရိုးညွှန်းတမ်းများ -ကျွန်တော်တို့အဖွဲ့က အခြားသင်ရိုးအစီအစဉ်များကိုလည်း ထုတ်လုပ်ပါသည်! ကြည့်ပါ: +ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် အခြားသင်ရိုးများလည်း ထုတ်လုပ်ပါသည်။ ဖော်ပြချက်များကို ကြည့်ပါ: ### LangChain @@ -197,53 +195,54 @@ Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 စီးရီး -[![Generative AI စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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) -[![ဖန်တီးနိုင်သော 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) -[![ဖန်တီးနိုင်သော 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) -[![ဖန်တီးနိုင်သော 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 အစပြုသူများအတွက်](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) --- ### အခြေခံ သင်ယူမှု -[![ML စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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) -[![ဒေတာသိပ္ပံ စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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) -[![ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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) -[![ဝဘ် ဖွံ့ဖြိုးရေး စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 စတင်လေ့လာသူများအတြက္](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 ဖွံ့ဖြိုးရေး စတင်လေ့လာသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 အစပြုသူများအတွက်](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 စီးရီး -[![AI တွဲဖက် Programming အတွက် 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 အတွက် 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 စွန့်စားခန်း](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) -## အကူအညီရယူရန် +## အကူအညီ ရယူခြင်း -**ပြဿနာများကြုံနေရပါသလား?** ကျွန်ုပ်တို့၏ [ပြဿနာ ဖြေရှင်းလမ်းညွှန်](TROUBLESHOOTING.md) ကို ကြည့်၍ ပုံမှန်ဖြစ်ပေါ်သော ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများကို ရှာဖွေပါ။ +**ပြဿနာတွေ ကြုံတွေ့နေရပါသလား?** ကျွန်တော်တို့၏ [ပြဿနာ ဖြေရှင်းခြင်း လမ်းညွှန်](TROUBLESHOOTING.md) ကို ပုံမှန် တွေ့ရသော ပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများ ရှာဖွေရန် ကြည့်ပါ။ -AI အက်ပ်များကို တည်ဆောက်ရာတွင် ချန်တားသွားခြင်းဖြစ်ပါက သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိပါက MCP အကြောင်း ဆွေးနွေးမှုများတွင် အခြား သင်ယူသူများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိ ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများနှင့် ပါဝင်ဆွေးနွေးနိုင်ပါသည်။ ဤသည်မှာ မေးခွန်းများအား ကြိုဆိုပြီး အသိပညာများကို လွတ်လပ်စွာ မျှဝေကြသော ပံ့ပိုးပေးသော အသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ + +AI အက်ပ်များ တည်ဆောက်ရာတွင် ရပ်နားသွားမိပါက သို့မဟုတ် မေးခွန်းများ ရှိပါက MCP အကြောင်း ဆွေးနွေးရာတွင် အခြား လေ့လာနေသူများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိ ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများနှင့် ပူးပေါင်း ဆွေးနွေးပါ။ ဒီရာမှာ မေးခွန်းတွေကို ကြိုဆိုသလို ဗဟုသုတတွေကိုလည်း လွတ်လပ်စွာ မျှဝေကြတဲ့ ပံ့ပိုးကူညီမှုရှိတဲ့ အသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ထုတ်ကုန် အကြံပြုချက်များ သို့မဟုတ် တည်ဆောက်စဉ် အမှားများ ရှိပါက အောက်ပါလင့်ခ်သို့ သွားပါ: +ထုတ်ကုန် ပြန်လည်တုံ့ပြန်ချက်များ သို့မဟုတ် တည်ဆောက်နေစဉ် အမှားများရှိပါက အောက်ပါနေရာကို သွားရောက်ပါ။ -[![Microsoft Foundry ဖွံ့ဖြိုးရေးသူ ဖိုရမ်](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) --- -သတိပေးချက်။ -ဒီစာရွက်ကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ဖြင့် ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးပမ်းပါသော်လည်း၊ စက်တင် အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ချက်များတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်ချက်များ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မူလစာတမ်းကို မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် အတည်ပြုထားသည့် အရင်းအမြစ်အဖြစ် သိမြင်သင့်ပါသည်။ အရေးပါသော အချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူသားဘာသာပြန်ရရှိစေရန် အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် နားမလည်မှုများ သို့မဟုတ် ဖော်ပြချက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မယူပါ။ +သတိပေးချက်: +ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်သည့် [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မှန်ကန်မှုကို ကြိုးပမ်းပါသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ချက်များတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် တိကျမှု လျော့နည်းမှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို ကျေးဇူးပြု၍ သိရှိပါ။ မူလစာတမ်းကို မူလဘာသာဖြင့် တရားဝင် မူရင်း စာရွက်အဖြစ် ယူဆရမည်ဖြစ်သည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူဘာသာပြန်မှ ဘာသာပြန်ထားခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုပြီး ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် နားမလည်မှုများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းဖော်ပြချက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ \ No newline at end of file diff --git a/translations/ne/README.md b/translations/ne/README.md index a3cfeae77..d83c1ec2d 100644 --- a/translations/ne/README.md +++ b/translations/ne/README.md @@ -1,21 +1,21 @@ -# डेटा विज्ञान शुरुवातीहरूका लागि - एक पाठ्यक्रम +# बिगिनर्सका लागि डेटा साइन्स - एक पाठ्यक्रम [![GitHub Codespaces मा खोल्नुहोस्](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub लाइसेन्स](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub योगदानकर्ताहरू](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub 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वाचरहरू](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 फोर्कहरू](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/) @@ -26,171 +26,171 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![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 at Microsoft ले 10-सप्ताह, 20-पाठ्यक्रमको पूर्ण पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान सम्बन्धी प्रदान गर्न खुशी व्यक्त गर्दछ। प्रत्येक पाठमा पूर्व-पाठ्य प्रश्नोत्तरी र पोस्ट-पाठ्य प्रश्नोत्तरी, पाठ पूरा गर्न लेखिएका निर्देशनहरू, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षणप्रणालीले तपाईंलाई बनाउँदै सिक्ने अवसर दिन्छ, जुन नयाँ सीपहरू लामो समयसम्म टिकाउन प्रमाणित तरिका हो। +Microsoft मा Azure Cloud Advocates खुशीसाथ 10 हप्ताको, 20-पाठको समग्र डेटा साइन्स पाठ्यक्रम प्रदान गर्दैछन्। प्रत्येक पाठमा पूर्व-पाठ र पोस्ट-पाठ क्विजहरू, पाठ पूरा गर्न लेखिएका निर्देशहरू, एक समाधान, र एउटा असाइनमेन्ट समावेश हुन्छ। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षणशैलीले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, जुन नयाँ सीपहरू 'अडिच्न' को लागि प्रमाणित विधि हो। -**हाम्रा 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). +**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 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष रूपमा 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), +**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखक, समिक्षक र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी 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/) -|![स्केचनोट द्वारा @sketchthedocs 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[उर्दू](../ur/README.md) | [भियतनामी](../vi/README.md) -**यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरू चाहनुहुन्छ भने समर्थित भाषाहरू यहाँ सूचीबद्ध छन्:** [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) +**यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरू चाहनुहुन्छ भने समर्थन योग्य भाषाहरू [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध छन्** #### हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस् [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -हामीसँग Discord मा "AI सँग सिक्ने" शृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र सामेल हुन यहाँ आउनुहोस्: [AI सँग सिक्ने शृंखला](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 सेप्टेम्बर, 2025 बीच। तपाईंले GitHub Copilot लाई डेटा विज्ञानमा प्रयोग गर्ने सुझाव र तरिकाहरू पाउन सक्नुहुनेछ। +हाम्रो Discord मा Learn with AI श्रृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र हामीसँग सामेल हुन [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा 18 - 30 सेप्टेम्बर, 2025 मा आउनुहोस्। तपाईंले GitHub Copilot प्रयोग गरेर डेटा साइन्सका टिप्स र ट्रिक्स पाउनुहुनेछ। -![AI सँग सिक्ने शृंखला](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ne.jpg) +![AI सँग सिक्ने श्रृंखला](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ne.jpg) # के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ? -तलका स्रोतहरूबाट सुरु गर्नुहोस्: +निम्न स्रोतहरूसँग सुरुवात गर्नुहोस्: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा तपाईंले शुरुवातकर्ताका लागि स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भाउचर पाउने तरिकाहरू पनि पाउनुहुनेछ। यो एउटा पृष्ठ हो जसलाई तपाईंले बुकमार्क गर्न चाहनुहुनेछ र कहिलेकाहीँ जाँच गर्नुपर्छ किनकि हामी सामग्री कम्तीमा मासिक रूपमा परिवर्तन गर्छौं। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) विश्वव्यापी विद्यार्थी एम्बेसडरहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो तपाईंको Microsoft मा प्रवेश गर्ने मार्ग हुन सक्छ। +- [स्टुडेन्ट हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईंले शुरुआती स्रोतहरू, स्टुडेन्ट प्याकहरू र निःशुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू फेला पार्नुहुनेछ। यो एउटा पृष्ठ हो जुन तपाईंले बुकमार्क गरेर समय-समयमा जाँच गर्नुपर्नेछ किनकि हामीले सामग्री कम्तीमा मासिक रूपमा परिवर्तन गर्दछौँ। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ग्लोबल स्टुडेन्ट एम्बेसडर समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो तपाईंको Microsoft मा प्रवेश गर्ने मार्ग हुन सक्छ। -# सुरु गर्नुहोस् +# सुरु गर्दै -## 📚 प्रलेखन +## 📚 कागजातहरू -- **[स्थापना मार्गदर्शक](INSTALLATION.md)** - नयाँ सिक्नेहरूका लागि चरण-दर-चरण सेटअप निर्देशनहरू -- **[प्रयोग मार्गदर्शक](USAGE.md)** - उदाहरणहरू र सामान्य कार्यप्रवाहहरू -- **[समस्या समाधान](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याहरूका समाधानहरू -- **[योगदान गर्ने मार्गदर्शक](CONTRIBUTING.md)** - यो प्रोजेक्टमा कसरी योगदान गर्ने -- **[शिक्षकहरूका लागि](for-teachers.md)** - शिक्षण निर्देशन र कक्षा स्रोतहरू +- **[इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआतीहरूको लागि चरण-द्वारा-चरण सेटअप निर्देशहरू +- **[प्रयोग मार्गदर्शिका](USAGE.md)** - उदाहरणहरू र सामान्य कार्यप्रवाहहरू +- **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याहरूका समाधानहरू +- **[योगदान मार्गदर्शिका](CONTRIBUTING.md)** - यस परियोजनामा कसरी योगदान गर्ने +- **[शिक्षकहरूका लागि](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन र कक्षा स्रोतहरू ## 👨‍🎓 विद्यार्थीहरूका लागि -> **पूर्ण नयाँहरू**: डेटा विज्ञानमा नयाँ हुनुहुन्छ? हाम्रो [शुरुवाती-मैत्री उदाहरणहरू](examples/README.md) बाट सुरु गर्नुहोस्! यी सरल, राम्रो टिप्पणी गरिएको उदाहरणहरूले पूर्ण पाठ्यक्रममा डुब्नु अघि आधारभूत कुरा बुझ्न मद्दत गर्नेछन्। -> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यदि तपाईंले यो पाठ्यक्रम आफैं प्रयोग गर्नुहुन्छ भने, पूरा रेपो फोर्क गर्नुहोस् र पूर्व-व्याख्यान प्रश्नोत्तरीबाट सुरु गर्दै अभ्यासहरू आफैं पूरा गर्नुहोस्। त्यसपछि व्याख्यान पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। समाधान कोड नक्कल गर्नुको सट्टा पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्न प्रयास गर्नुहोस्; तथापि त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-केन्द्रित पाठका /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छन्। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउने र सँगै सामग्रीमार्फत जाने 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 गर्दछौं। +> **पूर्ण नयाँहरू**: डेटा साइन्समा नयाँ हुनुहुन्छ? हाम्रो [बिगिनर-मैत्री उदाहरणहरू](examples/README.md) बाट सुरु गर्नुहोस्! यी सरल, राम्रो टिप्पणी गरिएका उदाहरणहरूले पूर्ण पाठ्यक्रममा डुब्नु अघि आधारभूत कुरा बुझ्न मद्दत गर्नेछन्। +> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रम आफैँ प्रयोग गर्नका लागि, सम्पूर्ण रेपो fork गर्नुहोस् र अभ्यासहरू आफैँ पूरा गर्नुहोस्, पूर्व-व्याख्यान क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि व्याख्यान पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। समाधान कोड नक्कल गर्नुभन्दा पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्न प्रयास गर्नुहोस्; तथापि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-केन्द्रित पाठका /solutions फोल्डरमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनु र सँगै सामग्रीमा अघि बढ्नु 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 [स्थापना मार्गदर्शक](INSTALLATION.md) जाँच गर्नुहोस् -2. पाठ्यक्रमसँग काम गर्न सिक्न [प्रयोग मार्गदर्शक](USAGE.md) अवलोकन गर्नुहोस् -3. पाठ 1 बाट सुरु गरेर क्रमशः अघि बढ्नुहोस् -4. सहयोगको लागि हाम्रो [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) मा सामेल हुनुहोस् +1. आफ्नो वातावरण सेटअप गर्न [इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md) जाँच गर्नुहोस् +2. पाठ्यक्रमसँग काम गर्न सिक्न [प्रयोग मार्गदर्शिका](USAGE.md) समीक्षा गर्नुहोस् +3. पाठ 1 बाट सुरु गरी क्रमिक रूपमा काम गर्नुहोस् +4. सहयोगका लागि हाम्रो [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) मा सामेल हुनुहोस् ## 👩‍🏫 शिक्षकहरूका लागि -> **शिक्षकहरू**: हामीले यस पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने बारे केही सिफारिसहरू [समावेश गरेका छौं](for-teachers.md)। हामी तपाईंको प्रतिक्रिया पाउन चाहन्छौं [हाम्रो छलफल फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **शिक्षकहरू**: हामीले यस पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने बारेमा केहि [सुझावहरू समावेश](for-teachers.md) गरेका छौँ। हामी तपाईंको प्रतिक्रियालाई हाम्रो [चर्चा फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) पाउन चाहन्छौँ! ## टोलीसँग भेट्नुहोस् -[![प्रोमो भिडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![प्रमो भिडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रमो भिडियो") **Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 माथिको चित्रमा क्लिक गरी परियोजनाको र यसलाई बनाउने मानिसहरूको बारेमा भिडियो हेर्नुहोस्! +> 🎥 माथिको छविमा क्लिक गरेर परियोजनाबारे र यसलाई सिर्जना गर्ने मानिसहरूको बारेमा भिडियो हेर्नुहोस्! -## शिक्षण पद्धति +## शिक्षणशास्त्र -हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई वटा शिक्षण सिद्धान्तहरू छनौट गरेका छौं: यसलाई परियोजना-आधारित बनाउने र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश गर्ने। यस श्रृङ्खलाको अन्त्यसम्म, विद्यार्थीहरूले डेटा विज्ञानका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिक्नेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा भिजुअलाइजेसन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञानका वास्तविक-विश्व प्रयोगहरू र थप समावेश छन्। +हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू छनौट गरेका छौं: यसलाई प्रोजेक्ट-आधारित हुने गरी सुनिश्चित गर्नु र बारम्बार क्विजहरू समावेश गर्ने। यो श्रृंखला पूरा भएपछि, विद्यार्थीहरूले डेटा विज्ञानका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिक्नेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा दृश्यकरण, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञानका वास्तविक-विश्व प्रयोगहरू, र थप समावेश छन्। -त्यसैगरी, कक्षाको अघि एक कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीको विषय सिक्ने इरादालाई सेट गर्छ, जबकि कक्षापछि दोस्रो क्विजले थप अवधारणाको स्मरण सुनिश्चित गर्छ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो हुनको लागि डिजाइन गरिएको हो र सम्पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना बाट सुरु भएर 10 हप्ते चक्रको अन्त्यसम्म बिस्तारै जटिल हुन्छन्। +थप रूपमा, कक्षाअघि एउटा कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीको विषय सिक्ने उद्देश्य सेट गर्छ, जबकि कक्षापछि दोस्रो क्विजले थप स्मरण सुनिश्चित गर्दछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो हुनको लागि डिजाइन गरिएको हो र पूरै वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना रूपमा सुरु हुन्छन् र १० हप्ते चक्रको अन्त्यतिर क्रमशः जटिल बन्दै जान्छन्। -> हाम्रो [आचारसंहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान गर्ने तरिका](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्छौं! +> हाम्रो [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शनहरू पत्ता लगाउनुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्छौं! -## हरेक पाठमा समावेश छ: +## प्रत्येक पाठमा समावेश छन्: -- वैकल्पिक स्केचनोट +- वैकल्पिक sketchnote - वैकल्पिक पूरक भिडियो -- पाठअघि वार्मअप क्विज +- पाठअगाडिको वार्मअप क्विज - लिखित पाठ -- परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना कसरी बनाउने बारे स्टेप-बाइ-स्टेप मार्गनिर्देशन +- प्रोजेक्ट-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना कसरी निर्माण गर्ने भन्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शन - ज्ञान जाँचहरू - एक चुनौती - पूरक पठन -- असाइनमेन्ट +- कार्य - [पाठपछिको क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विजहरू बारे एउटा नोट**: सबै क्विजहरू `quiz-app` फोल्डरमा समावेश छन्, कुल ४० वटा क्विजहरू प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू सहित। ती पाठभित्रबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा तैनाथ गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा भएको निर्देशन पालना गर्नुहोस्। ती क्रमशः स्थानीयकृत भइरहेका छन्। +> **क्विजहरू सम्बन्धमा एउटा नोट**: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा समावेश छन्, कुल ४० क्विजहरू जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू छन्। तिनीहरू पाठहरू भित्रबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एप स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा रहेका निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। यी क्रमशः स्थानीयकरण भइरहेको छन्। -## 🎓 सुरुवाती-मैत्री उदाहरणहरू +## 🎓 सुरूवातकर्ताहरूमाथि मिल्ने उदाहरणहरू -**डेटा विज्ञानमा नयाँ हुनुहुन्छ?** हामीले तपाईंलाई सुरु गर्न मद्दत गर्ने सरल, राम्ररी कमेन्ट गरिएका कोडहरूसँग खास [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) सिर्जना गरेका छौं: +**डेटा साइन्समा नयाँ हुनुहुन्छ?** हामीले सुरु गर्न मद्दत गर्ने सरल, राम्रोसँग टिप्पणी गरिएको कोड सहित विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) तयार पारेका छौं: - 🌟 **Hello World** - तपाईंको पहिलो डेटा साइन्स प्रोग्राम -- 📂 **Loading Data** - डेटासेटहरू कसरी पढ्ने र अन्वेषण गर्ने सिक्नुहोस् -- 📊 **Simple Analysis** - तथ्याङ्कहरू गणना गर्न र ढाँचाहरू पत्ता लगाउन +- 📂 **Loading Data** - डेटासेट पढ्न र अन्वेषण गर्न सिक्नुहोस् +- 📊 **Simple Analysis** - तथ्याङ्क गणना गर्नुहोस् र ढाँचाहरू पत्ता लगाउनुहोस् - 📈 **Basic Visualization** - चार्ट र ग्राफहरू सिर्जना गर्नुहोस् -- 🔬 **Real-World Project** - सुरु देखि अन्त्यसम्म पूरा वर्कफ्लो +- 🔬 **Real-World Project** - सुरुदेखि अन्त्यसम्म पूरा कार्यप्रवाह -हरेक उदाहरणमा हरेक चरण स्पष्ट पार्ने विस्तृत कमेन्टहरू समावेश छन्, जसले यसलाई पूर्ण नौसिखियाहरूका लागि उपयुक्त बनाउँछ! +हरेक उदाहरणले प्रत्येक चरण व्याख्या गर्ने विस्तृत टिप्पणीहरू समावेश गर्छ, जसले गर्दा यो पूर्ण शून्यदेखि सुरु गर्नेहरूका लागि उत्तम हुन्छ! -👉 **[उदाहरणबाट सुरु गर्नुहोस्](examples/README.md)** 👈 +👉 **[उदाहरणहरूबाट सुरु गर्नुहोस्](examples/README.md)** 👈 ## पाठहरू |![ स्केचनोट द्वारा @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ne.png)| |:---:| -| डेटा विज्ञान नयाँ सिक्नेहरूका लागि: रोडम्याप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ताहरू: रोडम्याप - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | अधिगम उद्देश्यहरू | लिङ्क गरिएको पाठ | लेखक | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | डेटा विज्ञान परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा विज्ञानका आधारभूत अवधारणाहरू र यो कसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेशिन लर्निङ, र बिग डाटासँग सम्बन्धित छ भन्ने कुरा जान्नुहोस्। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | डेटा साइन्सको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा साइन्सका आधारभूत अवधारणाहरू र यसले कसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेशिन लर्निङ, र बिग डेटा सँग सम्बन्ध राख्छ भन्ने जान्नुहोस्। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | डेटा विज्ञान नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र फ्रेमवर्कहरू। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | डेटा परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसरी वर्गीकृत गरिन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू के हुन्। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | तथ्याङ्क र संभावना परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा बुझ्नका लागि संभावना र तथ्याङ्कका गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | सन्ज्ञात्मक (Relational) डेटासँग काम गर्ने | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | सन्ज्ञात्मक डेटाको परिचय र Structured Query Language (SQL) प्रयोग गर्दै सन्ज्ञात्मक डेटा अन्वेषण तथा विश्लेषण गर्ने आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL डेटासँग काम गर्ने | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-सन्ज्ञात्मक डेटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र डकुमेन्ट डेटाबेस अन्वेषण तथा विश्लेषण गर्ने आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python सँग काम गर्ने | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता लाइब्रेरीहरू प्रयोग गरेर डेटा अन्वेषणका लागि Python प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। Python प्रोग्रामिङको आधारभूत समझ सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | डेटा तयारी | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, त्रुटिपूर्ण, वा अपूरो डेटा सामना गर्न डेटा सफाइ र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | मात्राहरूको भिजुअलाइजेसन | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरी चराको डेटा भिजुअलाइज गर्न सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | डाटाको वितरणको भिजुअलाइजेसन | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | अवलोकन र प्रवृत्तिहरूलाई इन्टरभलभित्र भिजुअलाइज गर्ने। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | अनुपातहरूको भिजुअलाइजेसन | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | विभाजित तथा समूहीकृत प्रतिशतहरू भिजुअलाइज गर्ने। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | सम्बन्धहरू भिजुअलाइज गर्नु | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | डेटाका सेटहरू र तिनीहरूको चरहरू बीचको सम्बन्ध र सहसम्बन्धहरू भिजुअलाइज गर्ने। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | अर्थपूर्ण भिजुअलाइजेसनहरू | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंका भिजुअलाइजेसनहरू उपयोगी बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | डेटा विज्ञान जीवनचक्र परिचय | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्रको परिचय र यसको पहिलो चरण डेटा प्राप्ति र एक्स्ट्र्याक्सन। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | विश्लेषण गर्ने | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्रको यो चरणमा डेटा विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा फोकस गरिन्छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | सञ्चार | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्रको यो चरणले डेटा बाट आएका अन्तर्दृष्टिहरूलाई निर्णयकर्ताहरूले सजिलै बुझ्ने गरी प्रस्तुत गर्नेमा केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | क्लाउडमा डेटा विज्ञान | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमा डेटा विज्ञान र यसको फाइदाहरू परिचय गराउने यो पाठ श्रृङ्खला। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | क्लाउडमा डेटा विज्ञान | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code उपकरणहरू प्रयोग गरी मोडेल तालिम दिने। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | क्लाउडमा डेटा विज्ञान | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरी मोडेलहरू तैनाथ गर्ने। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | वास्तविक दुनियाँमा डेटा विज्ञान | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डेटा विज्ञानद्वारा सञ्चालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | डेटाको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसरी वर्गीकृत हुन्छ र यसको साधारण स्रोतहरू के-के हुन्। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | सांख्यिकी र सम्भाव्यताको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा बुझ्नका लागि सम्भाव्यता र सांख्यिकीका गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | रिलेशनल डेटासँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटाको परिचय र Structured Query Language (प्रसारण गर्दा "see-quell") को साथ रिलेशनल डेटाको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL डेटासँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डेटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र डकुमेन्ट डेटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणका आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python सँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता पुस्तकालयहरूसँग डेटा अन्वेषणका लागि पाइथन प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। पाइथन प्रोग्रामिङको आधारभूत बुझाइ सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | डेटा तयारी | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत वा अपूरो डेटा जस्ता चुनौतीहरूको सामना गर्न डेटा सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू सम्बन्धी विषयहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | परिमाणहरू दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरेर चराहरूको डेटा कसरी दृश्यचित्रण गर्ने सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | डेटा वितरणहरूको दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | एक अन्तराल भित्र अवलोकन र प्रवृत्तिहरूको दृश्यचित्रण। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | अनुपातहरू दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | विविक्त र समूहबद्ध प्रतिशतहरू दृश्यचित्रण। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | सम्बन्धहरू दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरूबीचको कनेक्शन र सम्बन्धहरू दृश्यचित्रण। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यहरू | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तरदृष्टिका लागि तपाईंका दृश्यहरू उपयोगी बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | डेटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्र र यसको पहिलो चरण डाटा प्राप्त गर्ने र निकाल्ने कार्यको परिचय। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | विश्लेषण | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डेटा विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रीत हुन्छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | सञ्चार | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा बाट प्राप्त भएका अन्तरदृष्टिहरू निर्णयकर्ताहरूले बुझ्न सजिलो बनाउने तरिकाले प्रस्तुत गर्ने यस चरणमा केन्द्रित हुन्छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | यी पाठहरूको शृंखलाले क्लाउडमा डेटा साइन्स र यसको फाइदाहरू प्रस्तुत गर्छ। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू डिप्लोय गर्ने। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | वास्तविक दुनियाँमा डेटा साइन्स | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डेटा साइन्सद्वारा संचालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -यस नमुनालाई Codespace मा खोल्न यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्: -1. Code ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गरी Open with Codespaces विकल्प छान्नुहोस्। -2. पेनको तल्लो भागमा + New codespace छान्नुहोस्। -थप जानकारीका लागि, [GitHub कागजात](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) जाँच गर्नुहोस्। +यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न यी कदमहरू पालना गर्नुहोस्: +1. Code ड्रप-डाउन मेन्यू क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्। +2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। +थप जानकारीका लागि, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्। ## VSCode Remote - Containers -यहाँका चरणहरू पालना गरेर आफ्नो स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरी यो रिपो कन्टेनरमा खोल्नुहोस् (VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सन आवश्यक): +यो रिपो आफ्नो स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सनद्वारा कन्टेनरमा खोल्न यी कदमहरू पालना गर्नुहोस्: -1. यदि यो विकास कन्टेनर प्रयोग गर्ने तपाईंको पहिलो पटक हो भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको सिस्टमले आवश्यक पूर्वशर्तहरू पूरा गर्दछ (जस्तै Docker इन्स्टल गरिएको छ) [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा उल्लेख गरिएको छ। +1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया तपाईंको सिस्टमले प्रि-रेक्विजाइटहरू (उदाहरणका लागि Docker इन्स्टल गरिएको छ) पूरा गरेको सुनिश्चित गर्नुहोस् [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा उल्लेख भए अनुसार। -यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईंसँग वा तस्विरमा क्लोन गरेको रिपोजिटरी अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ: +यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईंले यो रिपोजिटरीलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ: -**नोट**: यसले अन्तर्गत Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमाण्ड प्रयोग गरी स्रोत कोड स्थानीय फाइल सिस्टमको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डेटा पर्सिस्ट गर्नका लागि प्राथमिक मेकानिज्म हुन्। +**Note**: पछाडि काम गर्ने क्रममा, यो Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमाण्ड प्रयोग गरेर स्रोत कोडलाई स्थानिय फाइलसिस्टमको सट्टामा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डाटा धारण गर्नको लागि प्राथमिक मेकानिजम हुन्। -वा स्थानीय रूपमा क्लोन वा डाउनलोड गरिएको रिपो खोल्नुहोस्: +वा रिपोजिटरीको स्थानीय क्लोन वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्नुहोस्: -- यस रिपो लाई आफ्नो स्थानीय फाइल सिस्टममा क्लोन गर्नुहोस्। -- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमाण्ड छान्नुहोस्। -- यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि छान्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुन पर्खनुहोस्, र प्रयोगहरू प्रयास गर्नुहोस्। +- यो रिपोजिटरी तपाईंको स्थानीय फाइलसिस्टममा क्लोन गर्नुहोस्। +- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमाण्ड चयन गर्नुहोस्। +- यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुन कुर्नुहोस्, र प्रयास गर्नुहोस्। ## अफलाइन पहुँच -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर तपाईं यो दस्तावेजीकरण अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्, आफ्नै मेशिनमा [Docsify इन्स्टल](https://docsify.js.org/#/quickstart) गर्नुहोस्, त्यसपछि यस रिपोको रुट फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेब साइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा हुनेछ: `localhost:3000`. +तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेजीकरण अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्, आफ्नो स्थानीय मेसिनमा [Docsify इन्स्टल गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart), त्यसपछि यस रिपोको रूट फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईको localhost को पोर्ट 3000 मा सर्भ हुनेछ: `localhost:3000`। -> नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत रेनडर हुँदैनन्, त्यसैले जब तपाईंले नोटबुक चलाउनुपर्ने हुन्छ, त्यसलाई अलग्गै VS Code मा Python कर्नेल चलाएर गर्नुहोस्। +> नोट, नोटबुकहरू Docsify द्वारा रेंडर हुने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक पर्छ, अलग रूपमा VS Code मा Python कर्नेल चलाएर गर्नुहोस्। ## अन्य पाठ्यक्रमहरू -हाम्रो टिमले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्छ! हेर्नुहोस्: +हाम्रा टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्छ! हेर्नुहोस्: ### LangChain @@ -200,53 +200,53 @@ Azure Cloud Advocates at Microsoft ले 10-सप्ताह, 20-पाठ् --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुवातीहरूका लागि](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 शुरुवातीहरूका लागि](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 शुरुवातीहरूका लागि](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 एजेन्टहरू शुरुवातीहरूका लागि](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 श्रृंखला -[![Generative AI शुरुआतीहरूको लागि](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) +### जेनेरेटिव AI शृंखला +[![जेनेरेटिव AI शुरुवातीहरूका लागि](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) +[![जेनेरेटिव 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) +[![जेनेरेटिव 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) +[![जेनेरेटिव 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) --- ### मुख्य सिकाइ -[![ML शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुआतीहरूको लागि](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 शुरुवातीहरूका लागि](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) +[![डेटा विज्ञान शुरुवातीहरूका लागि](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 शुरुवातीहरूका लागि](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) +[![साइबरसुरक्षा शुरुवातीहरूका लागि](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) +[![वेब विकास शुरुवातीहरूका लागि](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 शुरुवातीहरूका लागि](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 विकास शुरुवातीहरूका लागि](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 श्रृंखला -[![Copilot AI Paired Programming का लागि](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 का लागि](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) +### कोपाइलट शृंखला +[![AI जोडी प्रोग्रामिङका लागि 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 का लागि 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 साहसिक](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) -## सहयोग प्राप्त गर्नुहोस् +## मद्दत पाउनु -**समस्या आइरहेको छ?** सामान्य समस्याहरूको समाधानका लागि हाम्रो [समस्या समाधान मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) हेर्नुहोस्। +**समस्या आइरहेको छ?** हाम्रो [समस्या समाधान मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) सामान्य समस्याहरूको समाधानहरूको लागि हेर्नुहोस्। -यदि तपाईं अड्कनु भएको छ वा AI अनुप्रयोगहरू बनाउन सम्बन्धी कुनै प्रश्न छ भने, MCP सम्बन्धी छलफलमा साथी सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरूसँग सामेल हुनुहोस्। यो एक सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागत गरिन्छ र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ। +यदि तपाईं अड्किनुभयो वा AI अनुप्रयोगहरू विकास गर्दा कुनै प्रश्न छ भने। MCP सम्बन्धी छलफलमा अन्य सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरूमा 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) +[![Microsoft Foundry डिस्कोर्ड](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -यदि तपाईंसँग उत्पादन बारे प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा देखिएका त्रुटिहरू छन् भने, भ्रमण गर्नुहोस्: +यदि तपाइँसँग उत्पादन सम्बन्धी प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने यहाँ जानुहोस्: -[![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 विकासकर्ता फोरम](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 एआई अनुवाद सेवा Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्ने प्रयास गरिए तापनि, कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटि वा अशुद्धता हुन सक्छ। मूल दस्तावेजलाई त्यसको मूल भाषामा नै आधिकारिक स्रोत मानिनु पर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि पेशेवर मानवीय अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार रहने छैनौं। +यो कागजात AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी सटीकता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटि वा अशुद्धता हुनसक्छ। मूल कागजातलाई यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनु पर्छ। महत्त्वपूर्ण जानकारीका लागि पेशेवर मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार छैनौँ। \ No newline at end of file diff --git a/translations/nl/README.md b/translations/nl/README.md index 6f0915ffc..d2f62e69f 100644 --- a/translations/nl/README.md +++ b/translations/nl/README.md @@ -1,131 +1,131 @@ -# Data Science for Beginners - Een curriculum +# Data Science voor Beginners - Een curriculum -[![Openen in 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-licentie](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub-bijdragers](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-aanvragen](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs welkom](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-volgers](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-sterren](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 ontwikkelaarsforum](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 bij Microsoft zijn verheugd om een 10 weken durend curriculum van 20 lessen aan te bieden, helemaal gewijd aan Data Science. Elke les bevat quizzen voor en na de les, schriftelijke instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgebaseerde pedagogiek stelt je in staat te leren door te bouwen, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven. +Azure Cloud Advocates bij Microsoft bieden met plezier een 10-weekse, 20-lescurriculum aan dat helemaal draait om Data Science. Elke les bevat een pre-les en post-les quiz, schriftelijke instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgebaseerde didactiek stelt je in staat te leren terwijl je bouwt — een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten 'blijven hangen'. -**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). +**Hartelijk 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, reviewers 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), [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 door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.nl.png)| |:---:| -| Data Science For 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 (Geautomatiseerd en altijd up-to-date) +#### 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/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Macau)](../mo/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portugees (Portugal)](../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) | [Thais](../th/README.md) | [Turks](../tr/README.md) | [Oekraïens](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamees](../vi/README.md) +[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengaals](../bn/README.md) | [Bulgaars](../bg/README.md) | [Birmaans (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinees (Vereenvoudigd)](../zh/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Macau)](../mo/README.md) | [Chinees (Traditioneel, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portugees (Portugal)](../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) -**Als je wilt dat extra vertalingen worden toegevoegd, 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, staan de ondersteunde talen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Doe mee met onze community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -We hebben een Learn with AI-serie op Discord lopen; lees meer en doe met ons mee via [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 Data Science. +We hebben een doorlopende Discord-serie "Learn with AI", lees meer en sluit je bij ons aan op [Learn with AI-serie](https://aka.ms/learnwithai/discord) van 18 - 30 september 2025. Je krijgt tips en trucs voor het gebruik van GitHub Copilot voor Data Science. ![Leer met AI-serie](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.nl.jpg) -# Ben je student? +# Ben je een student? Begin met de volgende bronnen: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Op deze pagina vind je bronnen voor beginners, Student-pakketten en zelfs manieren om een gratis certificeringsvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt toevoegen aan je bladwijzers en af en toe wilt controleren, aangezien we de inhoud minstens maandelijks wisselen. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Word lid van een wereldwijde community van studentambassadeurs; dit kan jouw weg naar Microsoft zijn. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Op deze pagina vind je bronnen voor beginners, Student-pakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt bookmarken en van tijd tot tijd controleren, aangezien we inhoud minstens maandelijks wisselen. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Word lid van een wereldwijde community van studentambassadeurs; dit kan jouw ingang tot Microsoft zijn. # Aan de slag ## 📚 Documentatie -- **[Installatiegids](INSTALLATION.md)** - Stapsgewijze installatie-instructies voor beginners -- **[Gebruiksgids](USAGE.md)** - Voorbeelden en veelvoorkomende workflows -- **[Probleemoplossing](TROUBLESHOOTING.md)** - Oplossingen voor veelvoorkomende problemen -- **[Richtlijnen voor bijdragen](CONTRIBUTING.md)** - Hoe bij te dragen aan dit project -- **[Voor docenten](for-teachers.md)** - Lesbegeleiding en lesmateriaal +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Stapsgewijze installatie-instructies voor beginners +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Voorbeelden en veelvoorkomende workflows +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Oplossingen voor veelvoorkomende problemen +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Hoe bij te dragen aan dit project +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Lesinstructies en bronnen voor in de klas ## 👨‍🎓 Voor studenten -> **Absolute beginners**: Nieuw in data science? Begin met onze [voor beginners geschikte 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 zelfstandig te gebruiken, fork je de gehele repo en maak je de oefeningen zelfstandig, te beginnen met een pre-lecture quiz. Lees daarna de les en maak 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 in elke projectgerichte les. Een andere optie is een studiegroep met vrienden te vormen en samen de inhoud door te nemen. Voor verdere studie bevelen we [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) aan. +> **Complete Beginners**: Nieuw in data science? Begin met onze [beginnervriendelijke voorbeelden](examples/README.md)! Deze eenvoudige, goed van commentaar voorziene voorbeelden helpen je de basis te begrijpen voordat je in het volledige curriculum duikt. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork je de volledige repository en maak je de oefeningen zelfstandig, te beginnen met een pre-lecture quiz. Lees vervolgens de les en voltooi de rest van de activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingcode te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen in elke projectgerichte les. Een andere optie is om een studiegroep met vrienden te vormen 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. **Snelle start:** -1. Bekijk de [Installatiegids](INSTALLATION.md) om je omgeving in te stellen -2. Bekijk de [Gebruiksgids](USAGE.md) om te leren hoe je met het curriculum werkt -3. Begin bij Les 1 en werk ze achtereenvolgens door +1. Controleer de [Installation Guide](INSTALLATION.md) om je omgeving in te stellen +2. Bekijk de [Usage Guide](USAGE.md) om te leren hoe je met het curriculum werkt +3. Begin met Les 1 en werk ze achtereenvolgens 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 ontvangen graag je feedback [in ons discussieforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Docenten**: we hebben [enkele suggesties toegevoegd](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)! -## Maak kennis met het team +## Ontmoet het team -[![Promotievideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![Promotievideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promotievideo") **Gif door** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project de mensen die het hebben gemaakt! +> 🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project en de mensen die het hebben gemaakt! -## Pedagogie +## Pedagogiek -We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het opbouwen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgebaseerd is en dat het frequente quizzen bevat. Aan het eind van deze serie zullen studenten de basisprincipes van datawetenschap hebben geleerd, waaronder ethische concepten, gegevensvoorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktische gebruikssituaties van datawetenschap en meer. +We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het opbouwen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgebaseerd is en dat het vaak quizzes bevat. Aan het einde van deze serie zullen studenten basisprincipes van datawetenschap hebben geleerd, inclusief ethische concepten, datavoorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van datawetenschap en meer. -Daarnaast stelt een low-stakes quiz vóór een les de intentie van de student om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les verdere retentie waarborgt. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in zijn geheel of deels gevolgd worden. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de 10-weekse cyclus. +Bovendien zet een quiz met lage inzet vóór een les de intentie van de student om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les zorgt voor verdere retentie. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in z’n geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden geleidelijk complexer tegen het einde van de 10-weekse cyclus. -> Vind onze [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback! +> Vind onze [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertalingen](TRANSLATIONS.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback! ## Elke les bevat: - Optionele sketchnote - Optionele aanvullende video -- Opwarmquiz vóór de les +- Warming-upquiz vóór de les - Geschreven les -- Voor projectgebaseerde lessen: stapsgewijze handleidingen over hoe je het project bouwt +- Voor projectgebaseerde lessen, stapsgewijze handleidingen over hoe je het project bouwt - Kenniscontroles - Een uitdaging - Aanvullende lectuur - Opdracht - [Quiz na de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Een opmerking over quizzen**: Alle quizzen bevinden zich in de Quiz-App map, in totaal 40 quizzen van elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of naar Azure worden gedeployed; volg de instructies in de `quiz-app` map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd. +> **Een opmerking over quizzen**: Alle quizzes bevinden zich in de Quiz-App map, voor in totaal 40 quizzes van drie vragen elk. Ze zijn gelinkt vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of worden gedeployed naar Azure; volg de instructies in de `quiz-app` folder. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd. -## 🎓 Voor beginners geschikte voorbeelden +## 🎓 Beginner-vriendelijke voorbeelden -**Nieuw in Data Science?** We hebben een speciale [examples directory](examples/README.md) gemaakt met eenvoudige, goed van commentaar voorziene code om je op weg te helpen: +**Nieuw in Data Science?** We hebben een speciale [voorbeeldenmap](examples/README.md) gemaakt met eenvoudige, goed van commentaar voorziene code om je op weg te helpen: -- 🌟 **Hello World** - Je eerste data science-programma -- 📂 **Gegevens laden** - Leer datasets te lezen en verkennen -- 📊 **Eenvoudige analyse** - Bereken statistieken en vind patronen +- 🌟 **Hallo Wereld** - Je eerste data science-programma +- 📂 **Gegevens laden** - Leer datasets te lezen en te verkennen +- 📊 **Eenvoudige Analyse** - Bereken statistieken en vind patronen - 📈 **Basisvisualisatie** - Maak diagrammen en grafieken - 🔬 **Praktijkproject** - Volledige workflow van begin tot eind -Elk voorbeeld bevat gedetailleerde opmerkingen die elke stap uitleggen, waardoor het perfect is voor absolute beginners! +Elk voorbeeld bevat gedetailleerde commentaren die elke stap uitleggen, waardoor het perfect is voor absolute beginners! 👉 **[Begin met de voorbeelden](examples/README.md)** 👈 @@ -139,38 +139,38 @@ Elk voorbeeld bevat gedetailleerde opmerkingen die elke stap uitleggen, waardoor | Lesnummer | Onderwerp | Lesgroep | Leerdoelen | Gekoppelde les | Auteur | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Data Science definiëren | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter datawetenschap 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 van datawetenschap | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Concepten, uitdagingen en kaders voor 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 | Introductie tot statistiek en 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 de Structured Query Language, ook bekend als SQL (uitgesproken “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 typen 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) | Basisprincipes van het gebruik van Python voor data-exploratie met libraries zoals Pandas. Een fundamenteel begrip van Python-programmering wordt aanbevolen. | [les](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Gegevensvoorbereiding | [Werken met data](2-Working-With-Data/README.md) | Onderwerpen over technieken voor het opschonen en transformeren van gegevens om uitdagingen van ontbrekende, onnauwkeurige of onvolledige data aan te pakken. | [les](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Definiëren van Data Science | [Inleiding](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter 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 | [Inleiding](1-Introduction/README.md) | Concepten, uitdagingen & kaders van data-ethiek. | [les](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definiëren van data | [Inleiding](1-Introduction/README.md) | Hoe data wordt geclassificeerd en de veelvoorkomende bronnen ervan. | [les](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Inleiding tot Statistiek & Kansrekening | [Inleiding](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) | Inleiding tot relationele data en de basis van het verkennen en analyseren van relationele data met de Structured Query Language, ook bekend als SQL (uitgesproken “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) | Inleiding 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) | Basis van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Een fundamenteel begrip van Python-programmeren wordt aanbevolen. | [les](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Datavoorbereiding | [Werken met data](2-Working-With-Data/README.md) | Onderwerpen over datatechnieken 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 | [Data Visualization](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 gegevensverdelingen | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van waarnemingen en trends binnen een interval. | [les](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualiseren van dataverdelingen | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van verbindingen en correlaties tussen datasets en hun variabelen. | [les](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Zinvolle visualisaties | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectief probleemoplossen en inzichten. | [les](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introductie tot de levenscyclus van datawetenschap | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introductie tot de levenscyclus van datawetenschap en de eerste stap: het verwerven 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) | In deze fase van de levenscyclus van datawetenschap ligt de focus op technieken om data te analyseren. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communicatie | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | In deze fase van de levenscyclus van datawetenschap ligt de focus op het presenteren van inzichten uit de data op een manier die het voor besluitvormers makkelijker maakt 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 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) | 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 inzetten 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 wild | [In het wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datawetenschapgestuurde projecten in de echte wereld. | [les](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 13 | Zinvolle visualisaties | [Data Visualization](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 | Inleiding tot de levenscyclus van Data Science | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Inleiding tot de levenscyclus van data science en de eerste stap van het verwerven 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 levenscyclus van data science richt zich op technieken om data te analyseren. | [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 levenscyclus van data science richt zich op het presenteren van de inzichten uit de data op een manier die het voor besluitvormers gemakkelijker maakt 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) and [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) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science in het wild | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Door data science aangedreven 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 dit voorbeeld in een Codespace te openen: -1. Klik op het Code-uitklapmenu en selecteer de optie Open with Codespaces. +1. Klik op het Code-uitklapmenu en selecteer de Open with Codespaces optie. 2. Selecteer + New codespace onderaan het paneel. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +For more info, check out the [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 repo in een container te openen met je lokale machine en VS Code met de VS Code Remote - Containers extensie: +Volg deze stappen om deze repo in een container te openen met je lokale machine en VSCode met behulp van de VS Code Remote - Containers-extensie: -1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [de getting started-documentatie](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: @@ -184,18 +184,18 @@ Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: ## Offline toegang -Je kunt deze documentatie offline uitvoeren met [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Maak een fork van deze repo, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, typ dan in de hoofdmap van deze repo `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`. +Je kunt deze documentatie offline draaien met [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork deze repo, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, en typ vervolgens in de rootmap van deze repo `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`. -> Opmerking, notebooks worden niet gerenderd via Docsify, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat apart in VS Code met een Python-kernel. +> Opmerking, notebooks worden niet weergegeven via Docsify, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat apart in VS Code met een Python-kernel. ## Andere curricula -Ons team maakt ook andere curricula! Bekijk: +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) -[![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 voor 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 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) --- @@ -203,21 +203,21 @@ Ons team maakt ook andere curricula! Bekijk: [![AZD voor 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 voor 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 voor 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-agenten voor 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) +[![AI-agents voor 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) --- -### Generatieve AI-serie -[![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) -[![Generatieve 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 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) +[![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) --- ### Kernonderwerpen [![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) -[![Data Science 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) +[![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) @@ -234,19 +234,19 @@ Ons team maakt ook andere curricula! Bekijk: ## Hulp krijgen -**Problemen ondervindt u?** Bekijk onze [Probleemoplossingsgids](TROUBLESHOOTING.md) voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen. +**Problemen ondervonden?** Raadpleeg onze [Probleemoplossingsgids](TROUBLESHOOTING.md) voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen. -Als u vastloopt of vragen heeft over het bouwen van AI-apps, sluit u aan bij mede-lerenden en ervaren ontwikkelaars in discussies over MCP. Het is een ondersteunende community waar vragen welkom zijn en kennis vrijelijk wordt gedeeld. +Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps. Neem deel aan discussies met medeleerders en ervaren ontwikkelaars over MCP. Het is een ondersteunende community waar vragen welkom zijn en kennis vrijelijk wordt gedeeld. -[![Microsoft Foundry-Discord](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) -Als u productfeedback heeft of fouten tegenkomt tijdens het bouwen, bezoek: +Als je productfeedback of fouten ondervindt tijdens het bouwen, bezoek: [![Microsoft Foundry Ontwikkelaarsforum](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) --- -Vrijwaring: -Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we naar nauwkeurigheid streven, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onjuistheden kunnen bevatten. Het oorspronkelijke document in de eigen taal moet als de gezaghebbende bron worden beschouwd. Voor kritieke informatie wordt een professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor enige misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling. +Disclaimer: +Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel wij naar nauwkeurigheid streven, dient u er rekening mee te houden dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet als de gezaghebbende bron worden beschouwd. 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. \ No newline at end of file diff --git a/translations/no/README.md b/translations/no/README.md index 0976761ad..643397a30 100644 --- a/translations/no/README.md +++ b/translations/no/README.md @@ -1,99 +1,104 @@ -# Datavitenskap for nybegynnere - En læreplan +# Data Science for nybegynnere - En læreplan [![Åpne i GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub-lisens](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub-bidragsytere](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-forespørsler](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs velkomne](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub-problemer](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub-pullforespørsler](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR-er Velkommen](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub-overvåkere](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-forker](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-stjerner](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 utviklerforum](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 tilby en 10-ukers, 20-leksjoners læreplan som handler om datavitenskap. Hver leksjon inkluderer før-leksjon og etter-leksjon quizzer, skriftlige instruksjoner for å fullføre leksjonen, en løsning og en oppgave. Vår prosjektbaserte pedagogikk lar deg lære mens du bygger, en gjennomprøvd måte for nye ferdigheter å feste seg på. +Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for å tilby en 10-ukers, 20-leksjoners læreplan om Data Science. Hver leksjon inkluderer før- og etter-leksjon-quizzer, 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 'feste seg'. **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). -**🙏 Spesiell takk 🙏 til våre [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, korrekturlesere og bidragsytere av innhold,** særlig 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), +**🙏 Spesiell takk 🙏 til våre [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, gjennomgåere og innholdsbidragsytere,** særlig 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 av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.no.png)| |:---:| -| Datavitenskap for nybegynnere - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Flerspråklig støtte -#### Støttet via GitHub Action (Automatisert og alltid oppdatert) +#### Støttes via GitHub Action (Automatisert og alltid oppdatert) -[Arabisk](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesisk (forenklet)](../zh/README.md) | [Kinesisk (tradisjonell, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesisk (tradisjonell, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesisk (tradisjonell, Taiwan)](../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) | [Malayisk](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeriansk pidgin](../pcm/README.md) | [Norsk](./README.md) | [Persisk (farsi)](../fa/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Portugisisk (Brasil)](../br/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../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) +[Arabisk](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) | [Kinesisk (forenklet)](../zh/README.md) | [Kinesisk (tradisjonell, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesisk (tradisjonell, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesisk (tradisjonell, Taiwan)](../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) | [Malayisk](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeriansk pidgin](../pcm/README.md) | [Norsk](./README.md) | [Persisk (Farsi)](../fa/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Portugisisk (Brasil)](../br/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../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) -**Hvis du ønsker flere oversettelser, er støttede språk listet [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Hvis du ønsker at flere oversettelsesspråk støttes, er de listet [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 Discord-serie "Learn with AI" pågående — lær mer og bli med oss på [Learn with AI-serien](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du vil få tips og triks for å bruke GitHub Copilot for datavitenskap. +Vi har en pågående Discord "Lær med AI"-serie, les 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-serien](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.no.jpg) +![Lær med AI-serien](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.no.jpg) # Er du student? Kom i gang med følgende ressurser: -- [Student Hub-siden](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. Dette er en side du bør bokmerke og sjekke fra tid til annen ettersom 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 page](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. Dette er en side du bør bokmerke og sjekke fra tid til annen ettersom 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. # Kom i gang ## 📚 Dokumentasjon -- **[Installasjonsveiledning](INSTALLATION.md)** - Trinnvise oppsettsinstruksjoner for nybegynnere -- **[Bruksanvisning](USAGE.md)** - Eksempler og vanlige arbeidsflyter +- **[Installasjonsguide](INSTALLATION.md)** - Trinnvis oppsettinstruksjoner for nybegynnere +- **[Bruksveiledning](USAGE.md)** - Eksempler og vanlige arbeidsflyter - **[Feilsøking](TROUBLESHOOTING.md)** - Løsninger på vanlige problemer -- **[Veiledning for bidrag](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan bidra til dette prosjektet +- **[Retningslinjer for bidrag](CONTRIBUTING.md)** - Hvordan bidra til dette prosjektet - **[For lærere](for-teachers.md)** - Veiledning for undervisning og ressurser for klasserommet ## 👨‍🎓 For studenter -> **Fullstendige nybegynnere**: Ny innen datavitenskap? 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, fork repoet og fullfør oppgavene på egen hånd, start med en før-forelesnings-quiz. Les deretter forelesningen og fullfør 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). +> **Fullstendig 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, fork hele repoet og fullfør øvelsene på egen hånd, start med en før-forelesnings-quiz. Les så forelesningen og fullfør resten av aktivitetene. Forsøk 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). **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. Start med Leksjon 1 og arbeid deg gjennom dem sekvensielt +1. Sjekk [Installasjonsguide](INSTALLATION.md) for å sette opp miljøet ditt +2. Gå gjennom [Bruksveiledning](USAGE.md) for å lære hvordan du jobber med læreplanen +3. Start med leksjon 1 og arbeid deg gjennom dem i rekkefølge 4. Bli med i vårt [Discord-fellesskap](https://aka.ms/ds4beginners/discord) for støtte ## 👩‍🏫 For lærere -> **Lærere**: vi har [inkludert noen forslag](for-teachers.md) om hvordan du kan bruke denne læreplanen. Vi setter pris på 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 vil gjerne ha din tilbakemelding [i vårt diskusjonsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Møt teamet [![Promovideo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promovideo") **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 menneskene som laget det! ## Pedagogikk -Vi har valgt to pedagogiske prinsipper mens vi bygget dette pensumet: å sikre at det er prosjektbasert og at det inneholder hyppige quizer. Ved slutten av denne serien vil studentene ha lært grunnleggende prinsipper for datavitenskap, inkludert etiske konsepter, datarensing, forskjellige måter å arbeide med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige brukstilfeller av datavitenskap og mer. +Vi har valgt to pedagogiske prinsipper mens vi bygget dette læreplanen: å sikre at den er prosjektbasert og at den inkluderer hyppige quizer. Ved slutten av denne serien vil studentene ha lært grunnleggende prinsipper for data science, inkludert etiske konsepter, dataklargjøring, ulike måter å jobbe med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige brukstilfeller av data science, og mer. -I tillegg setter en lavterskel-quiz før en klasse studentens intensjon mot å lære et emne, mens en andre quiz etter klassen sikrer videre tilbakeholdelse. Dette pensumet ble designet for å være fleksibelt og morsomt og kan tas som helhet eller delvis. Prosjektene starter smått og blir stadig mer komplekse mot slutten av 10-ukers syklusen. +I tillegg setter en lav-innsats quiz før en klasse studentens intensjon mot å lære et emne, mens en andre quiz etter timen sikrer videre fastholdelse. Denne læreplanen er designet for å være fleksibel og morsom og kan tas i helhet eller delvis. Prosjektene starter små og blir stadig mer komplekse mot slutten av 10-ukers syklusen. -> Finn vår [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi tar imot dine konstruktive tilbakemeldinger! +> Finn våre retningslinjer: [Atferdskodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidra](CONTRIBUTING.md), [Oversettelser](TRANSLATIONS.md). Vi setter pris på konstruktive tilbakemeldinger! ## Hver leksjon inkluderer: @@ -101,26 +106,26 @@ I tillegg setter en lavterskel-quiz før en klasse studentens intensjon mot å l - Valgfri tilleggsvideo - Oppvarmingsquiz før leksjonen - Skriftlig leksjon -- For prosjektbaserte leksjoner, trinnvise guider om hvordan bygge prosjektet -- Kunnskapssjekker +- For prosjektbaserte leksjoner, trinnvise guider for hvordan du bygger prosjektet +- Kunnskapskontroller - En utfordring - Tilleggslesning - Oppgave -- [Quiz etter leksjonen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Quiz etter leksjon](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En merknad om quizer**: Alle quizer ligger i Quiz-App-mappen, for totalt 40 quizer med tre spørsmål hver. De er koblet fra leksjonene, men quiz-appen kan kjøres lokalt eller distribueres til Azure; følg instruksjonene i `quiz-app`-mappen. De blir gradvis lokalisert. +> **En merknad om quizer**: Alle quizer ligger i Quiz-App-mappen, for totalt 40 quizer med tre spørsmål hver. De er lenket fra leksjonene, men quiz-appen kan kjøres lokalt eller deployeres til Azure; følg instruksjonene i `quiz-app`-mappen. De blir gradvis lokalisert. -## 🎓 Begynnervennlige eksempler +## 🎓 Nybegynnervennlige eksempler -**Ny i datavitenskap?** Vi har laget en egen [eksempelkatalog](examples/README.md) med enkel, godt kommentert kode for å hjelpe deg i gang: +**Ny i Data Science?** Vi har laget en egen [eksempelkatalog](examples/README.md) med enkel, godt kommentert kode for å hjelpe deg i gang: -- 🌟 **Hello World** - Ditt første program for datavitenskap -- 📂 **Loading Data** - Lær å lese og utforske datasett -- 📊 **Simple Analysis** - Beregn statistikk og finn mønstre -- 📈 **Basic Visualization** - Lag diagrammer og grafer -- 🔬 **Real-World Project** - Full arbeidsflyt fra start til slutt +- 🌟 **Hello World** - Ditt første Data Science-program +- 📂 **Lese inn data** - Lær å lese og utforske datasett +- 📊 **Enkel analyse** - Beregn statistikk og finn mønstre +- 📈 **Grunnleggende visualisering** - Lag diagrammer og grafer +- 🔬 **Virkelighetsnært prosjekt** - Fullstendig arbeidsflyt fra start til slutt -Hvert eksempel inkluderer detaljerte kommentarer som forklarer hvert trinn, noe som gjør det perfekt for helt nybegynnere! +Hvert eksempel inneholder detaljerte kommentarer som forklarer hvert trinn, noe som gjør det perfekt for helt nybegynnere! 👉 **[Start med eksemplene](examples/README.md)** 👈 @@ -129,59 +134,59 @@ Hvert eksempel inkluderer detaljerte kommentarer som forklarer hvert trinn, noe |![ Sketchnote av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.no.png)| |:---:| -| Datavitenskap for nybegynnere: veikart - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science for nybegynnere: Veikart - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Leksjonsnummer | Tema | Leksjonsgruppe | Læringsmål | Lenket leksjon | Forfatter | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Lær de grunnleggende konseptene bak datavitenskap og hvordan den er relatert til kunstig intelligens, maskinlæring og 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 | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Begreper, utfordringer og rammeverk innen dataetikk. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassifiseres og vanlige kilder. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduksjon](1-Introduction/README.md) | De matematiske teknikkene innen sannsynlighet og statistikk for å forstå data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [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”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til ikke-relasjonelle data, deres ulike typer og grunnleggende om å utforske og analysere dokumentdatabaser. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Working with 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. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [Arbeide med data](2-Working-With-Data/README.md) | Temaer om datateknikker for rengjøring og transformasjon av data for å håndtere utfordringer med manglende, unøyaktige eller ufullstendige data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizing Quantities | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lær hvordan du bruker Matplotlib for å visualisere fugldata 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere observasjoner og trender innenfor et intervall. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere diskrete og grupperte prosentandeler. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere koblinger og korrelasjoner mellom datamengder og deres variabler. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Teknikker og veiledning for å gjøre visualiseringene dine nyttige for effektiv problemløsning og innsikt. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduksjon til datavitenskapens livssyklus og dets første trinn for innhenting og ekstraksjon av data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen av datavitenskapens livssyklus fokuserer på teknikker for å analysere data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [Livssyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen av datavitenskapens livssyklus fokuserer på å presentere innsikter fra data på en måte som gjør det enklere for beslutningstakere å forstå. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in the Cloud | [Data i skyen](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serien av leksjoner introduserer datavitenskap i skyen og dens fordeler. | [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 | [Data i skyen](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trene modeller ved bruk av lavkodeverktøy. |[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 | [Data i skyen](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuere modeller med 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 | [I felten](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavitenskapsdrevne prosjekter i den virkelige verden. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definere Data Science | [Introduction](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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Konsepter, utfordringer & rammeverk innen dataetikk. | [leksjon](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definere data | [Introduction](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 | [Introduction](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til relasjonsdata og det grunnleggende om 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduksjon til ikke-relasjonelle data, ulike typer og det grunnleggende om å utforske og analysere dokumentdatabaser. | [leksjon](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Arbeide med Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunnleggende bruk av Python for datautforskning med biblioteker som Pandas. En 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 | Datapreparasjon | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner 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 | [Data Visualization](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 fordelinger av data | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisere diskrete og grupperte prosentandeler. | [leksjon](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisere relasjoner | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 data science-livssyklusen | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduksjon til data science-livssyklusen og det første steget med å skaffe og hente ut data. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysering | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen av data science-livssyklusen fokuserer på teknikker for å analysere data. | [leksjon](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikasjon | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denne fasen av data science-livssyklusen fokuserer på å presentere innsiktene fra dataene 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 | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serien av leksjoner introduserer data science i skyen og fordelene. | [leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science i skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trening av modeller ved bruk av Low Code-verktøy. |[leksjon](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science i skyen | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science ute i felten | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drevne 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 eksemplet i en Codespace: -1. Klikk på Code drop-down-menyen og velg alternativet Open with Codespaces. +Følg disse trinnene for å åpne dette eksempelet i en Codespace: +1. Klikk på Code-rullegardinmenyen og velg alternativet Open with Codespaces. 2. Velg + New codespace nederst i panelet. -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). +For mer info, se [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 repoet i en container ved å bruke din lokale maskin og VSCode med VS Code Remote - Containers-utvidelsen: +Følg disse trinnene for å åpne dette repoet i en container ved hjelp av din lokale maskin og VSCode ved hjelp av VS Code Remote - Containers-utvidelsen: -1. Hvis dette er første gangen du bruker en utviklingscontainer, sørg for at systemet ditt møter forutsetningene (f.eks. at Docker er installert) i [getting started-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 møter forutsetningene (f.eks. at Docker er installert) i [dokumentasjonen for å komme i gang](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -For å bruke dette depotet kan du enten åpne depotet i et isolert Docker-volum: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**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. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanismen for å bevare containerdata. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Eller åpne en lokalt klonet eller nedlastet versjon av depotet: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: - Klon dette depotet til ditt lokale filsystem. -- Trykk F1 og velg **Remote-Containers: Open Folder in Container...**-kommandoen. -- Velg den klonede kopien av denne mappen, vent på at containeren starter, og prøv det ut. +- Trykk F1 og velg kommandoen **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Velg den klonede kopien av denne mappen, vent til containeren starter, og prøv ting ut. -## Offline-tilgang +## Frakoblet tilgang -Du kan kjøre denne dokumentasjonen frakoblet ved å bruke [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repoet, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskin, deretter i rotmappen til dette repoet, skriv `docsify serve`. Nettstedet vil bli servert på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan kjøre denne dokumentasjonen frakoblet ved å bruke [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repoet, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskin, så i rotmappen til dette repoet, skriv `docsify serve`. Nettstedet vil bli servert på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Merk, notatbøker vil ikke bli rendret via Docsify, så når du trenger å kjøre en notatbok, gjør det separat i VS Code med en Python-kjerne. +> Merk at notatbøker ikke vil bli rendret via Docsify, så når du trenger å kjøre en notatbok, gjør det separat i VS Code med en Python-kjerne. ## Andre læreplaner @@ -194,15 +199,15 @@ Teamet vårt produserer andre læreplaner! Sjekk ut: --- -### Azure / Edge / MCP / Agents +### 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) +[![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) --- -### Generative AI-serien +### 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) @@ -212,36 +217,36 @@ Teamet vårt produserer andre læreplaner! Sjekk ut: ### 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) +[![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) [![Cybersikkerhet 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) +[![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) --- ### Copilot-serien -[![Copilot for 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 for 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 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 -**Opplever du problemer?** Sjekk vår [Feilsøkingsguide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på vanlige problemer. +**Opplever du problemer?** Se vår [feilsøkingsguide](TROUBLESHOOTING.md) for løsninger på vanlige problemer. -Hvis du står 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 der spørsmål er velkomne og kunnskap deles fritt. +Hvis du står 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. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Hvis du har produkttilbakemeldinger eller opplever feil mens du bygger, besøk: +Hvis du har produkttilbakemeldinger eller feil mens du bygger visit: -[![Microsoft Foundry utviklerforum](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) --- 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 automatiske oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det opprinnelige dokumentet på originalspråket skal anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk 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 automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det opprinnelige dokumentet på originalspråket bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pa/README.md b/translations/pa/README.md index 0507e435a..1437d467c 100644 --- a/translations/pa/README.md +++ b/translations/pa/README.md @@ -1,192 +1,192 @@ -# ਬਿਗਿਨਰਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ - ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ +# ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼ - ਇੱਕ ਕੈਰੀਕੁਲਮ -[![GitHub Codespaces ਵਿੱਚ ਖੋਲੋ](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 ਲਾਇਸੰਸ](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub ਯੋਗਦਾਨੀ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub ਪੁਲ-ਰਿਕਵੈਸਟ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs ਸੁਆਗਤ ਹੈ](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![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 ਪੁਲ-ਰਿਕਵੇਸਟਸ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs ਸੁਆਗਤ](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub ਵਾਚਰ](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 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 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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 ਵਿੱਚ Azure Cloud Advocates ਖੁਸ਼ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ 10 ਹਫਤਿਆਂ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕਰਿਕੁਲਮ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਪਾਠ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪਾਠ ਕੁਇਜ਼, ਪਾਠ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਡਾਗੋਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਟਿਕਾਉਣ' ਦਾ ਇਕ ਪਰਖਿਆ ਹੋਇਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। +Microsoft ਵਿੱਚ Azure Cloud Advocates ਖ਼ੁਸ਼ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ 10-ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 20-ਪਾਠਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਪਾਠ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪਾਠ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੋਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਲਈ ਪਰਖੀ ਹੋਈ ਢੰਗ ਹੈ ਕਿ ਉਹ "ਟਿਕ" ਜਾਣ। -**ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦਾ 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 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). -**🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰਾਂ ਨੂੰ,** ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ 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), +**🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀਯੋਗਦਾਨਕਾਰਾਂ ਨੂੰ,** ਖਾਸ ਕਰਕੇ 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/) |![ਸਕੇਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pa.png)| |:---:| -| ਬਿਗਿਨਰਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ - _ਸਕੇਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼ - _ਸਕੇਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਮਰਥਨ +### 🌐 ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾ ਸਹਾਇਤਾ -#### GitHub Action ਰਾਹੀਂ ਸਮਰਥਿਤ (ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ) +#### GitHub Action ਰਾਹੀਂ ਸਮਰਥਿਤ (ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | 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Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 'ਤੇ 18 - 30 September, 2025 ਨੂੰ ਜੁੜੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ GitHub Copilot ਵਰਤਣ ਦੇ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਚਾਲਾਂ ਮਿਲਣਗੀਆਂ। +ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ Discord 'Learn with AI' ਸੀਰੀਜ਼ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਅਤੇ 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਦੌਰਾਨ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੋ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)। ਤੁਸੀਂ GitHub Copilot ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੇ ਟਿੱਪਸ ਅਤੇ ਚਾਲਾਂ ਸਿੱਖੋਗੇ। -![ਐਆਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖੋ ਸੀਰੀਜ਼](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pa.jpg) +![AI ਨਾਲ ਸਿੱਖੋ ਸੀਰੀਜ਼](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pa.jpg) # ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ? ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਇਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, Student ਪੈਕ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਤੱਕ ਕਿ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭੋਗੇ। ਇਹ ਉਹ ਪੰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਜਾਂਚਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਐਂਬੈਸਡਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ; ਇਹ Microsoft ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਦਾਖ਼ਲੇ ਦਾ ਰਾਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। +- [ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੱਬ ਪੇਜ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਇਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਤੱਕ ਅਜ਼ਾਦ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਜਾਂਚਦੇ ਰਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅੰਬੈਸਡਰਜ਼ ਦੀ ਗਲੋਬਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ Microsoft ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਰਾਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। # ਸ਼ੁਰੂਆਤ -## 📚 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ +## 📚 ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੈਟਅੱਪ ਹਦਾਇਤਾਂ -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਕਿਵੇਂ ਪਾਉਣਾ -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਸਰੋਤ +- **[ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ](INSTALLATION.md)** - ਨਵੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸੈਟਅੱਪ ਨਿਰਦੇਸ਼ +- **[ਉਪਯੋਗ ਗਾਈਡ](USAGE.md)** - ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ +- **[ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ](TROUBLESHOOTING.md)** - ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ +- **[ਯੋਗਦਾਨ ਗਾਈਡ](CONTRIBUTING.md)** - ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੇਕਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣਾ ਹੈ +- **[ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ](for-teachers.md)** - ਅਧਿਆਪਨ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਸਰੋਤ ## 👨‍🎓 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ -> **ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ**: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਸਾਡੇ [beginner-friendly examples](examples/README.md) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ! ਇਹ ਸਧਾਰਣ, ਵਧੀਆ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਾਲੇ ਉਦਾਹਰਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਕਰਿਕੁਲਮ ਵਿੱਚ ਘੁੱਸੋ। -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: ਇਸ ਕਰਿਕੁਲਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਰੇਪੋ ਨੂੰ fork ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਸਰਤਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕੁਇਜ਼ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ।ਫਿਰ ਲੈਕਚਰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ। ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਦੀ ਕੋਡ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ కోਡ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਮੁਖੀ ਪਾਠ ਵਿੱਚ /solutions ਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਗਰੁੱਪ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਜਾਓ। ਅਗਲੇ 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। +> **ਪੂਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ**: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿਚ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਸਾਡੇ [ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ](examples/README.md) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ! ਇਹ ਸਧਾਰਣ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਕੋਰਿਕੁਲਮ ਵਿਚ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੀਆਂ। +> **[ਵਿਦਿਆਰਥੀ](https://aka.ms/student-page)**: ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰਾ ਰਿਪੋ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਅਭਿਆਸ ਪੂਰੇ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਲੈਕਚਰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ। ਹੱਲ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ di ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਕੋਡ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਪਾਠ ਦੇ /solutions ਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਹੋਰ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਗਰੁੱਪ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰੋ। ਅਗਲੇ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਦੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। **ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ:** -1. ਆਪਣੇ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਨ ਲਈ **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ -2. ਕਰਿਕੁਲਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ **[Usage Guide](USAGE.md)** ਨੂੰ ਦੇਖੋ -3. ਪਾਠ 1 ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਕੰਮ ਕਰੋ -4. ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ +1. ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਨ ਲਈ [ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ](INSTALLATION.md) ਵੇਖੋ +2. ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਢੰਗ ਸਿੱਖਣ ਲਈ [ਉਪਯੋਗ ਗਾਈਡ](USAGE.md) ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ +3. ਪਾਠ 1 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਕੰਮ ਕਰੋ +4. ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ [Discord ਕਮਿਊਨਿਟੀ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ ## 👩‍🏫 ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ -> **ਅਧਿਆਪਕਾਂ**: ਅਸੀਂ ਇਸ ਕਰਿਕੁਲਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ [ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤੇ ਹਨ](for-teachers.md)। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ [ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਹਾਂ! +> **ਅਧਿਆਪਕ**: ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੇ ਢੰਗ ਬਾਰੇ [ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ](for-teachers.md)। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਾਡੇ [ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 'ਚ ਸੁਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ! ## ਟੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲੋ [![ਪ੍ਰੋਮੋ ਵੀਡੀਓ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ਪ੍ਰੋਮੋ ਵੀਡੀਓ") -**ਜਿਫ਼ ਦੁਆਰਾ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਇਮੇਜ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਲਈ! +**ਗਿਫ਼ ਦੁਆਰਾ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵਿਡੀਓ ਵੇਖੋ! -## ਪੈਡਾਗੋਜੀ +## ਪੇਡਾਗੋਜੀ -ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਦੋ ਪੈਡਾਗੋਜੀਕਲ ਨਿਯਮ ਚੁਣੇ ਹਨ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੁਇਜ਼ ਸ਼ਾਮِل ਹਨ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖ ਲਏ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਉਪਯੋਗਕੇਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮِل ਹਨ। +ਅਸੀਂ ਇਸ ਕਰਿਕੁਲਮ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਦੋ ਅਧਿਆਪਨਕ ਸਿਧਾਂਤ ਚੁਣੇ: ਇਹ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਖਿਰ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ سائੰਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਲੈਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਉਪਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। -ਇਸਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਸੇ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਜੋਰ ਵਾਲਾ ਕੁਇਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਨੀਤਿ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਕੁਇਜ਼ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਆਰੰਭ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਦੂਜੇ-ਦੂਜੇ ਹੋ ਕੇ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। +ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਮਨਸੂਬਾਬੰਦੀ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਸ ਮਗਰੋਂ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਹੋਰ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਰਿਕੁਲਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਚੱਕਰ ਦੇ ਆਖਿਰ ਤੱਕ ਬਰਾਬਰ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। -> ਸਾਡੇ [ਆਚਰਨ ਕੋਡ](CODE_OF_CONDUCT.md), [ਯੋਗਦਾਨ](CONTRIBUTING.md), [ਅਨੁਵਾਦ](TRANSLATIONS.md) ਗਾਈਡਲਾਈਨਜ਼ ਵੇਖੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਸੁਆਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! +> ਸਾਡੇ [ਆਚਰਨ ਕੋਡ](CODE_OF_CONDUCT.md), [ਯੋਗਦਾਨ](CONTRIBUTING.md), [ਅਨੁਵਾਦ](TRANSLATIONS.md) ਹਦਾਇਤਾਂ ਵੇਖੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! -## ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮِل ਹਨ: +## ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: -- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੈਚਨੋਟ -- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ -- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅੱਪ ਕੁਇਜ਼ +- ਵਿਕਲਪੀ ਸਕੈਚਨੋਟ +- ਵਿਕਲਪੀ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ +- ਪੂਰਵ-ਪਾਠ ਵਾਰਮਅੱਪ ਕਵਿਜ਼ - ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ ਪਾਠ -- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ +- ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਨਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ - ਗਿਆਨ ਜਾਂਚਾਂ -- ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ -- ਸਹਾਇਕ ਪਠਨ +- ਇੱਕ ਚੈਲੇਂਜ +- ਸਹਾਇਕ ਪੜ੍ਹਾਈ - ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ -- [ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਇਜ਼](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [ਪਾਠ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ਕਵਿਜਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਸਾਰੇ ਕੁਇਜ਼ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ 40 ਕੁਇਜ਼ ਹਨ ਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਚ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਇਜ਼ ਐਪ ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੋਏ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; `quiz-app` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮ ਵਾਰ ਲੋਕਲਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। +> **ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਸਾਰੇ ਕਵਿਜ਼ Quiz-App folder ਵਿੱਚ ਸੰਰੱਖਿਤ ਹਨ, ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ਼ ਹਨ ਜਿਹੜੇ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਹਨ। ਉਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ quiz-app ਫੋਲਡਰ ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; `quiz-app` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਉਹ ਧੀਰੇ-ਧੀਰੇ ਲੋਕੇਲਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। -## 🎓 ਨਵੀਂਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ +## 🎓 ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ -**ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ?** ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ [examples directory](examples/README.md) ਬਣਾਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ, ਅੱਛੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨਾਲ ਸਾਰਥਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ: +**ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ?** ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਲਈ ਸਾਦਾ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ [ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ](examples/README.md) ਬਣਾਈ ਹੈ: -- 🌟 **Hello World** - ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ -- 📂 **Loading Data** - ਡੇਟਾਸੇਟ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ -- 📊 **Simple Analysis** - ਅੰਕੜੇ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਖੋਜੋ -- 📈 **Basic Visualization** - ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉ -- 🔬 **Real-World Project** - ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ +- 🌟 Hello World - ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ +- 📂 Loading Data - ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਖੋਜਣਾ ਸਿੱਖੋ +- 📊 Simple Analysis - ਅੰਕੜੇ ਗਣਿਤਕ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਓ ਅਤੇ ਰੂਪ-ਰੇਖਾਂ ਲੱਭੋ +- 📈 Basic Visualization - ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਓ +- 🔬 Real-World Project - ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ -ਹਰ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਕ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਉੱਚਿਤ ਹੈ! +ਹਰ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਕ ਟਿੱਪਣੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ ਲੜੀਵਾਰ ਲਈ ਉਤਮ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ! -👉 **[ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ](examples/README.md)** 👈 +👉 **[ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ](examples/README.md)** 👈 -## Lessons +## ਪਾਠ -|![ ਸਕੈਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pa.png)| +|![ ਸਕੈਚਨੋਟ @sketchthedocs ਵਲੋਂ https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pa.png)| |:---:| -| ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼: ਰੋਡਮੇਪ - _ਸਕੈਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼: ਰੋਡਮੈਪ - _ਸਕੈਚਨੋਟ [@nitya](https://twitter.com/nitya) ਵਲੋਂ_ | -| ਲੇਸਨ ਨੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਾ | ਲੇਸਨ ਗਰੂਪਿੰਗ | ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਲਕਸ਼ | ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਲੇਸਨ | ਲੇਖਕ | +| ਪਾਠ ਨੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਾ | ਪਾਠ ਸਮੂਹ | ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ | ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਪਾਠ | ਲੇਖਕ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੂਲ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ artificial intelligence, machine learning, ਅਤੇ big data ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਨੂੰ ਜਾਣੋ। | [ਲੈਸਨ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ। | [ਲੈਸਨ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹਨ। | [ਲੈਸਨ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ probability ਅਤੇ statistics ਦੀਆਂ ਗਣਿਤੀ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਲੈਸਨ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ Structured Query Language (SQL) ਨਾਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੀਕੇ। | [ਲੈਸਨ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ, ਇਸ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੀਕੇ। | [ਲੈਸਨ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ। ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। | [ਲੈਸਨ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੁੰਮ, ਅਸੰਪੂਰਣ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਲੈਸਨ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ 🦆 | [ਲੈਸਨ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਤਰਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਅੰਤਰਾਲ ਅੰਦਰ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਲੈਸਨ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਲੈਸਨ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਕੋਰਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਲੈਸਨ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੰਸਾਈਟ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ। | [ਲੈਸਨ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਕਾਲਣ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ। | [ਲੈਸਨ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। | [ਲੈਸਨ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | ਸੰਚਾਰ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਿਲੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ। | [ਲੈਸਨ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਇਹ ਲੇਖਮਾਲਾ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। | [ਲੈਸਨ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ। |[ਲੈਸਨ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ। | [ਲੈਸਨ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | ਫਿਲੱਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਇਨ ਦ ਵਾਇਲਡ](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | ਅਸਲ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ-ਚਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। | [ਲੈਸਨ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੂਲ ਸੰਕਲਪ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | ਸਿੱਕੜਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਪਰਿਚਯ](1-Introduction/README.md) | ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਿਤੀ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ Structured Query Language (ਜਿਸਨੂੰ SQL ਉਚਾਰਨ “see-quell” ਨਾਲ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੂਲ ਤਤਵ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ, ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਾਰ ਅਤੇ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁਢਲੀ ਤਰੀਕੇ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਲਈ Python ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਆਧਾਰ। Python ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ | [ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੁੰਮ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ 🦆 | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਤਰਣ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰੀਆਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚਰ/ਵੈਰੀਏਬਲਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਕੋਰੀਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਰਹਿਨੁਮਾਈ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਕਾਲਣ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਦਾ ਜਾਣੂ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | [ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ ਦਾ ਇਹ ਚਰਣ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ਸੰਚਾਰ | [ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਇਕਲ ਦਾ ਇਹ ਚਰਣ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਿਲ ਰਹੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਐਸੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਊਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਸੀਰੀਜ਼ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਕਰਵਾਉਂਦੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਊਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ। |[ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਊਡ ਡੇਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਚਲਾਏ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ। | [ਪਾਠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ਇਸ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: -1. Code ਡ੍ਰਾਪ-ਡਾਊਨ ਮੈਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ। -2. ਪੇਨ ਦੇ ਤਲੇ 'ਤੇ + New codespace ਚੁਣੋ। +ਇਸ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਇੱਕ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: +1. Code ਡ੍ਰਾਪ-ਡਾਊਨ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ। +2. ਪੇਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ + New codespace ਚੁਣੋ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ਵੇਖੋ। ## VSCode Remote - Containers -ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ VS Code Remote - Containers ਐਕਸਟੇੰਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: +ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਇਸ ਰੇਪੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ VS Code Remote - Containers ਐਕਸਟੇੰਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: -1. ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪक्का ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਈਮਾਨਦਾਰ (pre-reqs) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਣਾ) [getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ। +1. ਜੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮPrereqs ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਣਾ) [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। -ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ Docker ਵੋਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ: +ਇਸ ਰੇਪੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਰੇਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਈਸੋਲੇਟਡ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ: -**ਨੋਟ**: ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਸੋਝੀ ਸਿਸਟਮ ਫਾਈਲਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਜੋਂ ਸਹੀ ਸਤਰ ਤੇ ਕੋਡ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ਕੰਟੇਨਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਸਤੀ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਹਨ। +**Note**: ਹੇਠਾਂਲੇ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ, ਇਹ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਫਾਇਲਸਿਸਟਮ ਦੀ ਥਾਂ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ਕੰਟੇਨਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਾਇਦਾਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪREFERRED ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਹਨ। -ਜਾਂ ਰਿਪੋ ਦੀ ਲੋਕਲ ਉਤਰਾਈ ਹੋਈ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੀ ਕੋਪ ਖੋਲ੍ਹੋ: +ਜਾਂ ਰੇਪੋ ਦਾ ਲੋਕਲ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਵਰਜਨ ਖੋਲ੍ਹੋ: -- ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਲੋਕਲ ਫਾਈਲਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ। -- F1 ਦਬਾਓ ਅਤੇ **Remote-Containers: Open Folder in Container...** ਕਮਾਂਡ ਚੁਣੋ। -- ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਕਾਪੀ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤਜ਼ਰਬਾ ਕਰੋ। +- ਇਸ ਰੇਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਫਾਇਲਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ। +- F1 ਦਬਾਓ ਅਤੇ Remote-Containers: Open Folder in Container... ਕਮਾਂਡ ਚੁਣੋ। +- ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਨਕਲ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈ ਕਰੋ। ## ਆਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ -ਤੁਸੀਂ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ Fork ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ [Docsify install](https://docsify.js.org/#/quickstart) ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ ਦੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸੇਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਏਗੀ: `localhost:3000`। +ਤੁਸੀਂ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰੇਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ [Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ](https://docsify.js.org/#/quickstart), ਫਿਰ ਇਸ ਰੇਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਹੋਵੇਗੀ: `localhost:3000`। -> ਨੋਟ: ਨੋਟਬੁੱਕ Docsify ਰਾਹੀਂ ਰੇਂਡਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਉਹ ਅਲੱਗ ਤੌਰ 'ਤੇ VS Code ਵਿੱਚ Python kernel ਚਲਾਕੇ ਕਰੋ। +> ਨੋਟ, ਨੋਟਬੁੱਕਸ Docsify ਰਾਹੀਂ ਰੇਂਡਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਓਹਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ VS Code ਵਿਚ Python kernel ਚਲਾਕੇ ਕਰੋ। ## ਹੋਰ ਕੋਰਿਕੁਲਮ @@ -200,53 +200,53 @@ Microsoft ਵਿੱਚ Azure Cloud Advocates ਖੁਸ਼ ਹਨ ਕਿ ਉਹ --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਏਜੰਟਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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 ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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 ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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 ਏਜੰਟਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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) --- -### ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸੀਰੀਜ਼ -[![ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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) -[![ਜਨਰੇਟਿਵ 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) -[![ਜਨਰੇਟਿਵ 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) -[![ਜਨਰੇਟਿਵ 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) +### ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਸੀਰੀਜ਼ +[![ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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) +[![ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ (.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) +[![ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ (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) +[![ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ (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) --- ### ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਿਆ -[![ML ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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) -[![ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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) -[![ਸਾਇਬਰਸੁਰੱਖਿਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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) -[![ਵੈੱਬ ਡੈਵ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ](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 ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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) +[![ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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) +[![ਏਆਈ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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) +[![ਸਾਈਬਰਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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) +[![ਵੈੱਬ ਡਿਵ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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 ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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 ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ](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 ਸੀਰੀਜ਼ -[![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) +### ਕੋਪਾਇਲਟ ਸੀਰੀਜ਼ +[![AI ਜੋੜੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਲਈ 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 ਲਈ 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 ਐਡਵੈਂਚਰ](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 ਕਰੋ +## ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ -**ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?** ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਸਾਡੀ [ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ ਗਾਈਡ](TROUBLESHOOTING.md) ਵੇਖੋ। +**ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਹੈ?** ਸਾਡੇ [ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਵਾਰਨ ਗਾਈਡ](TROUBLESHOOTING.md) ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਵੇਖੋ। -ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪਾਂ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੋਵੇ। MCP ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸਮੁਦਾਇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। +ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪਸ ਬਨਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ ਤਾਂ MCP ਬਾਰੇ ਚਰਚਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। [![Microsoft Foundry ਡਿਸਕੋਰਡ](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਫੀਡਬੈਕ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਤਰੁਟੀਆਂ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਦੌਰਾ ਕਰੋ: +ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਫੀਡਬੈਕ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਦੌਰਾ ਕਰੋ: [![Microsoft Foundry ਡਿਵੈਲਪਰ ਫੋਰਮ](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) --- -ਅਸਵੀਕਾਰ: -ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। +ਰੱਦ-ਬਿਆਨ: +ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਤ੍ਰੁੱਟੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। \ No newline at end of file diff --git a/translations/pcm/README.md b/translations/pcm/README.md index 800e1628c..626041687 100644 --- a/translations/pcm/README.md +++ b/translations/pcm/README.md @@ -1,17 +1,17 @@ -# Data Science for Beginners - Kurikulum +# Data Science for Beginners - Kurrikulum -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![Open inside 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 laisens](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/) @@ -26,171 +26,171 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![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 for Microsoft happy to provide one 10-week, 20-lesson kurikulum wey dey focused on Data Science. Every lesson get pre-lesson and post-lesson quizzes, written steps to finish the lesson, solution, and assignment. Our project-based way of teaching go help you learn as you build — na the best way make new skills siddon for brain. +Azure Cloud Advocates for Microsoft happy to offer one 10-week, 20-lesson kurrikulum wey dey all about Data Science. Every lesson get pre-lesson and post-lesson quizzes, written instructions to finish the lesson, solution, and one assignment. Our project-based way of teaching dey make you learn as you dey build — na proven way make new skills dem “stick”. **Plenty 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,** including 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 🙏 to our [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) authors, reviewers and content contributors,** notably 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pcm.png)| |:---:| | Data Science For Beginners - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Support for Plenty Languages +### 🌐 Support for Many Languages -#### Supported via GitHub Action (Automated & De Always Up-to-Date) +#### Supported via GitHub Action (Automatic & Always Up-to-Date) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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](./README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**If you wish to have additional translations languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**If you wan make more translation, the supported languages 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 dey run Discord "Learn with AI" series wey still dey go, find out more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. For the series you go learn better tips and tricks on how to use GitHub Copilot for Data Science. +We get one Discord "Learn with AI" series wey dey go on — find out more and join us for [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from 18 - 30 September, 2025. You go collect tips and tricks on how to use GitHub Copilot for Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pcm.jpg) # You be student? -Start wit these resources: +Start with these resources: -- [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 to get free cert voucher. Na one page wey you go wan bookmark and check from time to time as we dey change content every month or so. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Join global community of student ambassadors — fit be your way enter Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) On this page, you go find beginner resources, Student packs and even ways to get free cert voucher. Dis na one page wey you go wan bookmark and check from time to 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 one global community of student ambassadors — this fit be your way into Microsoft. # How to Start ## 📚 Documentation -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Step-by-step setup instructions for beginners +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Step by step instructions to set up your environment for beginners - **[Usage Guide](USAGE.md)** - Examples and common workflows -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions to common issues +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Solutions to common problems - **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - How to contribute to this project -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Teaching guidance and classroom resources +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Guidance for teachers and classroom resources ## 👨‍🎓 For Students -> **Complete Beginners**: New to data science? Start with our [beginner-friendly examples](examples/README.md)! These simple, well-commented examples go help you sabi the basics before you jump enter the full kurikulum. -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: If you wan use this kurikulum by yourself, fork the whole repo and do the exercises on your own, start with the pre-lecture quiz. Then read the lecture and complete the rest activities. Try build the projects by understanding the lessons instead of just copying the solution code; but the solution code dey for the /solutions folders inside each project-focused lesson. Another idea na make you form study group with your friends make una 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 new for data science? Start with our [beginner-friendly examples](examples/README.md)! These simple, well-commented examples go help you sabi the basics before you dive enter the full curriculum. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: If you wan use this curriculum by yourself, fork the whole repo and finish the exercises on your own, start with the pre-lecture quiz. Then read the lecture and complete the rest of the activities. Try to build the projects by understanding the lessons instead of just copying the solution code; that solution code still dey for the /solutions folders inside each project-oriented lesson. Another idea na to form study group with 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). **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 waka through dem one by one +2. Read the [Usage Guide](USAGE.md) to learn how to work with the curriculum +3. Start with Lesson 1 and follow am one by one 4. Join our [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) for support ## 👩‍🏫 For Teachers -> **Teachers**: we don add some suggestions for how to use this kurikulum inside [for-teachers.md](for-teachers.md). We go like make una give feedback for [our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Teachers**: we don don put small suggestions for how to use this curriculum in [for-teachers.md]. We go happy to get your feedback [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Meet the Team +## 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 image above for video about di project and di people wey create am! +> 🎥 Klik the image wey dey above for video about the project the people wey create am! ## How we dey teach -We pick two teaching principles wen we build dis curriculum: make am project-based and add plenty small quizzes. By di end of dis series, students go don learn basic principles of data science, including ethical ideas, how to prepare data, different ways to work wit data, how to visualize data, data analysis, real-world use cases of data science, and more. +We don choose two pedagogy tenets wen we dey build this curriculum: make am project-based and make e include frequent quizzes. By the end of this series, students go don learn basic principles of data science, including ethical concepts, how to prepare data, different ways to work with data, data visualization, data analysis, real-world use cases of data science, and more. -Plus, one low-stakes quiz before class dey help student set mind correct for wetin dem wan learn, and another quiz after class dey help make the knowledge stick. Dis curriculum design na flexible and fun, and you fit do am complete or small-small. Di projects dey start small and dem dey grow more complex by di end of di 10 week cycle. +In addition, small low-stakes quiz before class dey set the student mind to learn topic, while second quiz after class dey help make dem remember more. This curriculum design make am flexible and fun and people fit take am finish or in part. The projects start small and dem dey become more complex by the end of the 10 week cycle. -> Find di [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. We dey welcome una constructive feedback! +> Make una check our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. We dey welcome your constructive feedback! ## Wetin each lesson get: -- Sketchnote (na optional) -- Supplemental video (na optional) -- Pre-lesson warmup quiz -- Written lesson -- For project-based lessons get step-by-step guides how to build di project -- Knowledge checks +- Sketchnote wey no compulsory +- Extra video wey no compulsory +- Small warmup quiz before lesson +- Lesson wey dem write +- For project-based lessons, step-by-step guides wey show how to build the project +- Small knowledge checks - One challenge -- Supplemental reading +- Extra reading material - Assignment -- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Quiz wey dem go do after lesson](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **About quizzes**: All quizzes dey inside di Quiz-App folder, total na 40 quizzes and each quiz get three questions. Dem link dem from inside di lessons, but di quiz app fit run locally or deploy to Azure; follow di instructions for di `quiz-app` folder. Dem dey localize dem small-small. +> **Small note about quizzes**: All quizzes dey inside the Quiz-App folder, total 40 quizzes of three questions each. Dem dey linked from inside the lessons, but the quiz app fit run locally or dem fit deploy am to Azure; follow the instruction in the `quiz-app` folder. Dem dey localize dem small-small. -## 🎓 Examples wey beginners fit use +## 🎓 Examples for Beginners -**You new for Data Science?** We create special [examples directory](examples/README.md) wit simple, well-commented code to help you start: +**You new for Data Science?** We don create special [examples directory](examples/README.md) wey get simple, well-commented code to help you get started: -- 🌟 **Hello World** - Di first data science program wey you go run -- 📂 **Loading Data** - Learn how to read and explore datasets -- 📊 **Simple Analysis** - Calculate statistics and find patterns +- 🌟 **Hello World** - Na your first data science program +- 📂 **Loading Data** - Learn how to read and check datasets +- 📊 **Simple Analysis** - Do statistics calculations and find patterns - 📈 **Basic Visualization** - Make charts and graphs -- 🔬 **Real-World Project** - Complete workflow from begin to finish +- 🔬 **Real-World Project** - Full workflow from start to finish -Each example get detailed comments wey explain every step, so e perfect for absolute beginners! +Every example get detailed comments wey explain each step, e make am perfect for total beginners! -👉 **[Start wit di examples](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Start with the examples](examples/README.md)** 👈 ## Lessons -|![ Sketchnote wey @sketchthedocs draw https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pcm.png)| +|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pcm.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote wey [@nitya](https://twitter.com/nitya) draw_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Wetin Data Science mean | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn di basic concepts behind data science and how e dey related 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) | -| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Concepts, Challenges & Frameworks for Data Ethics. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | How data dey classify and wetin be 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 wey dey help 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 basics of exploring and analyzing relational data with Structured Query Language (SQL). | [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 and basics of exploring and 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. E good make you get some basic understanding of Python programming. | [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 missing, inaccurate, or incomplete data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the basic concepts behind data science and how it’s related 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) | +| 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 where e dey come from. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Math techniques for probability and statistics to help 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) | Intro to relational data and the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “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) | Intro to non-relational data, different types and the basics of exploring and 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 such as Pandas. E good to get basic Python programming knowledge 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 on techniques to clean and transform data to handle 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) | 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) | How to visualize 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) | How to visualize connections and correlations between sets of data and 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 useful for solving problems and getting 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 for 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 for di data science lifecycle focus on how to present insights from data make decision makers fit 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 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) | +| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing observations and trends within an 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 sets of data and 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 useful 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 the data science lifecycle and its 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) | This phase of the data science lifecycle focuses 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) | This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier 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) | This series of lessons introduces data science in the cloud and its 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) | +| 20 | Data Science in the Wild | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science driven projects in the 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 inside Codespace: -1. Click di Code drop-down menu and select di 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). +Follow these steps to open this sample in a Codespace: +1. Click the 'Code' drop-down menu and select the 'Open with Codespaces' option. +2. Select + New codespace at the bottom on the pane. +For more info, make you check the [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 in a container using your local machine and VSCode with di VS Code Remote - Containers extension: +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: -1. If dis na your first time to use development container, make sure your system get di pre-reqs (like Docker installed) as e dey show for [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If na your first time to use a development container, make sure your system meet the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use dis repository, you fit either open di repo in an isolated Docker volume: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Note**: Under di hood, dis go use di Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone di source code into a Docker volume instead of di local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) na di recommended way to keep container data. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Or open a locally cloned or downloaded copy of di repository: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Clone dis repository to your local filesystem. -- Press F1 and select di **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select di cloned copy of dis folder, wait make di container start, then try am. +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. ## 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 local machine, then for di root folder of dis repo, type `docsify serve`. Di website go serve for port 3000 for your localhost: `localhost:3000`. +You fit run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website go be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> Note, notebooks no go render with Docsify, so when you need run notebook, run am separately for VS Code wey dey run Python kernel. +> Note, notebooks no go render via Docsify, so when you need to run a notebook, do that separately in VS Code wey dey run a Python kernel. ## Other Curricula -Our team dey produce other curricula! Check am out: +Our team dey produce other curricula! Make you check: ### LangChain @@ -200,29 +200,29 @@ Our team dey produce other curricula! Check am out: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD for pipu wey dey start](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 pipu wey dey start](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 pipu wey dey start](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 pipu wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 pipu wey dey start](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 for people wey dey start](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) --- -### Main Learnin -[![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) +### Core Learning +[![ML for people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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 people wey dey start](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) --- @@ -232,21 +232,21 @@ Our team dey produce other curricula! Check am out: [![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) -## How to take get help +## How You Fit Take Get Help -**You dey get wahala?** Make you check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) to find solutions for common wahala. +**You dey face wahala?** Abeg check our [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) make you find how to solve common wahala. -If you jam problem or get any questions about building AI apps. Make you join oda learners and experienced developers for discussions about MCP. Na supportive community wey questions dey welcome and people dey share knowledge free. +If you jam problem or you get any question about how to build AI apps, join other learners and experienced developers for discussion about MCP. Na supportive community wey dey welcome questions and where people dey share knowledge for free. [![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 visit: +If you get product feedback or you see error while you dey build, 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 AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) translate. Even tho we dey try make am correct, abeg sabi say machine/automated translations fit get errors or no too accurate. Di original document for im original language na di correct/authoritative source. If na important matter, make professional human translator do di translation. We no dey liable for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit come from dis translation. +Abeg note: +Dis document 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 sabi say automated translation fit get mistakes or inaccuracies. The original document for im own language na the main, correct source wey you suppose trust. If na important information, better make person wey sabi human professional translator do am. We no go dey liable for any misunderstanding or wrong interpretation wey fit come from using this translation. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pl/README.md b/translations/pl/README.md index c89b19e94..7da598726 100644 --- a/translations/pl/README.md +++ b/translations/pl/README.md @@ -1,201 +1,201 @@ -# 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) [![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) -[![Współautorzy 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/) +[![Kontrybutorzy GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Problemy 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/) -[![PR-y mile widziane](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRs mile widziane](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Obserwatorzy 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/) +[![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/) [![Gwiazdy 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/) -[![Discord 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) -[![Forum 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) +[![Forum programistów 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 w Microsoft z przyjemnością oferują 10-tygodniowy, 20-lekcyjny program nauczania poświęcony Data Science. Każda lekcja zawiera quiz przed lekcją i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasza pedagogika oparta na projektach pozwala uczyć się podczas tworzenia — sprawdzony sposób, aby nowe umiejętności „przytrzymały się”. +Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferują 10-tygodniowy, 20-lekcyjny program nauczania dotyczący Data Science. Każda lekcja zawiera quizy przed- i po-lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasza pedagogika oparta na projektach pozwala uczyć się podczas tworzenia — sprawdzony sposób, by nowe umiejętności się „przyjęły”. -**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). +**Serdeczne podziękowania naszym 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). -**🙏 Szczególne podziękowania 🙏 dla naszych autorów, recenzentów i współautorów 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), +**🙏 Szczególne podziękowania 🙏 naszym [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorom, recenzentom i współtwórcom treści,** 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 autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pl.png)| |:---:| | Data Science dla początkujących - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Obsługa wielu języków +### 🌐 Wielojęzyczne wsparcie -#### Obsługiwane przez GitHub Action (automatyczne i zawsze aktualne) +#### Obsługiwane przez GitHub Action (zautomatyzowane i zawsze aktualne) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) +[Arabski](../ar/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) | [Chiński (uproszczony)](../zh/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Makau)](../mo/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Tajwan)](../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)](../br/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../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) -**Jeśli chcesz, aby dodane zostały kolejne języki tłumaczeń, lista obsługiwanych języków znajduje się [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jeśli chcesz, aby dodano kolejne języki tłumaczeń, obsługiwane języki są wymienione [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Dołącz do naszej społeczności -[![Discord 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) -Prowadzimy serię na Discordzie „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 korzystania z GitHub Copilot w Data Science. +Prowadzimy serię „Learn with AI” na Discordzie — dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Seria Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) w dniach 18 - 30 września 2025. Otrzymasz wskazówki i triki dotyczące używania GitHub Copilot dla Data Science. ![Seria Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pl.jpg) -# Jesteś studentem? +# Czy jesteś studentem? Rozpocznij od następujących zasobów: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej stronie znajdziesz zasoby dla początkujących, pakiety dla studentów i nawet sposoby na zdobycie darmowego vouchera na certyfikat. To strona, którą warto dodać do zakładek i od czasu do czasu sprawdzać, ponieważ 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 — to może być Twoja droga do Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej stronie znajdziesz zasoby dla początkujących, pakiety dla studentów, a nawet sposoby na uzyskanie darmowego vouchera na certyfikat. To strona, którą warto dodać do zakładek i od czasu do czasu odwiedzić, ponieważ zawartość jest co najmniej raz w miesiącu aktualizowana. +- [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 Microsoftu. # Pierwsze kroki ## 📚 Dokumentacja -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Instrukcja krok po kroku konfiguracji dla początkujących -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Przykłady i typowe przepływy pracy -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Rozwiązania najczęstszych problemów -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Jak wnosić wkład w ten projekt -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Wskazówki dydaktyczne i materiały dla nauczycieli +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Instrukcja krok po kroku instalacji dla początkujących +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Przykłady i typowe scenariusze pracy +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Rozwiązania typowych problemów +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Jak wnosić wkład do tego projektu +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Wskazówki dydaktyczne i materiały do zajęć ## 👨‍🎓 Dla studentów -> **Całkowici początkujący**: Nowy w data science? Zacznij od naszych [beginner-friendly examples](examples/README.md)! Te proste, dobrze skomentowane przykłady pomogą Ci zrozumieć podstawy przed zagłębieniem się w cały program nauczania. -> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: Aby korzystać z tego programu samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i samodzielnie wykonaj ćwiczenia, zaczynając od quizu przed wykładem. Następnie przeczytaj wykład i wykonaj pozostałe aktywności. Staraj się tworzyć projekty poprzez zrozumienie lekcji zamiast kopiowania kodu rozwiązania; kod ten jest jednak dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji ukierunkowanej na projekt. Innym pomysłem jest utworzenie grupy do nauki z przyjaciółmi i wspólne przerobienie materiału. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Complete Beginners**: New to data science? Start with our [beginner-friendly examples](examples/README.md)! These simple, well-commented examples will help you understand the basics before diving into the full curriculum. +> **[Students](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 pozostałe aktywności. Staraj się tworzyć projekty rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązań; kod jest jednak dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji zorientowanej na projekt. Innym pomysłem jest utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez materiały. 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 [Installation Guide](INSTALLATION.md), aby skonfigurować swoje środowisko -2. Przejrzyj [Usage Guide](USAGE.md), aby dowiedzieć się, jak pracować z programem nauczania -3. Zacznij od Lekcji 1 i przerabiaj je kolejno -4. Dołącz do naszej [społeczności Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) po wsparcie +2. Przejrzyj [Usage Guide](USAGE.md), aby dowiedzieć się, jak pracować z programem +3. Zacznij od Lekcji 1 i pracuj sekwencyjnie +4. Dołącz do naszej [społeczności na Discordzie](https://aka.ms/ds4beginners/discord) po wsparcie ## 👩‍🏫 Dla nauczycieli -> **Nauczyciele**: uwzględniliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu. Chętnie otrzymamy Wasze opinie [w naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Nauczyciele**: zamieściliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md), jak korzystać z tego programu nauczania. Chętnie poznamy Wasze uwagi [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Poznaj zespół -[![Wideo promocyjne](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Wideo promocyjne") +[![Wideo promocyjne](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") -**Gif autorstwa** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknij obraz powyżej, aby obejrzeć wideo o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli! +**GIF autorstwa** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Kliknij obrazek powyżej, aby obejrzeć wideo o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli! ## Pedagogika -Wybraliśmy dwa pedagogiczne założenia podczas tworzenia tego programu nauczania: zapewnienie, że opiera się on na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii uczniowie poznają podstawowe zasady nauki o danych, w tym pojęcia etyczne, przygotowywanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, przykłady zastosowań data science w rzeczywistych sytuacjach i więcej. +Wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne podczas tworzenia tego programu nauczania: oparcie go na projektach oraz włączenie częstych quizów. Na koniec tej serii uczniowie poznają podstawowe zasady data science, w tym koncepcje etyczne, przygotowanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, rzeczywiste zastosowania data science i więcej. -Dodatkowo, quiz o niskiej stawce przed zajęciami ustawia intencję ucznia wobec nauki tematu, podczas gdy drugi quiz po zajęciach zapewnia lepsze utrwalenie. Ten program został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i zabawny i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej złożone do końca 10-tygodniowego cyklu. +Dodatkowo, quiz o niskiej stawce przed zajęciami ustawia intencję ucznia wobec nauki danego tematu, podczas gdy drugi quiz po zajęciach zapewnia lepsze utrwalenie. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny i można go przerobić w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od małych i stopniowo stają się coraz bardziej złożone do końca 10-tygodniowego cyklu. -> Znajdź nasze [Kodeks postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wkład](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md) wytyczne. Czekamy na Twoje konstruktywne uwagi! +> Znajdź nasz [Kodeks postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Zasady współpracy](CONTRIBUTING.md), [Wytyczne tłumaczeń](TRANSLATIONS.md). Zachęcamy do konstruktywnej informacji zwrotnej! ## Każda lekcja zawiera: -- Opcjonalna sketchnota +- Opcjonalną notatkę graficzną (sketchnote) - Opcjonalne wideo uzupełniające - Quiz rozgrzewkowy przed lekcją -- Lekcja w formie pisemnej -- W przypadku lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt +- Lekcję w formie pisemnej +- Dla lekcji projektowych: przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt - Sprawdzenia wiedzy - Wyzwanie -- Materiał uzupełniający +- Dodatkowe lektury - Zadanie - [Quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uwaga dotycząca 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 do Azure; postępuj zgodnie z instrukcją w folderze `quiz-app`. Są stopniowo lokalizowane. +> **Uwaga dotycząca quizów**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, łącznie 40 quizów po trzy pytania każdy. Są one połączone z lekcjami, ale aplikację quizów można uruchomić lokalnie lub wdrożyć do Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Są one stopniowo lokalizowane. -## 🎓 Przykłady przyjazne dla początkujących +## 🎓 Przyjazne początkującym przykłady -**Nowy w nauce o danych?** Stworzyliśmy specjalny [katalog przykładów](examples/README.md) z prostym, dobrze skomentowanym kodem, który pomoże Ci zacząć: +**Nowy w Data Science?** Stworzyliśmy specjalny [katalog przykładów](examples/README.md) z prostym, dobrze skomentowanym kodem, który pomoże Ci zacząć: -- 🌟 **Hello World** - Twój pierwszy program w nauce o danych +- 🌟 **Hello World** - Twój pierwszy program w data science - 📂 **Loading Data** - Naucz się wczytywać i eksplorować zbiory danych -- 📊 **Simple Analysis** - Oblicz statystyki i znajdź wzorce -- 📈 **Basic Visualization** - Twórz wykresy i diagramy -- 🔬 **Real-World Project** - Pełny przebieg pracy od początku do końca +- 📊 **Simple Analysis** - Obliczanie statystyk i wyszukiwanie wzorców +- 📈 **Basic Visualization** - Tworzenie wykresów i diagramów +- 🔬 **Real-World Project** - Pełny przepływ pracy od początku do końca -Każdy przykład zawiera szczegółowe komentarze wyjaśniające każdy krok, dzięki czemu jest idealny dla zupełnych początkujących! +Każdy przykład zawiera szczegółowe komentarze wyjaśniające każdy krok, co czyni je idealnymi dla zupełnych początkujących! 👉 **[Zacznij od przykładów](examples/README.md)** 👈 ## Lekcje -|![ Sketchnota autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pl.png)| +|![ Notatka graficzna (sketchnote) autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pl.png)| |:---:| -| Nauka o danych dla początkujących: Plan - _Sketchnota autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science dla początkujących: Plan nauki - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele nauczania | Powiązana lekcja | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiowanie data science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe koncepcje stojące za data science oraz to, w jaki sposób jest powiązana 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 data science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Koncepcje, wyzwania i ramy etyki danych. | [lekcja](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definiowanie 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 z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki służące do rozumienia danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [wideo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstaw eksploracji i analizy danych relacyjnych za pomocą języka Structured Query Language, znanego również jako SQL (wymawiane “see-quell”). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Praca z danymi NoSQL | [Working With Data](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z wykorzystaniem bibliotek takich jak Pandas. Zalecane jest podstawowe rozumienie programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [wideo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Przygotowanie danych | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy związane z technikami czyszczenia i transformacji danych, służące radzeniu 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 | [Data Visualization](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) | -| 10 | Wizualizacja rozkładów danych | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja obserwacji i tendencji w obrębie przedziału. | [lekcja](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Wizualizacja proporcji | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja dyskretnych i grupowanych procentów. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Wizualizacja zależności | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja powiązań i korelacji pomiędzy zbiorami danych i ich zmiennymi. | [lekcja](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Sensowne wizualizacje | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki, jak sprawić, by Twoje wizualizacje były wartościowe dla efektywnego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wglądów. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia data science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia data science i jego pierwszego kroku — pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiza | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia data science koncentruje się na technikach analizowania danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacja | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia data science koncentruje się na przedstawianiu wniosków z danych w sposób ułatwiający zrozumienie decydentom. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data science w chmurze | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Seria tych lekcji wprowadza data science w chmurze i omawia jego korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data science w chmurze | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data science w chmurze | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli za pomocą Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data science w praktyce | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty oparte na data science w rzeczywistym świecie. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definiowanie Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe koncepcje stojące za data science i jak łączy się ono ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](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 | Definiowanie danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikuje się dane i ich typowe źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Wprowadzenie do statystyki i prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Techniki matematyczne z zakresu prawdopodobieństwa i statystyki do rozumienia danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](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 relacyjnych za pomocą języka zapytań strukturalnych, znanego również jako SQL (wymawiane „see-quell”). | [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 dokumentowych. | [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 bibliotekami takimi jak Pandas. Zalecana jest podstawowa znajomość programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy dotyczące technik oczyszczania i transformacji danych, aby radzić sobie z brakującymi, niedokładnymi lub niekompletnymi danymi. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Wizualizowanie 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) | +| 10 | Wizualizacja rozkładów danych | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizowanie obserwacji i trendów w pewnym przedziale. | [lekcja](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Wizualizacja proporcji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizowanie wartości dyskretnych i udziałów procentowych. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Wizualizacja zależności | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizowanie powiązań i korelacji między zbiorami danych i ich zmiennymi. | [lekcja](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Sensowne wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki dotyczące tworzenia wizualizacji wartościowych dla efektywnego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wglądów. | [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 kroku polegającego na pozyskiwaniu 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 prezentowaniu wniosków z danych w sposób ułatwiający ich zrozumienie decydentom. | [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trenowanie modeli z użyciem narzędzi Low Code. |[lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli za pomocą Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science w praktyce | [W praktyce](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty oparte na data science w rzeczywistym świecie. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Postępuj zgodnie z tymi krokami, aby otworzyć ten przykład w Codespace: -1. Kliknij menu rozwijane Code i wybierz opcję Open with Codespaces. -2. Wybierz + New codespace na dole panelu. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). +Wykonaj te kroki, aby otworzyć ten przykład w Codespace: +1. Kliknij rozwijane menu Code i wybierz opcję Open with Codespaces. +2. Wybierz + New codespace u dołu panelu. +Po więcej informacji sprawdź [dokumentację GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Postępuj zgodnie z tymi krokami, aby otworzyć to repo w kontenerze, używając lokalnej maszyny i VS Code z rozszerzeniem VS Code Remote - Containers: +Wykonaj te kroki, aby otworzyć to repozytorium w kontenerze, używając lokalnego komputera i rozszerzenia VS Code Remote - Containers: -1. Jeśli to pierwszy raz, gdy używasz kontenera rozwojowego, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. że Docker jest zainstalowany) w [dokumentacji dotyczącej rozpoczęcia pracy](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jeśli to Twój pierwszy raz korzystasz z kontenera deweloperskiego, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. ma zainstalowanego Dockera) w [dokumentacji rozpoczynania pracy](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć repozytorium w izolowanym wolumenie Dockera: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Wolumeny](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Uwaga**: Pod spodem użyta zostanie komenda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, aby sklonować kod źródłowy do wolumenu Dockera zamiast do lokalnego systemu plików. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Lub otwórz lokalnie sklonowaną lub pobraną wersję repozytorium: - Sklonuj to repozytorium na lokalny system plików. -- Naciśnij F1 i wybierz polecenie **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Wybierz sklonowaną kopię tego folderu, poczekaj na uruchomienie kontenera i wypróbuj działanie. +- Naciśnij F1 i wybierz komendę **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Wybierz sklonowaną kopię tego folderu, poczekaj aż kontener się uruchomi i wypróbuj różne rzeczy. ## Dostęp offline -Możesz uruchomić tę dokumentację offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repo, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim komputerze, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. Strona będzie serwowana na porcie 3000 na twoim localhost: `localhost:3000`. +Możesz uruchomić tę dokumentację offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repo, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim lokalnym komputerze, a następnie w katalogu głównym tego repo wpisz `docsify serve`. Strona będzie serwowana na porcie 3000 na Twoim localhost: `localhost:3000`. -> Uwaga: Notesy (notebooks) nie będą renderowane przez Docsify, więc gdy będziesz potrzebować uruchomić notebook, zrób to osobno w VS Code z działającym jądrem Pythona. +> Uwaga, notatniki (notebooks) nie będą renderowane przez Docsify, więc gdy będziesz potrzebować uruchomić notatnik, zrób to osobno w VS Code z uruchomionym kernel Pythona. ## Inne programy nauczania -Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Zobacz: +Nasz zespół tworzy również inne programy nauczania! Sprawdź: ### 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 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) --- @@ -207,7 +207,7 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Zobacz: --- -### Seria generatywnego AI +### Seria Generatywnego AI [![Generatywne 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) [![Generatywne 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) [![Generatywne 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) @@ -215,38 +215,38 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Zobacz: --- -### Materiały podstawowe +### Podstawowe kursy [![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) [![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) -[![Sztuczna inteligencja 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) +[![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) [![Tworzenie stron WWW dla początkujących](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 dla początkujących](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) -[![Tworzenie XR 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) +[![Rozwój XR 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 w parze 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 programowania w parach 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 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 z Copilotem](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) +[![Przygoda z 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) ## Uzyskiwanie pomocy **Masz problemy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) w poszukiwaniu rozwiązań typowych problemów. -Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI. Dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów w dyskusjach na temat MCP. To wspierająca społeczność, w której pytania są mile widziane, a wiedza jest dzielona swobodnie. +Jeśli utkniesz lub będziesz mieć pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI. Dołącz do innych osób uczących się i doświadczonych programistów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, w której pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie przekazywana. -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź: -[![Forum deweloperów 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) +[![Forum programistów 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) --- Zastrzeżenie: -Ten dokument został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczeń opartych na sztucznej inteligencji Co‑op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dążymy do dokładności, prosimy pamiętać, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być uważany za autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia. +Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczeń AI Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dążymy do zachowania dokładności, należy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w języku źródłowym należy traktować jako źródło autorytatywne. W przypadku informacji o krytycznym znaczeniu zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt/README.md b/translations/pt/README.md index caec0edea..24608ca9a 100644 --- a/translations/pt/README.md +++ b/translations/pt/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../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) | [Bengalês](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../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) | [Canarês](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalês](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../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) | [Tagalo (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) -**Se desejar que estejam disponíveis traduções adicionais, as línguas suportadas estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se deseja suportar línguas adicionais, as línguas suportadas estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Junte-se à Nossa Comunidade [![Discord do Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Estamos a organizar uma série no Discord "Learn with AI", saiba mais e junte-se a nós em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 - 30 de setembro de 2025. Receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. +Temos uma série Discord "Learn with AI" 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 de 2025. Vai receber dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. ![Série Aprender com IA](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pt.jpg) -# É estudante? +# És estudante? 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 principiantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que deve guardar nos favoritos e consultar de tempos a 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; isto pode ser a sua porta de entrada para a Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, encontrará recursos para principiantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que deve adicionar aos favoritos e verificar de tempos a 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; esta pode ser a sua porta de entrada para a Microsoft. # Começar ## 📚 Documentação -- **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo para configurar para iniciantes +- **[Guia de Instalação](INSTALLATION.md)** - Instruções passo a passo para configurar o ambiente, para principiantes - **[Guia de Utilização](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 de ensino e recursos para sala de aula +- **[Para Professores](for-teachers.md)** - Orientações de ensino e recursos para a sala de aula ## 👨‍🎓 Para Estudantes -> **Iniciantes Completos**: Novo na ciência de dados? Comece com os nossos [exemplos para iniciantes](examples/README.md)! Estes exemplos simples, bem comentados, ajudarão a compreender os conceitos básicos antes de se aprofundar no currículo completo. -> **[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este currículo por conta própria, faça fork do repositório inteiro e complete os exercícios sozinho, começando com um questionário pré-licção. Depois leia a lição e complete o resto 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 lição orientada a projeto. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com amigos e percorrer o conteúdo em conjunto. Para estudo adicional, recomendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Iniciantes Completos**: Novo em ciência de dados? Comece com os nossos [exemplos para principiantes](examples/README.md)! Estes exemplos simples e bem comentados vão ajudá-lo a entender os fundamentos antes de se aprofundar no currículo completo. +> **[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**: para usar este currículo por conta própria, faça um fork de todo o repositório e complete os exercícios sozinho, começando com 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 da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada lição orientada a projetos. Outra ideia é formar um grupo de estudo com amigos e percorrer o conteúdo em conjunto. Para estudo adicional, recomendamos o [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 Utilização](USAGE.md) para aprender a trabalhar com o currículo -3. Comece pela Lição 1 e avance sequencialmente -4. Junte-se à nossa [comunidade no Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para obter suporte +3. Comece com a Aula 1 e trabalhe sequencialmente +4. Junte-se à nossa [comunidade no Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para obter apoio ## 👩‍🏫 Para Professores -> **Professores**: incluímos algumas sugestões em [for-teachers.md] sobre como usar este currículo. Adoraríamos receber o seu feedback [no nosso fórum de discussão](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Professores**: incluímos algumas sugestões em [Para Professores](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 "Promo video") +[![Vídeo promocional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif por** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Clique na imagem acima para ver um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! +> 🎥 Clique na imagem acima para ver um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram! ## Pedagogia -Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja baseado em projectos e que inclua questionários frequentes. Ao 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 do mundo real em ciência de dados e muito mais. +Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja baseado em projetos e que inclua questionários frequentes. No 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. -Além disso, um questionário de baixa pressão antes de uma aula define a intenção do estudante em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula assegura uma retenção adicional. Este currículo foi desenhado para ser flexível e divertido e pode ser feito na totalidade ou em partes. Os projectos começam pequenos e tornam-se cada vez mais complexos até ao final do ciclo de 10 semanas. +Além disso, um questionário de baixo risco antes de uma lição define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante uma retenção adicional. Este currículo foi desenhado para ser flexível e divertido e pode ser seguido na íntegra ou em parte. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até ao final do ciclo de 10 semanas. -> Encontre o nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), directrizes de [Contribuição](CONTRIBUTING.md), [Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos o seu feedback construtivo! +> Encontre o nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuir](CONTRIBUTING.md), [Tradução](TRANSLATIONS.md) diretrizes. Agradecemos o seu feedback construtivo! ## Cada lição inclui: - Sketchnote opcional - Vídeo suplementar opcional -- Questionário de aquecimento pré-aula +- Questionário de aquecimento antes da lição - Lição escrita -- Para lições baseadas em projectos, guias passo a passo sobre como construir o projecto +- Para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto - Verificações de conhecimento - Um desafio - Leitura suplementar -- Trabalho de casa -- [Questionário pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Tarefa +- [Questionário pós-lição](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uma nota sobre os questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, num total de 40 questionários de três perguntas cada. Eles estão ligados a partir das lições, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão a ser gradualmente localizados. +> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, num total de 40 questionários de três perguntas cada. Eles estão ligados a partir das lições, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão a ser gradualmente localizados. -## 🎓 Exemplos Amigáveis para Iniciantes +## 🎓 Exemplos para Iniciantes -**Novo na Ciência de Dados?** Criámos um [directório de exemplos](examples/README.md) especial com código simples e bem comentado para o ajudar a começar: +**Novo em Ciência de Dados?** Criámos um [diretório de exemplos](examples/README.md) especial com código simples e bem comentado para o ajudar a começar: -- 🌟 **Hello World** - O seu primeiro programa de ciência de dados -- 📂 **Loading Data** - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados -- 📊 **Simple Analysis** - Calcule estatísticas e encontre padrões -- 📈 **Basic Visualization** - Crie gráficos e diagramas -- 🔬 **Real-World Project** - Fluxo de trabalho completo do início ao fim +- 🌟 **Olá Mundo** - O seu primeiro programa de ciência de dados +- 📂 **Carregar 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 -Cada exemplo inclui comentários detalhados que explicam cada passo, tornando-o perfeito para principiantes absolutos! +Cada exemplo inclui comentários detalhados que explicam cada passo, tornando-o perfeito para iniciantes absolutos! -👉 **[Comece pelos exemplos](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Comece com os exemplos](examples/README.md)** 👈 ## Lições |![ Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pt.png)| |:---:| -| Roteiro do Ciência de Dados para Iniciantes - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Número da lição | Tema | Agrupamento de lições | Objetivos de aprendizagem | Lição ligada | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprender os conceitos básicos por detrás da ciência de dados e como ela se relaciona com 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 | Data Science Ethics | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conceitos, desafios e estruturas de Ética de Dados. | [aula](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [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 | Introduction to Statistics & Probability | [Introdução](1-Introduction/README.md) | As técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para entender os dados. | [aula](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados relacionais e os fundamentos de exploração e análise de dados relacionais com Structured Query Language, também conhecido como SQL (pronunciado “see-quell”). | [aula](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados não relacionais, os seus vários tipos e os fundamentos de 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 | Working with Python | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Noções básicas de uso de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se 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 | Data Preparation | [Trabalhar com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Tópicos sobre técnicas de dados para limpar e transformar os dados para lidar com desafios de dados em falta, imprecisos ou incompletos. | [aula](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizing Quantities | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆 | [aula](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar observações e tendências dentro de um intervalo. | [aula](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar percentagens discretas e agrupadas. | [aula](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar ligações 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 | Meaningful Visualizations | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas e orientações para tornar as suas visualizações valiosas para resolução eficaz de problemas e obtenção de insights. | [aula](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [Ciclo de Vida](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados e ao seu primeiro passo de aquisição e extração de dados. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [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 | Communication | [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 uma forma que torne mais fácil para os decisores compreenderem. | [aula](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in the Cloud | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta série de lições introduz a ciência de dados na nuvem e os seus benefícios. | [aula](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 | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treinar modelos usando ferramentas Low Code. |[aula](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 | [Dados na Nuvem](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implantar modelos com o Azure Machine Learning Studio. | [aula](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 | [No Mundo Real](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projectos guiados por ciência de dados no mundo real. | [aula](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definição de Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos por detrás da ciência de dados e como ela se relaciona com inteligência artificial, aprendizagem automática e big data. | [lição](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 de dados. | [lição](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. | [lição](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 dados. | [lição](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 aos fundamentos de explorar e analisar dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciada “see-quell”). | [lição](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 aos dados não relacionais, aos seus vários tipos e aos fundamentos de exploração e análise de bases de dados de documentos. | [lição](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 uso do Python para exploração de dados com bibliotecas como o Pandas. Recomenda-se uma compreensão fundamental da programação em Python. | [lição](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 limpar e transformar os dados para lidar com desafios de dados em falta, imprecisos ou incompletos. | [lição](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualizar Quantidades | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda a usar o Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆 | [lição](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualizar Distribuições de Dados | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar observações e tendências dentro de um intervalo. | [lição](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualizar Proporções | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar percentagens discretas e agrupadas. | [lição](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualizar Relações | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizar ligações e correlações entre conjuntos de dados e as suas variáveis. | [lição](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualizações Significativas | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Técnicas e orientação para tornar as suas visualizações valiosas para resolução eficaz de problemas e obtenção de insights. | [lição](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados e ao seu primeiro passo de aquisição e extração de dados. | [lição](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analisar | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca-se em técnicas para analisar dados. | [lição](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Comunicação | [Lifecycle](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 uma forma que facilite a compreensão por parte dos decisores. | [lição](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Ciência de Dados na Nuvem | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Esta série de lições introduz a ciência de dados na nuvem e os seus benefícios. | [lição](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Ciência de Dados na Nuvem | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treinar modelos usando ferramentas Low Code. |[lição](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Ciência de Dados na Nuvem | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implantar modelos com o Azure Machine Learning Studio. | [lição](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Ciência de Dados no Mundo Real | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projetos impulsionados por ciência de dados no mundo real. | [lição](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -170,23 +165,23 @@ Para mais informações, consulte a [documentação do GitHub](https://docs.gith ## VSCode Remote - Containers Siga estes passos para abrir este repositório num contentor usando a sua máquina local e o VSCode com a extensão VS Code Remote - Containers: -1. Se for a primeira vez a usar um contentor de desenvolvimento, por favor assegure-se de que o seu sistema cumpre os pré-requisitos (por ex. ter o Docker instalado) na [documentação de introdução](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Se é a primeira vez que usa um contentor de desenvolvimento, certifique-se de que o seu sistema cumpre os pré-requisitos (p.ex. ter o Docker instalado) na [documentação de arranque](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Para usar este repositório, pode abrir o repositório numa volume Docker isolado: +Para usar este repositório, pode abrir o repositório num volume Docker isolado: -**Nota**: Por baixo do capô, isto irá usar o comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 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 de contentores. +**Nota**: Por baixo do capô, isto utilizará o comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 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 de contentor. -Ou abra uma versão do repositório clonada ou descarregada localmente: +Ou abra uma cópia do repositório clonada localmente ou descarregada: - Clone este repositório para o seu sistema de ficheiros local. - Prima F1 e selecione o comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Seleccione a cópia clonada desta pasta, aguarde que o contentor inicie e experimente. +- Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde que o contentor inicie, e experimente. ## Acesso offline -Pode executar 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, depois, na pasta raiz deste repositório, escreva `docsify serve`. O website será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. +Pode executar 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, escreva `docsify serve`. O website será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. -> Nota, os notebooks não serão renderizados via Docsify, por isso 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-o separadamente no VS Code a correr um kernel Python. ## Outros Currículos @@ -200,29 +195,29 @@ A nossa equipa produz outros currículos! Confira: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD para Iniciantes](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 Iniciantes](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 Iniciantes](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) -[![Agentes de IA para Iniciantes](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 para Principiantes](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 Principiantes](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 Principiantes](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) +[![Agentes de IA para Principiantes](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) --- ### Série IA Generativa -[![IA Generativa para Iniciantes](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 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) [![IA Generativa (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) --- -### Aprendizagem Principal -[![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) -[![Cibersegurança para Iniciantes](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) -[![Desenvolvimento Web para Iniciantes](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 Iniciantes](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) -[![Desenvolvimento XR para Iniciantes](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) +### Aprendizagem Essencial +[![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) +[![Ciência de Dados 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) +[![Cibersegurança para Principiantes](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) +[![Desenvolvimento Web para Principiantes](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 Principiantes](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) +[![Desenvolvimento XR para Principiantes](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) --- @@ -236,17 +231,17 @@ A nossa equipa produz outros currículos! Confira: **Está a ter problemas?** Consulte o nosso [Guia de Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções para problemas comuns. -Se ficar bloqueado ou tiver alguma dúvida sobre como criar aplicações de IA. Junte-se a outros aprendizes e a desenvolvedores experientes nas discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente. +Se ficar bloqueado ou tiver alguma dúvida sobre a criação de aplicações de IA. Junte-se a outros aprendizes e a desenvolvedores experientes nas discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente. -[![Discord da 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) -Se tiver feedback do produto ou erros durante a construção visite: +Se tiver comentários sobre o produto ou encontrar 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) --- -Isenção de responsabilidade: -Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos por garantir a precisão, tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original, na sua língua original, deve ser considerado a fonte autorizada. Para informação crítica, recomenda-se uma tradução profissional efetuada por um tradutor humano. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução. +**Aviso legal**: +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original, na sua língua original, deve ser considerado a fonte fidedigna. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional efetuada por tradutores humanos. 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/ro/README.md b/translations/ro/README.md index 85fc5039b..1906b3984 100644 --- a/translations/ro/README.md +++ b/translations/ro/README.md @@ -1,13 +1,13 @@ -# Data Science pentru Începători - Un Curriculum +# Știința datelor pentru începători - Un Curriculum [![Deschide în GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -22,175 +22,175 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Stele 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/) -[![Discord 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) -[![Forum dezvoltatori 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) +[![Forumul dezvoltatorilor 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 de la Microsoft sunt bucuroși să ofere un curriculum de 10 săptămâni, 20 de lecții, dedicat Data Science. Fiecare lecție include chestionare pre-lecție și post-lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți construind, o metodă dovedită pentru ca noile competențe să rămână. +Azure Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, 20 de lecții, care tratează în întregime Știința Datelor. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți construind, o metodă dovedită pentru ca 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 contributorilor 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 din rândul [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 realizat de @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ro.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Sketchnote realizat de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Știința datelor pentru începători - _Sketchnote realizat de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Suport multilingv -#### Acceptat prin GitHub Action (Automatizat & Întotdeauna Actualizat) +#### Suportat prin GitHub Action (automatizat și întotdeauna la zi) -[Arabă](../ar/README.md) | [Bengaleză](../bn/README.md) | [Bulgară](../bg/README.md) | [Birmană (Myanmar)](../my/README.md) | [Chineză (Simplificată)](../zh/README.md) | [Chineză (Tradițională, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chineză (Tradițională, Macau)](../mo/README.md) | [Chineză (Tradițională, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croată](../hr/README.md) | [Cehă](../cs/README.md) | [Daneză](../da/README.md) | [Olandeză](../nl/README.md) | [Estonă](../et/README.md) | [Finlandeză](../fi/README.md) | [Franceză](../fr/README.md) | [Germană](../de/README.md) | [Greacă](../el/README.md) | [Ebraică](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Maghiară](../hu/README.md) | [Indoneziană](../id/README.md) | [Italiană](../it/README.md) | [Japoneză](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreeană](../ko/README.md) | [Lituaniană](../lt/README.md) | [Malaieză](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepaleză](../ne/README.md) | [Pidgin nigerian](../pcm/README.md) | [Norvegiană](../no/README.md) | [Persană (Farsi)](../fa/README.md) | [Poloneză](../pl/README.md) | [Portugheză (Brazilia)](../br/README.md) | [Portugheză (Portugalia)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Română](./README.md) | [Rusă](../ru/README.md) | [Sârbă (Chirilică)](../sr/README.md) | [Slovacă](../sk/README.md) | [Slovenă](../sl/README.md) | [Spaniolă](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suedeză](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipineză)](../tl/README.md) | [Tamilă](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailandeză](../th/README.md) | [Turcă](../tr/README.md) | [Ucraineană](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnameză](../vi/README.md) +[Arabă](../ar/README.md) | [Bengaleză](../bn/README.md) | [Bulgară](../bg/README.md) | [Birmană (Myanmar)](../my/README.md) | [Chineză (simplificată)](../zh/README.md) | [Chineză (tradițională, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chineză (tradițională, Macau)](../mo/README.md) | [Chineză (tradițională, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croată](../hr/README.md) | [Cehă](../cs/README.md) | [Daneză](../da/README.md) | [Olandeză](../nl/README.md) | [Estonă](../et/README.md) | [Finlandeză](../fi/README.md) | [Franceză](../fr/README.md) | [Germană](../de/README.md) | [Greacă](../el/README.md) | [Ebraică](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Maghiară](../hu/README.md) | [Indoneziană](../id/README.md) | [Italiană](../it/README.md) | [Japoneză](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreeană](../ko/README.md) | [Lituaniană](../lt/README.md) | [Malaeză](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepaleză](../ne/README.md) | [Pidgin nigeriană](../pcm/README.md) | [Norvegiană](../no/README.md) | [Persană (Farsi)](../fa/README.md) | [Poloneză](../pl/README.md) | [Portugheză (Brazilia)](../br/README.md) | [Portugheză (Portugalia)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Română](./README.md) | [Rusă](../ru/README.md) | [Sârbă (chirilică)](../sr/README.md) | [Slovacǎ](../sk/README.md) | [Slovenă](../sl/README.md) | [Spaniolă](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suedeză](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipineză)](../tl/README.md) | [Tamilă](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailandeză](../th/README.md) | [Turcă](../tr/README.md) | [Ucraineană](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnameză](../vi/README.md) -**Dacă doriți ca limbi suplimentare să fie acceptate, acestea sunt listate [aici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Dacă doriți ca limbi suplimentare să fie suportate, listele limbilor acceptate sunt disponibile [aici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Alăturați-vă comunității noastre -[![Discord 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) -Avem o serie pe Discord „Learn with AI” în desfășurare; aflați mai multe și alăturați-vă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie 2025. Veți primi sfaturi și trucuri pentru utilizarea GitHub Copilot în Data Science. +Avem o serie pe Discord "Learn with AI" în desfășurare; aflați mai multe și alăturați-vă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Veți primi sfaturi și trucuri pentru folosirea GitHub Copilot în Știința Datelor. ![Seria Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ro.jpg) # Ești student? -Începe cu următoarele resurse: +Începeți cu următoarele resurse: -- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pe această pagină veți găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher de certificare gratuit. Aceasta este o pagină pe care merită să o adăugați la favorite și să o verificați din când în când, deoarece schimbăm conținutul cel puțin lunar. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Alăturați-vă unei comunități globale de ambasadori studenți; aceasta ar putea fi o cale către Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pe această pagină veți găsi 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 schimbăm conținutul cel puțin lunar. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Alăturați-vă unei comunități globale de ambasadori studențești; aceasta ar putea fi calea dvs. către Microsoft. # Începeți ## 📚 Documentație -- **[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 la probleme comune -- **[Ghid de contribuție](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribuiți la acest proiect -- **[Pentru profesori](for-teachers.md)** - Ghid de predare și resurse pentru clasă +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurare pentru începători +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri de lucru comune +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluții pentru probleme frecvente +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect +- **[For Teachers](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 elementele de bază înainte de a te adânci în curriculum complet. -> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fork-uiți întregul repo și finalizați exercițiile pe cont propriu, începând cu un chestionar pre-lecție. Apoi citiți lecția și completați restul activităților. Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât să copiați codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formați 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**: Ești nou în știința datelor? Începe cu [exemplele noastre prietenoase pentru începători](examples/README.md)! Aceste exemple simple, bine comentate te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a aprofunda întregul curriculum. +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, dă fork întregului repo și finalizează exercițiile pe cont propriu, începând cu un chestionar dinaintea lecției. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât copiind codul soluției; totuși, acel cod 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 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. Verificați [Ghidul de instalare](INSTALLATION.md) pentru a configura mediul -2. Consultați [Ghidul de utilizare](USAGE.md) pentru a învăța cum să lucrați cu curriculumul -3. Începeți cu Lecția 1 și parcurgeți-le în ordine -4. Alăturați-vă [comunității noastre Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pentru suport +1. Verifică [Installation Guide](INSTALLATION.md) pentru a-ți configura mediul +2. Revizuiește [Usage Guide](USAGE.md) pentru a învăța cum să lucrezi cu curriculumul +3. Începe cu Lecția 1 și parcurge-le în ordine +4. Alătură-te comunității noastre [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 feedback-ul vostru [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Profesori**: am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback-ul vostru [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Cunoaște echipa +## Întâlnește echipa -[![Video promoțional](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promoțional") +[![Video promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promo") -**GIF de** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Faceți clic pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiectul realizat de persoanele care l-au creat! +**Gif de** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Faceți clic pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect persoanele care l-au creat! ## Pedagogie -Am ales două principii pedagogice în timp ce construim acest curriculum: să fie bazat pe proiecte și să includă chestionare frecvente. Până la sfârșitul acestei serii, cursanții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite modalități de a lucra cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare din lumea reală ale științei datelor și altele. +Am ales două principii pedagogice în timpul construirii acestui curriculum: asigurarea faptului că este bazat pe proiecte și că include chestionare frecvente. Până la sfârșitul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare din lumea reală pentru știința datelor și altele. -În plus, un chestionar cu miză scăzută înaintea unei lecții setează intenția studentului spre învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea chestionar după lecție asigură o retenție mai bună. Acest curriculum a fost proiectat pentru a fi flexibil și distractiv și poate fi urmat integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 10 săptămâni. +În plus, un chestionar cu miză scăzută înaintea unei ore setează intenția studentului către învățarea unui subiect, iar un al doilea chestionar după oră asigură o retenție mai bună. Acest curriculum a fost conceput pentru a fi 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. -> Găsiți [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), [Ghiduri de traducere](TRANSLATIONS.md). Apreciem feedback-ul tău constructiv! +> Găsiți [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), [Traduceri](TRANSLATIONS.md). Apreciem feedback-ul dvs. constructiv! ## Fiecare lecție include: - Sketchnote opțional -- Videoclip suplimentar opțional -- Chestionar de încălzire înaintea lecției +- Video suplimentar opțional +- Chestionar de încălzire înainte de lecție - Lecție scrisă -- Pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului +- Pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiți proiectul - Verificări ale cunoștințelor - O provocare -- Lectură suplimentară +- Lecturi suplimentare - Temă - [Chestionar după lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele se află în folderul Quiz-App, în total 40 de chestionare, câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din cadrul lecțiilor, dar aplicația chestionar poate fi rulată local sau distribuită pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Sunt traduse treptat. +> **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele se găsesc în folderul Quiz-App, în total 40 de chestionare cu câte trei întrebări fiecare. Ele sunt legate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Sunt traduse treptat. ## 🎓 Exemple prietenoase pentru începători -**Ești nou în Data Science?** Am creat un [director de exemple](examples/README.md) special cu cod simplu și bine comentat pentru a te ajuta să începi: +**Nou în știința datelor?** Am creat un [director de exemple](examples/README.md) special cu cod simplu și bine comentat pentru a vă ajuta să începeți: -- 🌟 **Hello World** - Primul tău program de data science -- 📂 **Loading Data** - Învață să citești și să explorezi seturi de date -- 📊 **Simple Analysis** - Calculează statistici și găsește tipare -- 📈 **Basic Visualization** - Creează diagrame și grafice +- 🌟 **Hello World** - Primul dvs. program de știința datelor +- 📂 **Loading Data** - Învățați să citiți și să explorați seturi de date +- 📊 **Simple Analysis** - Calculați statistici și găsiți tipare +- 📈 **Basic Visualization** - Creați grafice și diagrame - 🔬 **Real-World Project** - Flux de lucru complet de la început până la sfârșit -Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, făcându-l perfect pentru începători absoluți! +Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începători absoluți! -👉 **[Începe cu exemplele](examples/README.md)** 👈 +👉 **[Începeți cu exemplele](examples/README.md)** 👈 ## Lecții |![ Sketchnote de @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ro.png)| |:---:| -| Data Science pentru Începători: Foaie de parcurs - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Știința datelor pentru începători: Plan de parcurs - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Numărul lecției | Subiect | Gruparea lecției | Obiectivele de învățare | Lecție legată | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Definirea științei datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Aflați 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 | Etică în știința datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Concepte, provocări și cadre pentru etica 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 și probabilități | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Tehnici matematice ale probabilității și statisticii 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 datele](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date relaționale și elementele de bază pentru explorarea și analizarea datelor relaționale cu 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 datele](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date non-relaționale, tipurile lor și elementele de bază pentru explorarea și analizarea bazelor de date document. | [lecție](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Lucrul cu Python | [Lucrul cu datele](2-Working-With-Data/README.md) | Noțiuni de bază despre utilizarea Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Se recomandă o înțelegere 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 datele](2-Working-With-Data/README.md) | Subiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor 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 cum 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 a 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 recomandări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și pentru obținerea de insight-uri. | [lecție](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima sa etapă de achiziție și extragere a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiză | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici pentru analiza datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicare | [Ciclul 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 să le facă mai ușor de înțeles pentru 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 acesteia. | [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) | +| 02 | Data Science Ethics | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Date Ethics Concepts, Challenges & Frameworks. | [lecție](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Defining Data | [Introducere](1-Introduction/README.md) | How data is classified and its common sources. | [lecție](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introducere](1-Introduction/README.md) | The mathematical techniques of probability and statistics to understand data. | [lecție](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 the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “see-quell”). | [lecție](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, its various types and the basics of exploring and analyzing document databases. | [lecție](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 such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is recommended. | [lecție](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 the data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data. | [lecție](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 🦆 | [lecție](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 within an interval. | [lecție](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. | [lecție](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 and their variables. | [lecție](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 for making your visualizations valuable for effective problem solving and insights. | [lecție](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 its first step of acquiring and extracting data. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on techniques to analyze data. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier for decision makers to understand. | [lecție](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) | This series of lessons introduces data science in the cloud and its benefits. | [lecție](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. |[lecție](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. | [lecție](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 in the real world. | [lecție](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Urmați acești pași pentru a deschide acest exemplu într-un Codespace: -1. Faceți clic pe meniul derulant 'Code' și selectați opțiunea 'Open with Codespaces'. +1. Faceți clic pe meniul derulant Code și selectați opțiunea "Open with Codespaces". 2. Selectați + New codespace în partea de jos a panoului. Pentru mai multe informații, consultați [documentația GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Urmați acești pași pentru a deschide acest repo într-un container folosind mașina locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers: +Urmați acești pași pentru a deschide acest repo într-un container folosind mașina dvs. locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers: -1. Dacă este prima dată când utilizați un container de dezvoltare, vă rugăm să vă asigurați că sistemul îndeplinește cerințele prealabile (de ex. Docker instalat) din [documentația de început](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Dacă aceasta este prima dată când folosiți un container de dezvoltare, vă rugăm să vă asigurați că sistemul dvs. îndeplinește cerințele prealabile (de ex. să aveți Docker instalat) în [documentația de început](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Pentru a folosi acest depozit, puteți fie să deschideți depozitul într-un volum Docker izolat: -**Notă**: În esență, aceasta va folosi comanda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în locul sistemului de fișiere local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sunt mecanismul preferat pentru persistarea datelor din container. +**Notă**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Sau să deschideți o versiune clonată sau descărcată local a depozitului: -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- Clonați acest depozit în sistemul dvs. de fișiere local. +- Apăsați F1 și selectați comanda **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Selectați copia clonată a acestui folder, așteptați să pornească containerul și testați funcționalitățile. ## Acces offline -Puteți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul dvs.: `localhost:3000`. +Puteți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork-uiți acest repo, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina dvs. locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Website-ul va fi servit pe portul 3000 la localhost: `localhost:3000`. -> Notă, notebook-urile nu vor fi renderizate prin Docsify, deci când trebuie să rulați un notebook, faceți asta separat în VS Code rulând un kernel Python. +> Notă, notebook-urile nu vor fi afișate prin Docsify, așa că atunci când trebuie să rulați un notebook, faceți acest lucru separat în VS Code rulând un kernel Python. -## Alte curriculumuri +## Alte cursuri -Echipa noastră produce și alte curricula! Aruncați o privire: +Echipa noastră produce și alte programe de studiu! Consultați: ### LangChain @@ -200,53 +200,53 @@ Echipa noastră produce și alte curricula! Aruncați o privire: --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD pentru Începători](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 pentru Începători](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 pentru Începători](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) -[![Agenți AI pentru Începători](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) --- -### 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 Generativă +[![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) --- ### 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) -[![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) -[![Dezvoltare XR pentru Începători](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) --- ### Seria Copilot -[![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) -[![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) +[![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) ## Obținerea ajutorului -**Întâmpinați probleme?** Consultați [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune. +**Întâmpini probleme?** Consultă [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune. -Dacă rămâneți blocat sau aveți întrebări despre crearea aplicațiilor AI, alăturați-vă colegilor cursanți și dezvoltatorilor cu experiență în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. +Dacă te blochezi sau ai întrebări despre construirea aplicațiilor AI. Alătură-te celorlalți cursanți și dezvoltatorilor cu experiență în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin în care întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. -[![Discord 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) -Dacă aveți feedback despre produs sau întâmpinați erori în timpul dezvoltării, vizitați: +Dacă ai feedback despre produs sau întâmpini erori în timpul dezvoltării, vizitează: -[![Forumul dezvoltatorilor 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) --- -**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 autoritativă. Pentru informații critice, se recomandă o traducere profesională realizată de un traducător uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru orice neînțelegeri sau interpretări greșite care decurg din utilizarea 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 autoritativă. Pentru informații critice, se recomandă o traducere profesională realizată de un traducător uman. Nu suntem responsabili pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ru/README.md b/translations/ru/README.md index 79e8ca5fe..7d73ebf4e 100644 --- a/translations/ru/README.md +++ b/translations/ru/README.md @@ -1,56 +1,56 @@ -# Data Science для начинающих - Учебная программа +# Наука о данных для начинающих — учебная программа [![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) -[![Контрибуторы 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 перенос 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) +[![Контрибьюторы GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Задачи GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![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/) -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord Microsoft Foundry](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) +[![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, 20‑уроковую учебную программу, посвящённую Data Science. Каждый урок включает пре-урочный и пост-урочный тесты, письменные инструкции по выполнению урока, решение и домашнее задание. Наш проектно-ориентированный подход позволяет учиться, создавая проекты, что является проверенным способом закрепления новых навыков. +Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недельную программу из 20 уроков, полностью посвящённую науке о данных. Каждый урок включает викторины до и после урока, письменные инструкции для выполнения урока, решение и задание. Наш проектно-ориентированный подход позволяет учиться, создавая проекты — проверенный способ закрепить новые навыки. -**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). +**Огромная 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). -**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим авторам, рецензентам и участникам контента из числа [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), +**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим авторам, рецензентам и вкладчикам контента из числа [Студенческих послов Microsoft](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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ru.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука о данных для начинающих - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Поддержка нескольких языков -#### Поддерживается через GitHub Action (Автоматизированно и всегда актуально) +#### Поддерживается через GitHub Action (автоматизированно и всегда актуально) -[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощённый)](../zh/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../mo/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Нидерландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Французский](../fr/README.md) | [Немецкий](../de/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Итальянский](../it/README.md) | [Японский](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейский](../ko/README.md) | [Литовский](../lt/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Марати](../mr/README.md) | [Непали](../ne/README.md) | [Нигерийский пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Персидский (фарси)](../fa/README.md) | [Польский](../pl/README.md) | [Португальский (Бразилия)](../br/README.md) | [Португальский (Португалия)](../pt/README.md) | [Пенджабский (гурмухи)](../pa/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Русский](./README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Испанский](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Тагальский (филиппинский)](../tl/README.md) | [Тамильский](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) +[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощённый)](../zh/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../mo/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Нидерландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Французский](../fr/README.md) | [Немецкий](../de/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Итальянский](../it/README.md) | [Японский](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейский](../ko/README.md) | [Литовский](../lt/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непальский](../ne/README.md) | [Нигерийский пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Персидский (фарси)](../fa/README.md) | [Польский](../pl/README.md) | [Португальский (Бразилия)](../br/README.md) | [Португальский (Португалия)](../pt/README.md) | [Пенджабский (гурмукхи)](../pa/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Русский](./README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Испанский](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Тагалог (филиппинский)](../tl/README.md) | [Тамильский](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) -**Если вы хотите добавить дополнительные языки перевода, поддерживаемые языки перечислены [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Если вы хотите добавить дополнительные языки перевода, список поддерживаемых языков приведён [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) +[![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -У нас проходит серия мероприятий в Discord Learn with AI, узнайте больше и присоединяйтесь к нам на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) с 18 по 30 сентября 2025 г. Вы получите советы и приёмы по использованию GitHub Copilot для Data Science. +У нас идёт серия в Discord «Учимся с ИИ», 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 приёмы по использованию GitHub Copilot для науки о данных. ![Серия «Учимся с ИИ»](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ru.jpg) @@ -58,7 +58,7 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10‑недел Начните с следующих ресурсов: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На этой странице вы найдёте материалы 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 ежемесячно. +- [Страница Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На этой странице вы найдёте ресурсы для начинающих, наборы для студентов и даже способы получить бесплатный ваучер на сертификацию. Это страница, которую стоит добавить в закладки и просматривать время от времени, так как мы обновляем содержимое как минимум ежемесячно. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присоединяйтесь к глобальному сообществу студенческих послов — это может стать вашим путём в Microsoft. # Начало работы @@ -66,64 +66,64 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10‑недел ## 📚 Документация - **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Пошаговые инструкции по настройке для начинающих -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Примеры и распространённые рабочие сценарии +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Примеры и типичные рабочие процессы - **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Решения распространённых проблем - **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Как внести вклад в этот проект -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Руководство для преподавателей и ресурсы для классов +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Рекомендации по преподаванию и ресурсы для класса ## 👨‍🎓 Для студентов -> **Полные новички**: Не знакомы с Data Science? Начните с наших [дружелюбных для начинающих примеров](examples/README.md)! Эти простые, хорошо прокомментированные примеры помогут понять основы перед тем, как приступать к полной программе. -> **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**: чтобы использовать эту учебную программу самостоятельно, форкните весь репозиторий и выполняйте упражнения самостоятельно, начиная с пре-лекционного теста. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Старайтесь создавать проекты, понимая уроки, а не просто копируя код решений; тем не менее, этот код доступен в папках /solutions в каждом уроке, ориентированном на проект. Ещё одна идея — сформировать учебную группу с друзьями и проходить материалы 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). +> **Полные новички**: Новички в науке о данных? Начните с наших [примеров для начинающих](examples/README.md)! Эти простые, хорошо прокомментированные примеры помогут понять основы перед тем, как погрузиться в полный курс. +> **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**: чтобы использовать эту программу самостоятельно, форкните весь репозиторий и выполняйте упражнения самостоятельно, начиная с предлекционной викторины. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Старайтесь создавать проекты, понимая уроки, а не просто копируя код решения; однако этот код доступен в папках /solutions в каждом проектно-ориентированном уроке. Ещё одна идея — организовать 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). **Быстрый старт:** -1. Проверьте [Installation Guide](INSTALLATION.md), чтобы настроить окружение -2. Просмотрите [Usage Guide](USAGE.md), чтобы узнать, как работать с учебной программой -3. Начните с Урока 1 и проходите их последовательно -4. Присоединяйтесь к нашему [сообществу в Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) для поддержки +1. Проверьте [Installation Guide](INSTALLATION.md) чтобы настроить своё окружение +2. Ознакомьтесь с [Usage Guide](USAGE.md) чтобы узнать, как работать с этой программой +3. Начните с Урока 1 и проходите последовательно +4. Присоединяйтесь к нашему [сообществу в Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за поддержкой ## 👩‍🏫 Для преподавателей -> **Преподаватели**: мы включили некоторые предложения по использованию этой учебной программы в разделе [For Teachers](for-teachers.md). Нам будет очень важна ваша обратная связь [в нашем форуме обсуждений](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Преподаватели**: мы включили [несколько предложений](for-teachers.md) о том, как использовать эту программу. Нам будет приятно получить ваш отзыв [в нашем форуме обсуждений](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Наша команда +## Познакомьтесь с командой [![Промо-видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо-видео") -**Гифка от** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о проекте и людях, которые его создали! +**Гиф 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 две педагогические установки при создании этой учебной программы: обеспечить проектно-ориентированный подход и включить частые викторины. К концу этого цикла студенты изучат базовые принципы data science, включая этические концепции, подготовку данных, разные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, реальные примеры применения data science и многое другое. +Мы выбрали два педагогических принципа при создании этой учебной программы: обеспечить проектно-ориентированный подход и включить частые викторины. К концу этой серии студенты изучат базовые принципы науки о данных, включая этические концепции, подготовку данных, различные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, случаи использования науки о данных в реальном мире и многое другое. -Кроме того, небольшая викторина перед занятием настраивает студента на изучение темы, а вторая викторина после занятия помогает закрепить материал. Эта учебная программа разработана так, чтобы быть гибкой и интересной и может проходиться целиком или частями. Проекты начинаются с простых задач и становятся всё более сложными к концу 10-недельного цикла. +Кроме того, низкоавторитетная викторина перед занятием задаёт намерение студента на изучение темы, а вторая викторина после занятия обеспечивает лучшее запоминание. Эта учебная программа спроектирована быть гибкой и увлекательной и может проходиться целиком или частично. Проекты начинаются с простых и становятся всё более сложными к концу 10-недельного цикла. -> Найдите наш [Кодекс поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [Руководство по участию](CONTRIBUTING.md), [Руководство по переводам](TRANSLATIONS.md). Мы приветствуем ваши конструктивные отзывы! +> Ознакомьтесь с нашими [Кодекс поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [Руководство по участию](CONTRIBUTING.md), [Руководство по переводам](TRANSLATIONS.md). Мы приветствуем ваши конструктивные отзывы! ## Каждый урок включает: -- Необязательная скетчноут +- Необязательный скетчноут - Необязательное дополнительное видео -- Разминка-викторина перед уроком -- Письменный урок -- Для проектно-ориентированных уроков — пошаговые инструкции по созданию проекта +- Викторина для разогрева перед уроком +- Текстовый урок +- Для практических уроков — пошаговые руководства по созданию проекта - Проверки знаний -- Задача -- Дополнительное чтение +- Вызов +- Дополнительная литература - Домашнее задание - [Викторина после урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **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 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. Ссылки на них есть в уроках, но приложение викторин можно запустить локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`. Они постепенно локализуются. ## 🎓 Примеры для начинающих -**Новичок в Data Science?** Мы создали специальный [каталог примеров](examples/README.md) с простым, хорошо прокомментированным кодом, чтобы помочь вам начать: +**Новичок в науке о данных?** Мы создали специальный [каталог примеров](examples/README.md) с простым, хорошо документированным кодом, чтобы помочь вам начать: -- 🌟 **Hello World** - Ваша первая программа по data science -- 📂 **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 +- 🌟 **Hello World** - Ваша первая программа по науке о данных +- 📂 **Loading Data** - Научитесь читать и исследовать наборы данных +- 📊 **Simple Analysis** - Вычисляйте статистику и находите закономерности +- 📈 **Basic Visualization** - Создавайте диаграммы и графики +- 🔬 **Real-World Project** - Полный рабочий процесс от начала до конца Каждый пример содержит подробные комментарии, объясняющие каждый шаг, что делает их идеальными для абсолютных новичков! @@ -132,65 +132,65 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10‑недел ## Уроки -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ru.png)| +|![ Скетчноут от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ru.png)| |:---:| -| Дорожная карта Data Science For Beginners - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука о данных для начинающих: Дорожная карта - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Определение Data Science | [Введение](1-Introduction/README.md) | Изучите основные понятия data science и его связи 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) | -| 02 | Этика Data Science | [Введение](1-Introduction/README.md) | Понятия, вызовы и рамки этики данных. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Определение науки о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Изучить основные понятия науки о данных и то, как она связана 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) | +| 02 | Этика в науке о данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Понятия, проблемы и фреймворки этики данных. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](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) | [Jasmine](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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные и основы исследовании и анализа реляционных данных с использованием Structured Query Language, также известного как SQL (произносится «си-кью-эл»). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с данными](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) | [Jasmine](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. Рекомендуется базовое понимание программирования на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Темы и методы очистки и преобразования данных для работы с пропущенными, неточными или неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Введение в статистику и теорию вероятностей | [Введение](1-Introduction/README.md) | Математические приёмы теории вероятностей и статистики для понимания данных. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 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, также известного как SQL (произносится «си-кью-эл»). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](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) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Работа с Python | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Основы использования Python для исследования данных с помощью библиотек, таких как Pandas. Рекомендуется базовое знание программирования на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Темы по методам очистки и преобразования данных для работы с пропущенными, неточными или неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Визуализация количеств | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Научитесь использовать Matplotlib для визуализации данных о птицах 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Визуализация распределений данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и трендов внутри интервала. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Визуализация пропорций | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация дискретных и групповых процентов. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Визуализация распределений данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и трендов в пределах интервала. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](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) | [Jen](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) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Значимые визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Приёмы и рекомендации по созданию визуализаций, которые приносят ценность для решения задач и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Введение в жизненный цикл Data Science | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Введение в жизненный цикл data science и его первый шаг — получение и извлечение данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла data science фокусируется на методах анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | На этом этапе жизненного цикла data science внимание сосредоточено на представлении выводов из данных так, чтобы их было легче понять лицам, принимающим решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science в облаке | [Данные в облаке](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Эта серия уроков знакомит с data science в облаке и его преимуществами. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science в облаке | [Данные в облаке](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) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science в облаке | [Данные в облаке](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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science в реальном мире | [В реальном мире](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты, основанные на data science, в реальных условиях. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 13 | Осмысленные визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Приёмы и рекомендации для создания визуализаций, полезных для эффективного решения задач и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](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) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных фокусируется на методах анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных фокусируется на представлении выводов из данных таким образом, чтобы их было проще понять лицам, принимающим решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Наука о данных в облаке | [Данные в облаке](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Этот цикл уроков вводит понятие науки о данных в облаке и её преимущества. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука о данных в облаке | [Данные в облаке](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение моделей с помощью средств Low Code. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Наука о данных в облаке | [Данные в облаке](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)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Наука о данных в реальных условиях | [В реальной среде](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты, управляемые наукой о данных, в реальном мире. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Выполните следующие шаги, чтобы открыть этот пример в Codespace: -1. Нажмите меню Code и выберите опцию Open with Codespaces. -2. Выберите + New codespace в нижней части панели. -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). +Follow these steps to open this sample in a Codespace: +1. Нажмите на выпадающее меню Code и выберите опцию Open with Codespaces. +2. Выберите + New codespace внизу панели. +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Выполните эти шаги, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере, используя вашу локальную машину и VSCode с расширением VS Code Remote - Containers: +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: -1. Если вы впервые используете контейнер разработки, убедитесь, что ваша система соответствует требованиям (например, установлен Docker) в [документации по началу работы](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Чтобы использовать этот репозиторий, вы можете либо открыть репозиторий в изолированном Docker-томе: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Примечание**: Под капотом это будет использовать команду Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** для клонирования исходного кода в Docker-том вместо локальной файловой системы. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) являются предпочтительным механизмом для сохранения данных контейнера. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -Или откройте локально склонированную или загруженную копию репозитория: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Клонируйте этот репозиторий на вашу локальную файловую систему. -- Нажмите F1 и выберите команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Выберите склонированную копию этой папки, дождитесь запуска контейнера и попробуйте работать. +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. -## Оффлайн доступ +## Офлайн-доступ -Вы можете запускать эту документацию оффлайн, используя [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкните этот репозиторий, [установите Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашей локальной машине, затем в корневой папке этого репозитория введите `docsify serve`. Веб-сайт будет доступен на порту 3000 по адресу localhost: `localhost:3000`. +Вы можете запускать эту документацию офлайн, используя [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкните этот репозиторий, [установите Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локальной машине, затем в корневой папке этого репозитория выполните `docsify serve`. Веб-сайт будет доступен на порту 3000 на вашем локальном хосте: `localhost:3000`. -> Примечание: ноутбуки не будут отображаться через Docsify, поэтому когда вам нужно запустить ноутбук, делайте это отдельно в VS Code с включённым Python-ядром. +> Примечание: блокноты (notebooks) не будут отображаться через Docsify, поэтому когда вам нужно запустить блокнот, делайте это отдельно в VS Code с запущенным Python-ядром. -## Другие учебные программы +## Другие курсы -Наша команда выпускает и другие учебные программы! Ознакомьтесь: +Наша команда создаёт и другие учебные программы! Ознакомьтесь: ### LangChain @@ -207,7 +207,7 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10‑недел --- -### Серия по генеративному ИИ +### Серия генеративного 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) @@ -215,13 +215,13 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10‑недел --- -### Основное обучение -[![ML 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) -[![Data Science 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) +### Основные курсы +[![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) -[![IoT 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) +[![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) --- @@ -232,21 +232,21 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10‑недел [![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) -## Получение помощи +## Получить помощь -**Возникли проблемы?** Ознакомьтесь с нашим [Руководством по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для решений распространённых проблем. +**Возникли проблемы?** Посмотрите наше [Руководство по устранению неполадок](TROUBLESHOOTING.md) для решений распространённых проблем. -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 обмениваются. +Если вы застряли или у вас возникли вопросы по созданию ИИ-приложений, присоединяйтесь к другим учащимся и опытным разработчикам в обсуждениях MCP. Это поддерживающее сообщество, где вопросы приветствуются, а знания охотно делятся. [![Microsoft Foundry в Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Если у вас есть отзывы о продукте или вы сталкиваетесь с ошибками во время разработки, посетите: +Если у вас есть отзывы о продукте или вы обнаружили ошибки во время разработки, посетите: [![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) --- -**Отказ от ответственности**: -Этот документ был переведен с помощью сервиса машинного перевода на основе ИИ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется обратиться к профессиональному переводчику. Мы не несем ответственности за любые недопонимания или неверные толкования, возникшие в результате использования этого перевода. +Отказ от ответственности: +Этот документ был переведен с помощью сервиса AI-перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод, выполненный человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования этого перевода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sk/README.md b/translations/sk/README.md index a4821f555..309ca08ca 100644 --- a/translations/sk/README.md +++ b/translations/sk/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arabčina](../ar/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Barmčina (Mjanmarsko)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Macau)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Holandčina](../nl/README.md) | [Estónčina](../et/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Francúzština](../fr/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Indonézština](../id/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kannadčina](../kn/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Litovčina](../lt/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Malajálamčina](../ml/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálština](../ne/README.md) | [Nigérijský pidžin](../pcm/README.md) | [Norština](../no/README.md) | [Perzština (fársí)](../fa/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Svahilčina](../sw/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipíny)](../tl/README.md) | [Támilčina](../ta/README.md) | [Telugčina](../te/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Urdčina](../ur/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) +[Arabčina](../ar/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Barmský (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Macau)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Holandčina](../nl/README.md) | [Estónčina](../et/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Francúzština](../fr/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Indonézština](../id/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kannadčina](../kn/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Estónčina](../lt/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Malajálamčina](../ml/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálčina](../ne/README.md) | [Nigérijský pidžin](../pcm/README.md) | [Norčina](../no/README.md) | [Perzština (fársí)](../fa/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Svahilčina](../sw/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipíny)](../tl/README.md) | [Tamilčina](../ta/README.md) | [Telugčina](../te/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Urdčina](../ur/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) -**Ak si prajete ďalšie preklady, podporované jazyky sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ak chcete pridať ďalšie preklady, podporované jazyky 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 bežiacu sériu „Učte sa s AI“ na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na [Séria Učte sa s AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dostanete tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre dátovú vedu. +Máme prebiehajúcu sériu „Učte sa s AI“ na Discorde, dozviete sa viac a pripojiť sa k nám môžete na [Séria Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky, ako používať GitHub Copilot pre Dátovú vedu. ![Séria Učte sa s AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sk.jpg) @@ -58,34 +58,34 @@ Máme bežiacu sériu „Učte sa s AI“ na Discorde, dozviete sa viac a pripoj Začnite s nasledujúcimi zdrojmi: -- [Stránka pre študentov](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 voucher na certifikát. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť medzi záložky a čas od času skontrolovať, pretože obsah meníme aspoň raz za mesiac. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pripojte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu. +- [Stránka pre študentov](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 voucher. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť do záložiek a občas skontrolovať, pretože obsah meníme aspoň raz mesačne. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pripojte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto by mohla byť vaša cesta do Microsoftu. # Začíname ## 📚 Dokumentácia -- **[Sprievodca inštaláciou](INSTALLATION.md)** - Krok za krokom inštrukcie na nastavenie pre začiatočníkov -- **[Sprievodca používaním](USAGE.md)** - Príklady a bežné pracovné postupy +- **[Príručka inštalácie](INSTALLATION.md)** - Krok za krokom inštrukcie na nastavenie prostredia pre začiatočníkov +- **[Príručka používania](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)** - Pokyny pre vyučujúcich a materiály do vyučovania +- **[Príspevky](CONTRIBUTING.md)** - Ako prispieť do tohto projektu +- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - Pokyny pre vyučovanie a materiály do triedy ## 👨‍🎓 Pre študentov -> **Úplní začiatočníci**: Ste nováčik v dátovej vede? Začnite s našimi [príkladmi pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre okomentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celého učebného plánu. -> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: ak chcete používať tento kurz samostatne, forknite celý repozitár a vykonajte cvičenia sami, začínajúc prednáškovým testom. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšné aktivity. Snažte sa vytvárať projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu zo riešení; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii zameranej na projekty. Ďalšou možnosťou je vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť si obsah spoločne. Pre 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 nový v dátovej vede? Začnite s našimi [príkladmi priateľskými 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)**: ak chcete používať tento kurz samostatne, forkajte celý repozitár a dokončujte cvičenia sami, začínajúc kvízom pred prednáškou. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšok aktivít. Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania riešení; tieto riešenia sú však dostupné v priečinkoch /solutions v každej projektovo orientovanej lekcii. Ďalšou možnosťou je založiť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť si obsah spoločne. 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 [Sprievodcu inštaláciou](INSTALLATION.md) na nastavenie prostredia -2. Prezrite si [Sprievodcu používaním](USAGE.md), aby ste sa naučili, ako pracovať s učebným plánom -3. Začnite lekciou 1 a pokračujte postupne -4. Pridajte sa k našej [Discord komunite](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pre podporu +1. Skontrolujte [Príručku inštalácie](INSTALLATION.md), aby ste si nastavili prostredie +2. Prečítajte si [Príručku používania](USAGE.md), aby ste sa naučili, ako pracovať s učebným plánom +3. Začnite s Lekciou 1 a pracujte postupne +4. Pridajte sa do našej [komunity na Discorde](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pre podporu ## 👩‍🏫 Pre učiteľov -> **Učitelia**: zahrnuli sme [niektoré návrhy](for-teachers.md) o tom, ako používať tento učebný plán. Radi by sme dostali vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Učitelia**: zahrnuli sme [niekoľko návrhov](for-teachers.md) na to, ako používať tento učebný plán. Radi by sme dostali vašu spätnú väzbu [na našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Spoznajte tím +## Zoznámte sa s tímom [![Propagačné video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Propagačné video") @@ -94,103 +94,103 @@ Začnite s nasledujúcimi zdrojmi: ## Pedagógia -Pri tvorbe tohto kurikula sme si zvolili dve pedagogické zásady: 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. +Zvolili sme dve pedagogické zásady pri tvorbe tejto osnovy: zabezpečiť, aby bola založená na projektoch, a aby obsahovala 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 použiteľností dátovej vedy a ďalšie. -Okrem toho nízko-stakes kvíz pred hodinou nastavuje zámer študenta na štúdium témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje lepšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné a môže sa absolvovať celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími až do konca 10-týždňového cyklu. +Okrem toho nízko-rizikový kvíz pred hodinou nastavuje študentovi zámer učiť sa tému, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie zapamätanie. Táto osnova bola navrhnutá tak, aby bola flexibilná a zábavná a možno ju absolvovať celú alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 10-týždňového cyklu. -> Nájdite náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Preklady](TRANSLATIONS.md) smernice. Vítame vaše konštruktívne pripomienky! +> Nájdite náš [Kodex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pokyny na prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Pokyny na preklad](TRANSLATIONS.md). Vítame vaše konštruktívne pripomienky! ## Každá lekcia obsahuje: -- Voliteľnú sketchnotu +- Voliteľný sketchnote - Voliteľné doplnkové video -- Pred-lesson warmup kvíz (voliteľný) -- Písanú lekciu -- Pre lekcie založené na projekte, krok-za-krokom návody, ako projekt postaviť -- Kontroly vedomostí -- Výzvu +- Úvodný prípravný kvíz pred lekciou +- Písaná lekcia +- Pre projektové lekcie podrobné krok za krokom návody, ako projekt vybudovať +- Kontrolné otázky +- Výzva - Doplnkové čítanie -- Zadanie -- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- Úloha +- [Kvíz po lekcii](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú umiestnené v priečinku Quiz-App, spolu 40 kvízov po troch otázkach. Sú prepojené z lekcií, ale kvízovú aplikáciu je možné spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; postup nájdete v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú. +> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú umiestnené v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov po troch otázkach. Sú prepojené z lekcií, ale aplikáciu s kvízmi je možné spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; postup nájdete v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú. ## 🎓 Príklady priateľské pre začiatočníkov -**Nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár s príkladmi](examples/README.md) s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať: +**Nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) s jednoduchým, dobre okomentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať: - 🌟 **Hello World** - Váš prvý program v dátovej vede -- 📂 **Loading Data** - Naučte sa čítať a skúmať datasety +- 📂 **Loading Data** - Naučte sa čítať a skúmať dataset-y - 📊 **Simple Analysis** - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory - 📈 **Basic Visualization** - Vytvorte grafy a diagramy -- 🔬 **Real-World Project** - Kompletný pracovný postup od začiatku do konca +- 🔬 **Real-World Project** - Kompletný pracovný tok od začiatku do konca -Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, takže je ideálny pre absolútnych začiatočníkov! +Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, čo ho robí ideálnym pre úplných začiatočníkov! 👉 **[Začnite s príkladmi](examples/README.md)** 👈 ## Lekcie -|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sk.png)| +|![ Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sk.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnota od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán cesty - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Číslo lekcie | Téma | Kategória lekcie | Výukové ciele | Prepojená lekcia | Autor | +| Číslo lekcie | Téma | Zaradenie lekcie | Učebné ciele | Prepojená lekcia | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definovanie dátovej vedy | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí 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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce dátovej etiky. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definovanie údajov | [Introduction](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 | [Introduction](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 | [Working With Data](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 | [Working With Data](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 v Pythone | [Working With Data](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Témy o technikách čistenia a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nepresnými alebo neúplnými dátami. | [lekcia](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Vizualizácia množstiev | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu údajov o vtákoch 🦆 | [lekcia](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Vizualizácia rozdelení dát | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia pozorovaní a trendov v rámci intervalu. | [lekcia](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Vizualizácia pomerov | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | Zmysluplné vizualizácie | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a odporúčania na to, aby vaše vizualizácie boli hodnotné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](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 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentovanie poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich porozumenie rozhodovacím orgánom. | [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) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov s Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Dátová veda v praxi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty poháňané dátovou vedou v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definícia dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučiť sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí 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 etiky v dátach, výzvy a rámce. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definícia údajov | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Ako sa údaje 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 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 údajmi | [Práca s údajmi](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačných údajov a základy skúmania a analýzy relačných údajov pomocou Structured Query Language, známeho aj 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 údajmi | [Práca s údajmi](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačných údajov, 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 Pythonom | [Práca s údajmi](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 údajmi](2-Working-With-Data/README.md) | Témy o technikách spracovania dát pre čistenie a transformáciu údajov na zvládanie chýbajúcich, nepresných alebo neúplných dát. | [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 údajov o vtákoch 🦆 | [lekcia](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Vizualizácia rozdelenia dát | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizovanie pozorovaní a trendov v rámci intervalu. | [lekcia](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizácia pomerov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizovanie 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) | Vizualizovanie prepojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými. | [lekcia](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Zmysluplné vizualizácie | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a usmernenia, 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) | +| 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 extrahovania 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 prezentovanie poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje rozhodovateľom ich pochopenie. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Dátová veda v cloude | [Dáta v cloude](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej prínosy. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Dátová veda v cloude | [Dáta v cloude](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Dátová veda v cloude | [Dáta v cloude](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov s Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Dátová veda v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty dátovej vedy 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 tento príklad v Codespace: -1. Kliknite na rozbaľovacie menu Code a vyberte možnosť Open with Codespaces. +1. Kliknite na rozbaľovaciu ponuku Code a vyberte možnosť Open with Codespaces. 2. Vyberte + New codespace v spodnej časti panela. -Pre viac informácií si pozrite [dokumentáciu GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +For more info, check out the [GitHub documentation](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, aby ste otvorili tento repo v kontejnery pomocou vášho lokálneho stroja a VS Code s rozšírením VS Code Remote - Containers: -1. Ak je to váš prvýkrát pri používaní vývojového kontajnera, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (t.j. máte nainštalovaný Docker) v [dokumentácii pre začiatočníkov](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (t.j. máte nainštalovaný Docker) v [dokumentácii pre začiatočníkov](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Ak chcete tento repozitár používať, môžete ho buď otvoriť v izolovanom Docker volume: +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**Poznámka**: Pod kapotou to použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na naklonovanie zdrojového kódu do Docker volume namiesto lokálneho súborového systému. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaný mechanizmus na perzistenciu dát v kontajneri. +**Poznámka**: Pod kapotou, toto použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na sklonovanie zdrojového kódu do Docker volume namiesto lokálneho súborového systému. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaný mechanizmus pre perzistentné dáta kontajnera. -Alebo otvorte lokálne naklonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára: +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Naklonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému. -- Stlačte F1 a vyberte príkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vyberte naklonovanú kópiu tejto zložky, počkajte, kým sa kontajner spustí, a vyskúšajte to. +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. -## Offline prístup +## Offline access -Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvorte si fork tohto repozitára, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašom lokálnom počítači, potom v koreňovej zložke tohto repozitára zadajte `docsify serve`. Webstránka bude servírovaná na porte 3000 na vašom localhost: `localhost:3000`. +Dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forknite tento repo, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na váš lokálny stroj, potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte `docsify serve`. Webstránka bude servírovaná na porte 3000 na vašom localhoste: `localhost:3000`. > Poznámka, notebooky nebudú renderované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, urobte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom. -## Iné kurikuly +## Iné učebné osnovy -Náš tím vytvára aj ďalšie učebné látky! Pozrite si: +Náš tím vytvára aj ďalšie učebné osnovy! Pozrite si: ### LangChain @@ -203,7 +203,7 @@ Náš tím vytvára aj ďalšie učebné látky! Pozrite si: [![AZD pre začiatočníkov](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 pre začiatočníkov](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 pre začiatočníkov](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) -[![Agenti AI pre začiatočníkov](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 agenty pre začiatočníkov](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) --- @@ -216,10 +216,10 @@ Náš tím vytvára aj ďalšie učebné látky! Pozrite si: --- ### Základné vzdelávanie -[![Strojové učenie 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) +[![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) [![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) +[![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) [![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) [![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) [![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) @@ -227,20 +227,20 @@ Náš tím vytvára aj ďalšie učebné látky! Pozrite si: --- ### Séria Copilot -[![Copilot pre párované programovanie s 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 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) ## Získanie pomoci -**Máte problémy?** Skontrolujte našu [Príručku riešenia problémov](TROUBLESHOOTING.md) pre riešenia bežných problémov. +**Máte problémy?** Pozrite si náš [Návod na riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md) pre riešenia bežných problémov. -Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky ohľadom tvorby 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 slobodne. +Ak uviaznete alebo máte akékoľvek otázky týkajúce sa vytvárania AI aplikácií. Pripojte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporujúca komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa voľne zdieľajú. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby pri vývoji, navštívte: +Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo narazíte na chyby počas vývoja, navštívte: [![Fórum vývojárov 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) @@ -248,5 +248,5 @@ Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby pri vývoji, navštívte: **Vylúčenie zodpovednosti**: -Tento dokument bol preložený pomocou služby strojového prekladu založenej na umelej inteligencii [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa usilujeme o presnosť, berte prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku treba považovať za záväzný zdroj. Pre kritické informácie odporúčame využiť profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. +Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladovej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, berte prosím na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pri kritických informáciách sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nezodpovedáme za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sl/README.md b/translations/sl/README.md index ec55afe56..a4c13821d 100644 --- a/translations/sl/README.md +++ b/translations/sl/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[Arabščina](../ar/README.md) | [Bengalščina](../bn/README.md) | [Bolgarščina](../bg/README.md) | [Burmansko (Myanmar)](../my/README.md) | [Kitajščina (poenostavljeno)](../zh/README.md) | [Kitajščina (tradicionalno, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kitajščina (tradicionalno, Macau)](../mo/README.md) | [Kitajščina (tradicionalno, Taiwan)](../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) | [Hindijščina](../hi/README.md) | [Madžarščina](../hu/README.md) | [Indonezijščina](../id/README.md) | [Italijanščina](../it/README.md) | [Japonščina](../ja/README.md) | [kanadaščina (Kannada)](../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 pidžin](../pcm/README.md) | [Norveščina](../no/README.md) | [Perzijščina (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljščina](../pl/README.md) | [Portugalščina (Brazilija)](../br/README.md) | [Portugalščina (Portugal)](../pt/README.md) | [Pandžabščina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romunščina](../ro/README.md) | [Ruščina](../ru/README.md) | [Srboščina (Cirilica)](../sr/README.md) | [Slovaščina](../sk/README.md) | [Slovenščina](./README.md) | [Španščina](../es/README.md) | [Svahilščina](../sw/README.md) | [Švedščina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../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) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**Če želite, da so dodatni jeziki prevedeni, so podprti jeziki navedeni [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Če želite dodatne prevode, podprte jezike najdete [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Pridruži se naši skupnosti +#### Pridružite se naši skupnosti [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Imamo potekajočo serijo na Discordu Learn with AI, izveste več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Prejeli boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost. +Imamo tekočo serijo "Learn with AI" na Discordu, izveste več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Prejeli boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot pri podatkovni znanosti. -![Serija Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sl.jpg) +![Serija Učenje z AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sl.jpg) -# Si študent? +# Ste študent? -Začni z naslednjimi viri: +Začnite z naslednjimi viri: -- [Student Hub page](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, kako pridobiti brezplačen potrdilni bon. To je stran, ki si jo želite označiti med priljubljenimi in občasno preveriti, saj redno osvežujemo vsebino vsaj enkrat na mesec. -- [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. +- [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, kako dobiti brezplačen kupon za certifikat. To je stran, ki si jo želite dodati med zaznamke in jo občasno preveriti, saj vsebine vsaj mesečno menjamo. +- [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 način za vstop v Microsoft. # Začetek ## 📚 Dokumentacija -- **[Vodnik za namestitev](INSTALLATION.md)** - Korak-po-korak navodila za nastavitev za začetnike -- **[Vodnik za uporabo](USAGE.md)** - Primeri in pogosti delovni tokovi -- **[Odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md)** - Rešitve za pogoste težave -- **[Vodnik za prispevanje](CONTRIBUTING.md)** - Kako prispevati k temu projektu -- **[Za učitelje](for-teachers.md)** - Navodila za poučevanje in gradiva za učilnice +- **[Vodnik za namestitev](INSTALLATION.md)** - Korak-po-korak navodila za nastavitev okolja za začetnike +- **[Vodnik za uporabo](USAGE.md)** - Primeri in pogosti poteki dela +- **[Odpravljanje 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 učne vsebine za razred ## 👨‍🎓 Za študente -> **Popolni začetniki**: Niste vešči podatkovne 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 kurikulum. -> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: če želite ta kurikulum uporabljati samostojno, forkajte celoten repo in dokončajte vaje samostojno, začenši s kvizom pred predavanjem. Nato preberite predavanje in dokončajte preostale dejavnosti. Poskusite ustvariti projekte z razumevanjem lekcij namesto kopiranja kode rešitve; koda je na voljo v mapah /solutions v vsaki lekciji, usmerjeni v projekte. Druga ideja je, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in greste skozi vsebino skupaj. 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**: 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 kurikulum. +> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: če želite uporabljati ta kurikulum samostojno, forkajte celoten repozitorij in samostojno opravite vaje, začenši s pred-predavanjem kvizom. Nato preberite predavanje in dokončajte preostale aktivnosti. Poskusite ustvariti projekte z razumevanjem lekcij, namesto da bi kopirali kodo rešitve; ta koda je na voljo v mapah /solutions v vsaki lekciji, usmerjeni v projekte. Druga ideja je oblikovati študijsko skupino s prijatelji in skupaj preiti skozi 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 [Vodnik za namestitev](INSTALLATION.md) za nastavitev okolja -2. Preglejte [Vodnik za uporabo](USAGE.md), da se naučite, kako delati s kurikulumom -3. Začnite z Lekcijo 1 in nadaljujte zaporedno +1. Preverite [Vodnik za namestitev](INSTALLATION.md) za nastavitev vašega okolja +2. Preglejte [Vodnik za uporabo](USAGE.md) in se naučite, kako delati s kurikulumom +3. Začnite z Lekcijo 1 in nadaljujte zaporedoma 4. Pridružite se naši [Discord skupnosti](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podporo ## 👩‍🏫 Za učitelje -> **Učitelji**: vključili smo nekaj predlogov v [za učitelje](for-teachers.md) o tem, kako uporabiti ta kurikulum. 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) o tem, kako uporabiti ta kurikulum. Veseli bomo vaših povratnih informacij [v našem forumu za razprave](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Spoznajte ekipo [![Promocijski video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promocijski video") **Gif avtor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknite zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili! +> 🎥 Kliknite sliko zgoraj za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili! ## Pedagogika -Izbrali smo dve pedagoški načeli pri izdelavi tega učnega načrta: zagotoviti, da je zasnovan kot projektno usmerjen, in da vključuje pogoste kvize. Do konca te serije bodo učenci osvojili 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. +Izbrali smo dve pedagoški načeli pri gradnji tega kurikuluma: zagotoviti, da temelji na projektih, in vključiti pogoste kvize. Do konca te serije se bodo učenci naučili osnovnih načel 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. -Poleg tega kviz z nizkim tveganjem pred lekcijo postavi namero študenta za učenje teme, medtem ko drugi kviz po lekciji zagotavlja nadaljnje zadržanje 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 postajajo vse bolj zapleteni do konca 10-tedenskega cikla. +Poleg tega kviz z nizko stopnjo tveganja pred predavanjem usmerja namen učenca k učenju teme, medtem ko drugi kviz po predavanju zagotavlja nadaljnje zadrževanje znanja. Ta kurikulum je zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče opraviti v celoti ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj zapleteni do konca 10-tedenskega cikla. -> Oglejte si naše [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevanje](CONTRIBUTING.md), [Prevajanje](TRANSLATIONS.md) smernice. Veselimo se vaših konstruktivnih povratnih informacij! +> Najdite naš [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevanje](CONTRIBUTING.md), [Prevajanje](TRANSLATIONS.md) smernice. Veseli smo vaših konstruktivnih povratnih informacij! ## Vsaka lekcija vključuje: -- Izbirna sketchnota -- Neobvezni dodatni posnetek -- Pripravljalni kviz pred lekcijo -- Pisna lekcija -- Za lekcije, zasnovane kot projekt, vodniki po korakih za izdelavo projekta -- Preverjanje znanja +- Neobvezni sketchnote +- Neobvezni dodatni video +- Predpredavalni ogrevalni kviz +- Pisno lekcijo +- Za lekcije, ki temeljijo na projektih, vodnike korak za korakom za izdelavo projekta +- Preverjanja znanja - Izziv - Dodatno branje -- Domača naloga +- Nalogo - [Kviz po lekciji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so shranjeni v mapi `quiz-app`, skupaj 40 kvizov, vsak s tremi vprašanji. Priključeni so znotraj lekcij, vendar se kvizna aplikacija lahko zažene lokalno ali razporedi v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma se lokalizirajo. +> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so vsebovani v mapi Quiz-App, skupaj 40 kvizov s po tremi vprašanji vsak. Povezani so znotraj lekcij, vendar lahko aplikacijo kviza zaženete lokalno ali jo razmestite v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma se prevajajo. -## 🎓 Primeri za začetnike +## 🎓 Primeri prijazni začetnikom -**Ste novi v podatkovni znanosti?** Ustvarili smo poseben [imenik primerov](examples/README.md) z enostavno, dobro komentirano kodo, da vam pomagamo začeti: +**Novi v podatkovni znanosti?** Ustvarili smo poseben [primeri direktorij](examples/README.md) z enostavno, dobro komentirano kodo, ki vam bo pomagala začeti: -- 🌟 **Hello World** - vaš prvi program podatkovne znanosti -- 📂 **Nalaganje podatkov** - Naučite se brati in raziskovati nabore podatkov -- 📊 **Preprosta analiza** - Izračunajte statistiko in poiščite vzorce -- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Ustvarite diagrame in grafe -- 🔬 **Projekt iz resničnega sveta** - Celoten potek dela od začetka do konca +- 🌟 **Hello World** - Vaš prvi program za podatkovno znanost +- 📂 **Loading Data** - Naučite se brati in raziskovati nize podatkov +- 📊 **Simple Analysis** - Izračunajte statistike in poiščite vzorce +- 📈 **Basic Visualization** - Ustvarite diagrame in grafe +- 🔬 **Real-World Project** - Celoten potek dela od začetka do konca -Vsak primer vsebuje podrobne komentarje, ki pojasnjujejo vsak korak, zato je popoln za popolne začetnike! +Vsak primer vsebuje podrobne komentarje, ki pojasnjujejo vsak korak, zato je kot nalašč za popolne začetnike! 👉 **[Začnite s primeri](examples/README.md)** 👈 @@ -134,68 +134,68 @@ Vsak primer vsebuje podrobne komentarje, ki pojasnjujejo vsak korak, zato je pop |![ Sketchnote avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sl.png)| |:---:| -| Podatkovna znanost za začetnike: Načrt poti - _Sketchnote avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Številka lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor | +| Številka lekcije | Tema | Skupina lekcij | Učni cilji | Povezana lekcija | Avtor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Opredelitev podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojnim učenjem in velikimi podatki. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [posnetek](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti podatkovne etike, izzivi in okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Opredelitev podatkov | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako se podatki razvrščajo in njihovi pogosti 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) [posnetek](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 analiziranja relacijskih podatkov z jezikom Structured Query Language, znanim tudi kot SQL (izgovori se “see-quell”). | [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 analiziranja dokumentnih baz 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 uporabo knjižnic, kot je Pandas. Priporočeno je osnovno razumevanje programiranja v Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [posnetek](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Priprava podatkov | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikah za čiščenje in transformacijo podatkov za obvladovanje izzivov, kot so manjkajoči, netočni ali nepopolni podatki. | [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 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 grupiranih odstotkov. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Vizualizacija odnosov | [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 | Smiselne vizualizacije | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in napotki za ustvarjanje vizualizacij, ki so vredne za učinkovito reševanje problemov in pridobivanje vpogledov. | [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 njegovo prvo fazo 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 | [Podatki v oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta niz lekcij predstavlja podatkovno znanost v oblaku in njene koristi. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Podatkovna znanost v oblaku | [Podatki v oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Usposabljanje modelov z orodji Low Code. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Podatki v oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nameščanje modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Podatkovna znanost v resničnem svetu | [V resničnem svetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti, ki jih poganja podatkovna znanost, v resničnem svetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Opredelitev podatkovne znanosti | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojim 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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Koncepti etike podatkov, izzivi in okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Opredelitev podatkov | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Kako se podatki klasificirajo in njihovi pogosti viri. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Uvod v statistiko in verjetnost | [Introduction](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v relacijske podatke in osnove raziskovanja ter analiziranja relacijskih podatkov s strukturiranim poizvedbenim jezikom, znanim kot SQL (izgovori se “see-quell”). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Delo z NoSQL podatki | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v neralacijske podatke, njihove različne vrste in osnove raziskovanja ter analiziranja dokumentnih baz podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Delo s Pythonom | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove uporabe Pythona za raziskovanje podatkov z uporabo knjižnic, kot je Pandas. Priporoča se 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikah za čiščenje in transformacijo podatkov za obvladovanje manjkajočih, netočnih ali nepopolnih podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Vizualizacija količin | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opazovanj in trendov v okviru intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Vizualizacija deležev | [Data Visualization](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 odnosov | [Data Visualization](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 | Smiselne vizualizacije | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in navodila za ustvarjanje vizualizacij, ki so uporabne za učinkovito reševanje problemov in pridobivanje vpogledov. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti in njegov prvi korak — pridobivanje in izvleček podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | V tej fazi življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotočamo na tehnike za analizo podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacija | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | V tej fazi se osredotočamo na predstavitev vpogledov iz podatkov na način, ki je za odločevalce lažje razumljiv. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Podatkovna znanost v oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta niz lekcij predstavlja podatkovno znanost v oblaku in njene prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Podatkovna znanost v oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Učenje modelov z orodji z nizko kodo. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Postavitev modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Podatkovna znanost v praksi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti, ki jih poganja podatkovna znanost, 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, da odprete ta vzorec v Codespace: 1. Kliknite spustni meni Code in izberite možnost Open with Codespaces. -2. Izberite + New codespace na dnu podokna. -Za več informacij si oglejte [GitHub dokumentacija](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +2. Na dnu podokna 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-for-a-repository). ## VSCode Remote - Containers -Sledite tem korakom, da odprete ta repozitorij v kontejnerju z uporabo vašega lokalnega računalnika in VSCode z razširitvijo VS Code Remote - Containers: +Sledite tem korakom, da odprete ta repozitorij v vsebniku s pomočjo vaše lokalne naprave in VSCode z razširitvijo VS Code Remote - Containers: -1. Če prvič uporabljate razvojni kontejner, se prepričajte, da vaš sistem izpolnjuje predpogojne zahteve (npr. imate nameščen Docker) v [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Če je to vaš prvič, ko uporabljate razvojni vsebnik, poskrbite, da vaš sistem izpolnjuje predpogoje (npr. da imate nameščen Docker) v [dokumentaciji za začetek](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Za uporabo tega repozitorija lahko ali odprete repozitorij v izoliranem Docker volumnu: +Za uporabo tega repozitorija ga lahko ali odprete v izoliranem Docker volumnu: -**Opomba**: Pod površjem bo to uporabilo ukaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** za kloniranje izvorne kode v Docker volumen namesto lokalnega datotečnega sistema. [Volumni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) so priporočeni mehanizem za ohranjanje podatkov kontejnerja. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. Ali pa odprite lokalno klonirano ali preneseno različico repozitorija: -- Klonirajte ta repozitorij v svoj lokalni datotečni sistem. +- Klonirajte ta repozitorij na vaš lokalni datotečni sistem. - Pritisnite F1 in izberite ukaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se kontejner zažene, in preizkusite stvari. +- Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se vsebnik zažene, in preizkusite. -## Dostop brez povezave +## Brez povezave -Dokumentacijo lahko poganjate brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Naredite fork tega repozitorija, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vaš lokalni računalnik, nato v korenski mapi tega repozitorija vnesite `docsify serve`. Spletna stran bo strežena na vratih 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. +To dokumentacijo lahko zaženete brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vaš lokalni računalnik, nato pa v korenski mapi tega repozitorija vnesite `docsify serve`. Spletna stran bo služena na vratih 3000 na vašem localhost: `localhost:3000`. -> Opomba: zvezki (notebooks) se ne bodo prikazovali preko Docsify, zato, ko potrebujete zagon zvezka, to storite ločeno v VS Code z zagonom Python jedra. +> Opomba: zvezki (notebooks) se ne bodo upodobili prek Docsify, zato, ko morate zagnati zvezek, to storite ločeno v VS Code z zagonom Python jedra. -## Drugi učni programi +## Drugi kurikulumi -Naša ekipa pripravlja tudi druge učne programe! Oglejte si: +Naša ekipa ustvarja tudi druge kurikulume! 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) -[![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) +[![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) --- @@ -216,7 +216,7 @@ Naša ekipa pripravlja tudi druge učne programe! Oglejte si: --- ### Osnovno učenje -[![Strojno učenje za začetnike](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 za začetnike](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 začetnike](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 začetnike](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) [![Kibernetska varnost za začetnike](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) @@ -227,26 +227,26 @@ Naša ekipa pripravlja tudi druge učne programe! Oglejte si: --- ### Serija Copilot -[![Copilot za parno programiranje 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 za AI pri parnem programiranju](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 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) -## Iskanje pomoči +## Pomoč -**Se soočate s težavami?** Preverite naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogosto pojavljajočih se težav. +**Imate težave?** Preverite naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih težav. -Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede izdelave AI aplikacij. Pridružite se drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. Gre za podporno skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli. +Če se zataknete ali imate vprašanja o ustvarjanju AI aplikacij, se pridružite drugim učečim se in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prostodušno deli. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Če imate povratne informacije o izdelku ali se med gradnjo pojavijo napake, obiščite: +Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med razvijanjem, obiščite: -[![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) +[![Razvijalski forum 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) --- 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, upoštevajte, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Za avtoritativni vir velja izvirni dokument v izvirnem jeziku. Za kritične informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne odgovarjamo. +Ta dokument je bil preveden s pomočjo storitve za avtomatski prevod z umetno inteligenco Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, upoštevajte, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v svojem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za pomembne informacije priporočamo strokovni prevod, opravljen s strani usposobljenega prevajalca. Nismo odgovorni za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sr/README.md b/translations/sr/README.md index e60fab31a..ca6d2efc2 100644 --- a/translations/sr/README.md +++ b/translations/sr/README.md @@ -1,20 +1,20 @@ -# Наука о подацима за почетнике - Курикулум +# Наука о подацима за почетнике - Наставни план [![Отвори у GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub лиценца](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub сарадници](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub проблеми](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub захтеви за повлачење](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![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/) [![PR-ови добродошли](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub пратиоци](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/) @@ -22,35 +22,35 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![GitHub звезде](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 Дискорд](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) -[![Форум програмера 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 форум за програмере](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 у Microsoft-у са задовољством нуде 10-недељни, 20-лекцијски курикулум посвећен Науци о подацима. Свака лекција укључује квиз пре и после лекције, писана упутства за завршетак лекције, решење и задатак. Наша педагогија заснована на пројектима омогућава вам да учите док градите, проверен начин да се нове вештине "задрже". +Azure Cloud Advocates у компанији Microsoft са задовољством нуде 10-недељни, 20-лекцијски наставни план који се бави Науком о подацима. Свaka лекција укључује квиз пре лекције и након лекције, писана упутства за извођење лекције, решење и задатак. Наша педагогија заснована на пројектима омогућава вам да учите док градите, доказани начин да се нове вештине „задрже“. -**Велике захвалности нашим ауторима:** [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). +**Велико хвала нашим ауторима:** [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). -**🙏 Посебне захвалности 🙏 нашим ауторима, рецензентима и сарадницима садржаја који су [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** нарочито 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), +**🙏 Посебне захвалности 🙏 нашим ауторима, рецензентима и сарадницима садржаја који су део [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** нарочито 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/) |![Скетчнот од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sr.png)| |:---:| | Наука о подацима за почетнике - _Скетчнот од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Подршка више језика +### 🌐 Подршка за више језика #### Подржано преко GitHub Action (Аутоматизовано и увек ажурно) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Српски (ћирилица)](./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) +[Арапски](../ar/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Бугарски](../bg/README.md) | [Бирмански (Мјанмар)](../my/README.md) | [Кинески (поједностављени)](../zh/README.md) | [Кинески (традиционални, Хонг Конг)](../hk/README.md) | [Кинески (традиционални, Макао)](../mo/README.md) | [Кинески (традиционални, Тајван)](../tw/README.md) | [Хрватски](../hr/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Дански](../da/README.md) | [Холандски](../nl/README.md) | [Естонски](../et/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Француски](../fr/README.md) | [Немачки](../de/README.md) | [Грчки](../el/README.md) | [Хебрејски](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Мађарски](../hu/README.md) | [Индонежански](../id/README.md) | [Италијански](../it/README.md) | [Јапански](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корејски](../ko/README.md) | [Литвански](../lt/README.md) | [Малајски](../ms/README.md) | [Малајалам](../ml/README.md) | [Марати](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Нигеријски Пиџин](../pcm/README.md) | [Норвешки](../no/README.md) | [Персијски (Фарси)](../fa/README.md) | [Пољски](../pl/README.md) | [Португалски (Бразил)](../br/README.md) | [Португалски (Португал)](../pt/README.md) | [Пунџаби (Гурмухи)](../pa/README.md) | [Румунски](../ro/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Српски (ћирилица)](./README.md) | [Словачки](../sk/README.md) | [Словеначки](../sl/README.md) | [Шпански](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Тагалог (Филипински)](../tl/README.md) | [Тамилски](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тајландски](../th/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Украјински](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вијетнамски](../vi/README.md) -**If you wish to have additional translations languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ако желите да додате додатне језике који су подржани, погледајте листу [овде](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Придружите се нашој заједници -[![Microsoft Foundry Дискорд](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) -Имамо на рачуну Discord серију Learn with AI која је у току, сазнајте више и придружите нам се на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) од 18 - 30 септембра, 2025. Ту ћете добити савете и трикове за коришћење GitHub Copilot-а за Науку о подацима. +Имамо текућу Discord серију Learn with AI, сазнајте више и придружите нам се на [Серија Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) од 18. до 30. септембра 2025. године. Добићете савете и трикове за коришћење GitHub Copilot за Науку о подацима. ![Серија Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sr.jpg) @@ -58,74 +58,74 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством нуде 10- Започните са следећим ресурсима: -- [Страница Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На овој страници наћи ћете ресурсе за почетнике, Student пакете и чак начине да добијете бесплатан ваучер за сертификат. Ово је страница коју вреди означити и повремено проверити јер мењамо садржај најмање једном месечно. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Придружите се глобалној заједници студентских амбасадора, ово може бити ваш улаз у Microsoft. +- [Страница за студенте](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На овој страници наћи ћете ресурсе за почетнике, студентске пакете и чак начине да добијете бесплатан ваучер за сертификат. Ово је страница коју желите означити и повремено проверити јер ми мењамо садржај најмање месечно. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Придружите се глобалној заједници студентских амбасадора, ово може бити ваш пут у Microsoft. -# Започињање +# Почетак рада ## 📚 Документација -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Детаљна упутства за подешавање за почетнике -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Примери и уобичајени токови рада -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Решења за уобичајене проблеме -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Како допринети овом пројекту -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Упутства за наставу и ресурси за учионицу +- **[Водич за инсталацију](INSTALLATION.md)** - Корак по корак упутства за подешавање за почетнике +- **[Упутство за коришћење](USAGE.md)** - Примери и уобичајени начини рада +- **[Отстрањавање проблема](TROUBLESHOOTING.md)** - Решавање уобичајених проблема +- **[Водич за допринос](CONTRIBUTING.md)** - Како допринети овом пројекту +- **[За наставнике](for-teachers.md)** - Упутства за предавање и ресурси за учионицу ## 👨‍🎓 За студенте -> **Потпуни почетници**: Новац у науци о подацима? Почните са нашим [примерима прилагођеним почетницима](examples/README.md)! Ови једноставни, добро коментарисани примери ће вам помоћи да разумете основе пре него што зароните у цео курикулум. -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: да бисте користили овај курикулум самостално, форкујте цео репо и завршите вежбе самостално, почевши са квизом пре предавања. Затим прочитајте предавање и завршите остатак активности. Покушајте да креирате пројекте разумећи лекције уместо да копирате код решења; међутим, тај код је доступан у /solutions фолдерима у свакој лекцији усмереној на пројекат. Још једна идеја је да формирате групу за учење са пријатељима и проћи кроз садржај заједно. За даље проучавање препоручујемо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Апсолутни почетници**: Нови сте у науци о подацима? Почните са нашим [примерима прилагођеним почетницима](examples/README.md)! Ови једноставни, добро коментарисани примери помоћи ће вам да разумете основе пре него што зароните у цео наставни план. +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: да бисте користили овај наставни план сами, форкујте цео репо и завршите вежбе сами, почињући са пред-лекцијским квизом. Онда прочитајте предавање и завршите остатак активности. Покушајте да креирате пројекте разумевањем лекција уместо копирањем решења; међутим, тај код је доступан у /solutions фасциклама у свакој лекцији оријентисаној на пројекат. Једна идеја је да формирате студијску групу са пријатељима и прођете 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). **Брзи почетак:** -1. Проверите [Installation Guide](INSTALLATION.md) да подесите своје окружење -2. Прегледајте [Usage Guide](USAGE.md) да бисте сазнали како радити са курикулумом -3. Почните са Лекцијом 1 и радите редом +1. Проверите [Водич за инсталацију](INSTALLATION.md) да подесите своје окружење +2. Прегледајте [Упутство за коришћење](USAGE.md) да бисте научили како да радите са наставним планом +3. Почните са Лекцијом 1 и радите узастопно 4. Придружите се нашој [Discord заједници](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за подршку ## 👩‍🏫 За наставнике -> **Наставници**: укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) о томе како да користите овај курикулум. Радујемо се вашим повратним информацијама [у нашем дискусионом форуму](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Наставници**: укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) о томе 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)! ## Упознајте тим [![Промо видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо видео") **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 људи који су га створили! -## Педагонија +## Педагогија -Изабрали смо два педагошка начела приликом изградње овог курикулума: да буде заснован на пројектима и да укључује честе квизове. До краја ове серије, ученици ће савладати основна појма из науке о подацима, укључујући етичке концепте, припрему података, различите начине рада са подацима, визуелизацију података, анализу података, реалне случајеве употребе науке о подацима и још много тога. +Изабрали смо два педагошка начела приликом израде овог курикулума: осигурање да је заснован на пројектима и да укључује честе квизове. До краја ове серије, студенти ће научити основна принципы науке о подацима, укључујући етичке појмове, припрему података, различите начине рада са подацима, визуелизацију података, анализу података, примере из стварног света у којима се користи наука о подацима и још много тога. -Поред тога, квиз са ниским улогом пре часa поставља намеру ученика да научи тему, док други квиз после часа обезбеђује даље задржавање знања. Овај курикулум је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се похађати у целости или делимично. Пројекти почињу мали и постају све сложенији до краја циклуса од 10 недеља. +Поред тога, квиз са ниским улогом пре часа поставља намеру ученика ка учењу теме, док други квиз после часа осигурава даље задржавање знања. Овај курикулум је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се похађати у целини или делимично. Пројекти почињу мали и постају све сложенији до краја циклуса од 10 недеља. -> Пронађите наш [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) смернице. Добродошла су ваша конструктивна повратна информација! +> Пронађите наш [Код понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [Доприноси](CONTRIBUTING.md), [Превођење](TRANSLATIONS.md) смернице. Добродошли су ваши конструктивни коментари! -## Свако предавање садржи: +## Свака лекција обухвата: -- Опционо скичнот -- Опционо допунско видео -- Квиз за загревање пре лекције +- Опциони скичнот +- Опциони допунски видео +- Припремни квиз пре лекције - Писана лекција -- За лекције засноване на пројектима, корак-по-корак упутства како изградити пројекат +- За лекције засноване на пројектима, водич корак-по-корак како изградити пројекат - Провере знања - Изазов -- Додатно читање +- Допунско читање - Задатак -- [Пост-лекцијски квиз](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Квиз после лекције](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фолдору Quiz-App, укупно 40 квизова по три питања сваки. Они су повезани из самих лекција, али quiz апликација се може покренути локално или деплојовати на Azure; пратите упутства у фолдеру `quiz-app`. Постепено се локализују. +> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фасцикли Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања. Повезани су изнутра у лекцијама, али квиз апликацију можете покренути локално или је поставити на Azure; пратите упутства у фасцикли `quiz-app`. Они се постепено локализују. ## 🎓 Примери прилагођени почетницима -**Нови у науци о подацима?** Креирали смо посебан [директоријум са примерима](examples/README.md) са једноставним, добро коментарисаним кодом да вам помогнемо да почнете: +**Нови у науци о подацима?** Направили смо посебан [директоријум примера](examples/README.md) са једноставним, добро коментарисаним кодом који ће вам помоћи да започнете: -- 🌟 **Hello World** - Ваш први програм из науке о подацима -- 📂 **Учитавање података** - Научите како читати и истраживати скупове података -- 📊 **Једноставна анализа** - Израчунајте статистике и пронађите обрасце -- 📈 **Основна визуализација** - Креирајте графиконе и дијаграме -- 🔬 **Пројекат из стварног света** - Комплетан ток рада од почетка до краја +- 🌟 **Hello World** - Ваш први програм за науку о подацима +- 📂 **Loading Data** - Научите како читати и истраживати скупове података +- 📊 **Simple Analysis** - Израчунајте статистике и пронађите обрасце +- 📈 **Basic Visualization** - Креирајте графиконе и дијаграме +- 🔬 **Real-World Project** - Потпуни 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, чинећи их савршеним за апсолутне почетнике! 👉 **[Почните са примерима](examples/README.md)** 👈 @@ -137,60 +137,60 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством нуде 10- | Наука о подацима за почетнике: План пута - _Скетчнот од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Број лекције | Тема | Груписање лекције | Циљеви учења | Повезана лекција | Аутор | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Дефинисање науке о подацима | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Научите основне концепте иза науке о подацима и како је повезана са вештачком интелигенцијом, машинским учењем и великим подацима. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Етика у науци о подацима | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Концепти етике података, изазови и оквири. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Дефинисање података | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Увод у статистику и вероватноћу | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Математичке технике вероватноће и статистике за разумевање података. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Рад са релационим подацима | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у релационе податке и основе истраживања и анализе релационих података коришћењем Structured Query Language, познатог као SQL (изговара се “си-квел”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Рад са NoSQL подацима | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у нон-релационе податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе документ-оријентисаних база података. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Рад са Python-ом | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Основе коришћења Python-а за истраживање података са библиотекама као што је Pandas. Препоручује се основно познавање програмирања у Python-у. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Припрема података | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Теме о техникама рада са подацима за чишћење и трансформацију података како би се решили изазови недостајућих, нетачних или непотпуних података. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Визуализација количина | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Научите како да користите Matplotlib за визуализацију података о птицама 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Визуализација расподеле података | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација посматрања и трендова унутар интервала. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Визуализација пропорција | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација дискретних и груписаних процената. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Визуализација односа | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација веза и корелација између сетова података и њихових променљивих. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Смислене визуализације | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење визуализација које су корисне за ефикасно решавање проблема и добијање увида. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Увод у животни циклус науке о подацима | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Увод у животни циклус науке о подацима и његов први корак — прикупљање и екстракцију података. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Анализа | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на технике за анализу података. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Комуникација | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на презентовање увида из података на начин који олакшава разумевање доносилаца одлука. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Наука о подацима у облаку | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ова серија лекција представља науку о подацима у облаку и њене предности. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Наука о подацима у облаку | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тренирање модела помоћу Low Code алата. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Наука о подацима у облаку | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Деплојовање модела помоћу 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 | Наука о подацима у пракси | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Пројекти вођени науком о подацима у стварном свету. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Дефинисање науке о подацима | [Introduction](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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Етика у науци о подацима | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Концепти, изазови и оквири за етику података. | [лекција](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Дефинисање података | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори. | [лекција](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Увод у статистику и вероватноћу | [Introduction](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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Рад са релaционим подацима | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у релaционе податке и основи истраживања и анализе релaционих података помоћу Structured Query Language, такође познатог као SQL (изговара се “see-quell”). | [лекција](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Рад са NoSQL подацима | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у нерелaционе податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе докумената база података. | [лекција](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Рад у Python-у | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Основе коришћења Python-а за истраживање података са библиотекама 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) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Припрема података | [Working With Data](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) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Визуализација количина | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Научите како користити Matplotlib за визуелизацију података о птицама 🦆 | [лекција](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Визуализација расподеле података | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација опажања и трендова унутар интервала. | [лекција](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Визуализација пропорција | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација дискретних и груписаних процената. | [лекција](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Визуализација веза | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација веза и корелација између скупова података и њихових променљивих. | [лекција](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Смислене визуализације | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење визуализација које су вредне за ефикасно решавање проблема и добијање увида. | [лекција](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Увод у животни циклус науке о подацима | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Увод у животни циклус науке о подацима и његова прва фаза прикупљања и издвајања података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Анализа | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на технике за анализу података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Комуникација | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на презентовање увида из података на начин који олакшава доносиоцима одлука да их разумеју. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Наука о подацима у облаку | [Cloud Data](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) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука о подацима у облаку | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тренирање модела коришћењем Low Code алата. |[лекција](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Наука о подацима у облаку | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Постављање модела са Azure Machine Learning Studio. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Наука о подацима у природи | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Пројекти вођени науком о подацима у стварном свету. | [лекција](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Пратите ове кораке да отворите овај пример у Codespace: -1. Кликните на Code падајући мени и изаберите опцију Open with Codespaces. -2. На дну панела изаберите + New 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). +Пратите ове кораке да отворите овај пример у Codespace-у: +1. Кликните на падајући мени Code и изаберите опцију Open with Codespaces. +2. Изаберите + New codespace на дну панела. +За више информација, погледајте [документацију GitHub-а](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 отворите овај репо у контејнеру користећи ваш локални рачунар и VS Code уз екстензију VS Code Remote - Containers: +Пратите ове кораке да отворите овај репозиторијум у контејнеру користећи ваш локални рачунар и VSCode користећи проширење VS Code Remote - Containers: -1. Ако је ово први пут да користите development container, молимо уверите се да ваш систем испуњава претпоставке (нпр. да имате инсталиран Docker) у [документацији за почетак рада](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ако је ово ваш први пут да користите развојни контејнер, молимо уверите се да ваш систем испуњава предуслове (нпр. да имате инсталиран Docker) у [документацији за почетак](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Да бисте користили овај репозиторијум, можете или отворити репозиторијум у изолованом Docker волумену: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Томови](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- Клонирајте овај репозиторијум на ваш локални фајл систем. -- Притисните F1 и изаберите команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Изаберите клон копију ове фасцикле, сачекајте да се контејнер покрене, и испробајте. +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. -## Офлајн приступ +## Оффлајн приступ -Можете покренути ову документацију офлајн користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкујте овај репо, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локалном рачунару, затим у коренском фолдеру овог репа откуцајте `docsify serve`. Вебсајт ће бити сервирани на порту 3000 на вашем localhost-у: `localhost:3000`. +Можете покренути ову документацију оффлајн користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork-ујте овај репозиторијум, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локалном рачунару, затим у коренском фолдеру овог репозиторијума откуцајте `docsify serve`. Веб сајт ће бити сервирани на порту 3000 на вашем localhost-у: `localhost:3000`. -> Напомена: notebook-ови неће бити рендеровани преко Docsify, па када треба да покренете notebook, урадите то посебно у VS Code-у покренувши Python kernel. +> Напомена, notebook-ови неће бити рендеровани преко Docsify-а, тако да када треба да покренете notebook, урадите то посебно у VS Code-у покрећући Python kernel. ## Остали курикулуми -Наш тим прави и друге курикулуме! Погледајте: +Наш тим производи и друге курикулуме! Погледајте: ### LangChain @@ -207,46 +207,46 @@ Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: --- -### Серија генеративног 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 (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) -[![Генеративни 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) +### 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 -[![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) -[![Data Science 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) +[![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) +[![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) +[![Вештачка интелигенција 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) [![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) +[![Интернет ствари 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) --- ### Copilot серија -[![Copilot за AI парно 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 парско програмирање уз 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 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) -## Добијање помоћи +## Како добити помоћ -**Имате проблема?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења за уобичајене проблеме. +**Имате проблема?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења уобичајених проблема. -Ако запнете или имате било каквих питања у вези са прављењем AI апликација. Придружите се другим учесницима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржавајућа заједница у којој су питања добродошла и знање се слободно дели. +Ако запнете или имате било каквих питања о развоју AI апликација, придружите се другим полазницима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржавајућа заједница у којој су питања добродошла и знање се слободно дели. -[![Дискорд Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Discord за Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ако имате повратне информације о производу или грешке током развоја посетите: +Ако имате повратне информације о производу или пријављујете грешке током израде, посетите: -[![Форум за програмере 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) +[![Форум програмера 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) --- -**Ограничење одговорности**: -Овај документ је преведен уз помоћ AI преводилачке услуге [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако тежимо тачности, имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати коначним и меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод који обавља стручни преводилац. Не сносимо одговорност за било какве неспоразуме или погрешне тумачења која произилазе из употребе овог превода. +Изјава о одрицању одговорности: +Овај документ је преведен помоћу услуге за превод засноване на вештачкој интелигенцији (AI) — Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, имајте у виду да аутоматски преводи могу да садрже грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод који изврши стручни преводилац. Не сносимо одговорност за било какве неспоразуме или погрешне тумачења која произилазе из коришћења овог превода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sv/README.md b/translations/sv/README.md index 6e13bd7da..35fca95b9 100644 --- a/translations/sv/README.md +++ b/translations/sv/README.md @@ -1,56 +1,56 @@ -# Data Science for Beginners - A Curriculum +# Data Science för nybörjare - En läroplan [![Öppna i 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-licens](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub-bidragsgivare](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub-ärenden](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pullförfrågningar](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs välkomna](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-bevakare](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-stjärnor](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 Foundry Utvecklarforum](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 kursplan helt om Data Science. Varje lektion inkluderar för- och efterquiz, skriftliga instruktioner för att genomföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära genom att bygga — ett beprövat sätt för nya färdigheter att "fästa". +Azure Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda ett 10-veckors, 20-lektioners läroprogram helt om Data Science. Varje lektion inkluderar för- och efter-quiz, skriftliga instruktioner för att slutföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära samtidigt som du bygger, ett beprövat sätt för nya kunskaper att "sätta sig". **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). -**🙏 Stort tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsbidragsgivare,** 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), +**🙏 Särskilt tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsbidragsgivare,** 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), [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 av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sv.png)| +|![Skissnotering av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sv.png)| |:---:| -| Data Science för nybörjare - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science för nybörjare - _Skissnotering av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Stöd för flera språk -#### Stöds via GitHub Action (Automatiserat & alltid uppdaterat) +#### Stöds via GitHub Action (Automatiserat och alltid uppdaterat) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**If you wish to have additional translations languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Om du vill att ytterligare översättningsspråk ska stödjas finns de listade [här](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Gå med i vår community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Vi har en Discord-serie "Learn with AI" pågående — läs mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18–30 september 2025. Du kommer få tips och tricks för att använda GitHub Copilot för Data Science. +Vi har en pågående Discord-serie "Learn with AI", läs 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. ![Lär dig med AI-serien](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sv.jpg) @@ -58,32 +58,32 @@ Vi har en Discord-serie "Learn with AI" pågående — läs mer och gå med oss Kom igång med följande resurser: -- [Student Hub page](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 certifikatvoucher. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla då och då eftersom vi byter ut innehåll minst en gång i månaden. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Gå med i ett globalt community av studentambassadörer — det här kan vara din väg in till Microsoft. +- [Student Hub-sidan](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På den här sidan hittar du nybörjarresurser, studentpaket och till och med sätt att få ett gratis certifikatvoucher. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla då och då eftersom vi byter ut innehåll 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, det kan vara din väg in till Microsoft. -# Komma igång +# Kom igång ## 📚 Dokumentation -- **[Installationsguide](INSTALLATION.md)** - Steg-för-steg installationsinstruktioner för nybörjare -- **[Användningsguide](USAGE.md)** - Exempel och vanliga arbetsflöden +- **[Installationsguide](INSTALLATION.md)** - Steg-för-steg-installationsinstruktioner för nybörjare +- **[Användarguide](USAGE.md)** - Exempel och vanliga arbetsflöden - **[Felsökning](TROUBLESHOOTING.md)** - Lösningar på vanliga problem -- **[Bidra](CONTRIBUTING.md)** - Hur du bidrar till detta projekt -- **[För lärare](for-teachers.md)** - Vägledning för undervisning och material för klassrumsbruk +- **[Bidragsguide](CONTRIBUTING.md)** - Hur man bidrar till det här projektet +- **[För lärare](for-teachers.md)** - Undervisningsråd och klassrumsresurser ## 👨‍🎓 För studenter -> **Helt nybörjare**: Ny på 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 kursplanen. -> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: för att använda denna kursplan på egen hand, fork:a hela repot och genomför övningarna själv, börja med ett förföreläsningsquiz. Läs sedan föreläsningen och slutför resten av aktiviteterna. Försök skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; den koden finns dock tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektorienterad lektion. En annan idé är att bilda 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). +> **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 detta kursmaterial på egen hand, skapa en fork av hela repot och slutför övningarna på egen hand, börja med ett förföreläsnings-quiz. Läs sedan föreläsningen och slutför resten av aktiviteterna. Försök att skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; den koden finns dock tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektorienterad lektion. Ett annat förslag är att bilda 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. Kontrollera [Installationsguide](INSTALLATION.md) för att ställa in din miljö -2. Gå igenom [Användningsguide](USAGE.md) för att lära dig hur du arbetar med kursplanen +1. Kontrollera [Installationsguiden](INSTALLATION.md) för att ställa in din miljö +2. Gå igenom [Användarguiden](USAGE.md) för att lära dig hur du arbetar med kursmaterialet 3. Börja med Lektion 1 och arbeta igenom dem i ordning -4. Gå med i vårt [Discord-community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) för support +4. Gå med i vår [Discord-community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) för stöd ## 👩‍🏫 För lärare -> **Lärare**: vi har [inkluderat några förslag](for-teachers.md) om hur ni kan använda denna kursplan. Vi uppskattar gärna er feedback [i vårt diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Lärare**: vi har [inkluderat några förslag](for-teachers.md) om hur man använder detta kursmaterial. Vi vill gärna ha din feedback [i vårt diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Möt teamet @@ -94,36 +94,36 @@ Kom igång med följande resurser: ## Pedagogik -Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggt denna kursplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den innehåller frekventa quiz. I slutet av denna serie kommer studenter ha lärt sig grundläggande principer för datavetenskap, inklusive etiska begrepp, datapreparation, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall för datavetenskap och mer. +Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggt denna kursplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den inkluderar frekventa quiz. I slutet av denna serie kommer studenterna att ha lärt sig grundläggande principer för datavetenskap, inklusive etiska begrepp, datarensning, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall av datavetenskap och mer. -Dessutom sätter ett låginsats-quiz 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 i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir successivt mer komplexa mot slutet av den 10 veckors cykeln. +Dessutom sätter ett låginsats-quiz före en lektion studentens avsikt 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 i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir successivt mer komplexa i slutet av 10-veckorscykeln. -> Hitta vår [Uppförandekod](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidra](CONTRIBUTING.md), [Översättning](TRANSLATIONS.md) riktlinjer. Vi välkomnar din konstruktiva feedback! +> Hitta vår [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) riktlinjer. Vi välkomnar din konstruktiva feedback! -## Varje lektion inkluderar: +## Varje lektion innehåller: -- Valfritt sketchnote +- Valfri sketchnote - Valfri kompletterande video -- För-lesson uppvärmningsquiz -- Skriven lektion -- För projektbaserade lektioner, steg-för-steg guider för hur man bygger projektet +- Uppvärmningsquiz före lektionen +- Skriftlig lektion +- För projektbaserade lektioner, steg-för-steg-guider för hur man bygger projektet - Kunskapskontroller - En utmaning - Kompletterande läsning - Uppgift -- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Efter lektionens quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En not 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 instruktionen i `quiz-app` mappen. De lokaliseras gradvis. +> **En notering om quiz**: Alla quiz finns i Quiz-App-mappen, för totalt 40 quiz med tre frågor vardera. De länkas från lektionerna, men quizappen kan köras lokalt eller distribueras till Azure; följ instruktionen i `quiz-app`-mappen. De lokaliseras successivt. -## 🎓 Nybörjarvänliga exempel +## 🎓 Exempel för nybörjare -**Ny inom datavetenskap?** Vi har skapat en särskild [exempelmapp](examples/README.md) med enkel, välkommenterad kod för att hjälpa dig komma igång: +**Ny inom Data Science?** Vi har skapat en särskild [examples directory](examples/README.md) med enkel, välkommenterad kod för att hjälpa dig 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** - Fullt arbetsflöde från början till slut +- 🌟 **Hello World** - Ditt första data science-program +- 📂 **Loading Data** - Lär dig att läsa och utforska dataset +- 📊 **Simple Analysis** - Beräkna statistik och hitta mönster +- 📈 **Basic Visualization** - Skapa diagram och grafer +- 🔬 **Real-World Project** - Komplett arbetsflöde från början till slut Varje exempel innehåller detaljerade kommentarer som förklarar varje steg, vilket gör dem perfekta för absoluta nybörjare! @@ -132,61 +132,61 @@ Varje exempel innehåller detaljerade kommentarer som förklarar varje steg, vil ## Lektioner -|![ Sketchnote av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sv.png)| +|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sv.png)| |:---:| -| Datavetenskap för nybörjare: Färdplan - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science för nybörjare: Färdplan - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Lektionsnummer | Ämne | Lektionsgruppering | Lärandemål | Länkad lektion | Författare | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiera datavetenskap | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lär dig grundläggande begrepp om 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 | Datavetenskapsetik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Begrepp, 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 vanliga källor. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduktion till statistik och sannolikhet | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | De matematiska teknikerna inom 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 “see-quell”). | [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-relationell data, 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) | Grunder 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 | Datapreparation | [Arbeta med data](2-Working-With-Data/README.md) | Ämnen om datatekniker för att rengöra och transformera 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 mängder | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig använda Matplotlib för att visualisera fågeldata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualisera datadistributioner | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera diskreta och grupperade procenttal. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualisera relationer | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera kopplingar och korrelationer mellan dataset och deras variabler. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 01 | Att definiera datavetenskap | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Lär dig de grundläggande begreppen 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 | Dataetik | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Begrepp inom dataetik, utmaningar och ramverk. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Definition av data | [Introduction](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 och sannolikhet | [Introduction](1-Introduction/README.md) | De matematiska teknikerna inom 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 relationell data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till relationell data och grunderna för att utforska och analysera relationell data med Structured Query Language, även känd som SQL (uttalas “see-quell”). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Arbeta med NoSQL-data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till icke-relationell data, 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunderna i användning av Python för datautforskning med bibliotek som Pandas. En 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 | Datapreparation | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Ämnen om datatekniker för att rengöra och transformera 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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig hur du använder Matplotlib för att visualisera fågeldata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualisera fördelningar av data | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera diskreta och grupperade procentandelar. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualisera relationer | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 datavetenskapens livscykel | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till datavetenskapens livscykel och dess första steg: att hämta och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analys | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i datavetenskapens livscykel fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 14 | Introduktion till datavetenskapens livscykel | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till datavetenskapens livscykel och dess första steg: att skaffa och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysera | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i datavetenskapens livscykel fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Kommunikation | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i datavetenskapens livscykel fokuserar på att presentera insikter från data på ett sätt som gör det lättare för beslutsfattare att förstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Datavetenskap i molnet | [Datavetenskap i molnet](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Datavetenskap i molnet | [Datavetenskap i molnet](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Träna modeller med lågkodverktyg. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Datavetenskap i molnet | [Datavetenskap i molnet](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Datavetenskap i det vilda | [I det vilda](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavetenskapsdrivna projekt i verkliga världen. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 17 | Datavetenskap i molnet | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Datavetenskap i molnet | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Träna modeller med lågkodverktyg. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Datavetenskap i molnet | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Datavetenskap i verkligheten | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datavetenskapdrivna projekt i verkligheten. | [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 Code-rullgardinsmenyn och välj alternativet Open with Codespaces. 2. Välj + New codespace längst ner i rutan. -För mer information, kolla [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +För mer info, se [GitHub documentation](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: +Följ dessa steg för att öppna detta repo i en container med din lokala maskin och VSCode med tillägget VS Code Remote - Containers: -1. Om detta är första gången du använder en utvecklingscontainer, se till att ditt system uppfyller förkraven (t.ex. att Docker är installerat) i [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Om det är första gången du använder en utvecklingscontainer, säkerställ att ditt system uppfyller förkraven (t.ex. ha Docker installerat) i [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 repot i en isolerad Docker-volym: -**Note**: Under huven kommer detta att använda kommandot Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** för att klona källkoden i en Docker-volym istället för i det lokala filsystemet. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) är den föredragna mekanismen för att bevara containerdata. +**Note**: Under huven kommer detta att använda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kommandot för att klona källkoden i en Docker-volym istället för i det lokala filsystemet. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) är den föredragna mekanismen för att lagra containerdata. Eller öppna en lokalt klonad eller nedladdad version av repositoryt: - Klona detta repository till ditt lokala filsystem. - Tryck på F1 och välj kommandot **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Välj den klonade kopian av den här mappen, vänta på att containern startar och testa. +- Välj den klonade kopian av denna mapp, vänta på att containern startar och testa saker. ## Offlineåtkomst -Du kan köra denna dokumentation offline genom att använda [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forka detta repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala maskin, sedan i rotmappen för detta repo, skriv `docsify serve`. Webbplatsen kommer att serveras på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan köra denna dokumentation offline genom att använda [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forka detta repo, [installera Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala maskin, och sedan i rotmappen av detta repo, skriv `docsify serve`. Webbplatsen kommer att serveras på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Observera, notebooks kommer inte att renderas via Docsify, så när du behöver köra en notebook, gör det separat i VS Code med en Python-kernel. +> Observera, anteckningsböcker (notebooks) kommer inte att renderas via Docsify, så när du behöver köra en notebook, gör det separat i VS Code med en Python-kärna. ## Andra kursplaner @@ -194,8 +194,8 @@ Vårt team producerar andra kursplaner! 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) +[![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) --- @@ -236,17 +236,17 @@ Vårt team producerar andra kursplaner! Kolla in: **Stöter du på problem?** Se vår [Felsökningsguide](TROUBLESHOOTING.md) för lösningar på vanliga problem. -Om du kör fast eller har frågor om att bygga AI-appar, gå med andra deltagare och erfarna utvecklare i diskussioner om MCP. Det är en stödjande gemenskap där frågor är välkomna och kunskap delas fritt. +Om du kör fast eller har några frågor om att bygga AI-appar. Gå med andra studerande och erfarna utvecklare i diskussioner om MCP. Det är en stödjande gemenskap där frågor välkomnas och kunskap delas fritt. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Om du har produktfeedback eller hittar fel när du bygger, besök: +Om du har produktfeedback eller stöter på fel under utveckling, besök: [![Microsoft Foundry utvecklarforum](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) --- -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 bör du vara medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet i sitt originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För viktig information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användning av denna översättning. +**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 observera att automatiska översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet i dess originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas en 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/README.md b/translations/sw/README.md index 380652754..6f1ffad45 100644 --- a/translations/sw/README.md +++ b/translations/sw/README.md @@ -1,13 +1,13 @@ -# Sayansi ya Data kwa Wanaoanza - Mtaala +# Sayansi ya Data kwa Waanzilishi - Mtaala [![Fungua katika GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -17,40 +17,40 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Pull requests za GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs Zinakaribishwa](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Watazamaji wa 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/) +[![Wafuatiliaji wa 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 za 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/) [![Nyota za 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) +[![Discord ya Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Jukwaa la Waendelezaji 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) -Mawakala wa Azure Cloud Advocates katika Microsoft wanafurahia kutoa mtaala wa wiki 10, masomo 20 yote kuhusu Sayansi ya Data. Kila somo linajumuisha vipimo kabla ya somo na baada ya somo, maelekezo yaliyoandikwa kukamilisha somo, suluhisho, na kazi. Mbinu yetu ya kujifunza kwa kujenga miradi inakuwezesha kujifunza wakati wa kujenga, njia iliyothibitishwa kwa ujuzi mpya kuambatana. +Azure Cloud Advocates at Microsoft wanafurahia kutoa mtaala wa wiki 10, masomo 20 yote kuhusu Sayansi ya Data. Kila somo linajumuisha vipimo kabla ya somo na baada ya somo, maelekezo ya kuandika ili kukamilisha somo, suluhisho, na kazi ya nyumbani. Pedagojia yetu inayotegemea mradi inakuwezesha kujifunza wakati wa kujenga, njia iliyoothibitishwa ya kufanya ujuzi mpya "udinike". -**Shukrani za dhati 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 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 waliochangia 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 na @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sw.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Sayansi ya Data kwa Waanzilishi - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Msaada wa Lugha Nyingi -#### Imeungwa mkono kupitia GitHub Action (Kiotomatiki & Daima Imeboreshwa) +#### Inasaidiwa kupitia GitHub Action (Otomatiki na Daima Imeboreshwa) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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) -**Ikiwa ungependa lugha zaidi za tafsiri zinazoungwa mkono zimetajwa [hapa](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**If you wish to have additional translations languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Jiunge na Jumuiya Yetu -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +#### Jiunge na Jamii Yetu +[![Discord ya Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Tuna mfululizo wa kujifunza kupitia Discord wa Jifunze na AI unaoendelea, jifunze zaidi na ujiunge nasi kwenye [Mfululizo wa Jifunze 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 Discord "Learn with AI" unaoendelea; jifunze zaidi na ujiunge nasi kwenye [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) kuanzia 18 - 30 Septemba, 2025. Utapokea vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Data. ![Mfululizo wa Jifunze na AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sw.jpg) @@ -58,144 +58,144 @@ Tuna mfululizo wa kujifunza kupitia Discord wa Jifunze na AI unaoendelea, jifunz Anza na rasilimali zifuatazo: -- [Ukurasa wa Kituo cha Wanafunzi](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Katika ukurasa huu, utapata rasilimali za wanaoanza, vifurushi vya wanafunzi na hata njia za kupata vocha ya cheti ya bure. Huu ni ukurasa unaotaka kuweka alama na kuangalia mara kwa mara kwani tunabadilisha yaliyomo angalau kila mwezi. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Jiunge na jumuiya ya kimataifa ya wawakilishi wa wanafunzi, hii inaweza kuwa njia yako ya kuingia Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Katika ukurasa huu, utapata rasilimali za wanaoanza, vifurushi kwa wanafunzi na hata njia za kupata vocha ya cheti bila malipo. Huu ni ukurasa unayotaka kuweka alama (bookmark) na kuangalia mara kwa mara kwani tunabadilisha yaliyomo angalau kila mwezi. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Jiunge na jamii ya kimataifa ya Microsoft Learn Student Ambassadors; hii inaweza kuwa njia yako ya kuingia Microsoft. # Kuanzia ## 📚 Nyaraka -- **[Mwongozo wa Usanidi](INSTALLATION.md)** - Maelekezo ya hatua kwa hatua ya kuanzisha mazingira kwa wanaoanza +- **[Mwongozo wa Usakinishaji](INSTALLATION.md)** - Maelekezo ya hatua kwa hatua ya kusanidi kwa wanaoanza - **[Mwongozo wa Matumizi](USAGE.md)** - Mifano na mtiririko wa kazi wa kawaida -- **[Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md)** - Suluhisho za matatizo ya kawaida -- **[Mwongozo wa Kuchangia](CONTRIBUTING.md)** - Jinsi ya kuchangia kwenye mradi huu +- **[Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md)** - Suluhisho kwa matatizo ya kawaida +- **[Mwongozo wa Kuchangia](CONTRIBUTING.md)** - Jinsi ya kuchangia mradi huu - **[Kwa Walimu](for-teachers.md)** - Mwongozo wa ufundishaji na rasilimali za darasani ## 👨‍🎓 Kwa Wanafunzi -> **Wanaoanza kabisa**: Je, wewe ni mpya kwenye sayansi ya data? Anza na [mifano rafiki kwa wanaoanza](examples/README.md)! Mifano hii rahisi na yenye maelezo vizuri itakusaidia kuelewa misingi kabla ya kuingia kwenye mtaala mzima. -> **[Wanafunzi](https://aka.ms/student-page)**: ili kutumia mtaala huu wewe mwenyewe, fanya fork ya repo nzima na ukamilishe mazoezi wewe mwenyewe, ukianzia na mtihani kabla ya tathmini. Kisha soma hotuba na ukamilishe shughuli zingine. Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kunakili msimbo wa suluhisho; hata hivyo, msimbo huo upo katika folda za /solutions katika kila somo linalolenga mradi. Wazo jingine ni kuunda kikundi cha masomo na marafiki na kupitia yaliyomo 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 kamili**: Mpya kwenye sayansi ya data? Anza na [mifano zinazofaa kwa wanaoanza](examples/README.md)! Mifano hii rahisi, yenye maelezo mazuri itakusaidia kuelewa misingi kabla ya kuingia mtaala mzima. +> **[Wanafunzi](https://aka.ms/student-page)**: ili kutumia mtaala huu wewe mwenyewe, fanya fork ya repo nzima na ukamilishe mazoezi mwenyewe, ukianza na mtihani wa kabla ya somo. Kisha soma funzo na ukamilishe shughuli zilizobaki. Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kunakili msimbo wa suluhisho; hata hivyo, msimbo huo upo katika folda /solutions katika kila somo linalolenga mradi. Wazo jingine ni kuunda kikundi cha kujifunza 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). -**Mwanzo wa Haraka:** -1. Angalia [Mwongozo wa Usanidi](INSTALLATION.md) ili kuandaa mazingira yako -2. Pitia [Mwongozo wa Matumizi](USAGE.md) kujifunza jinsi ya kufanya kazi na mtaala -3. Anza na Somo la 1 na ufanye kazi kwa mtiririko -4. Jiunge na [jumuiya yetu ya Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) kwa msaada +**Anza Haraka:** +1. Angalia [Mwongozo wa Usakinishaji](INSTALLATION.md) ili kuanzisha mazingira yako +2. Pitia [Mwongozo wa Matumizi](USAGE.md) ili kujifunza jinsi ya kufanya kazi na mtaala +3. Anza na Somo la 1 na fanya kazi kwa mpangilio +4. Jiunge na [jamii yetu ya Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) kwa msaada ## 👩‍🏫 Kwa Walimu -> **Walimu**: tumetoa [mapendekezo fulani](for-teachers.md) jinsi ya kutumia mtaala huu. Tunapenda kupata 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 mijadala](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Kutana na Timu -[![Video ya Tangazo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video ya Tangazo") +[![Video ya utangazaji](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video ya utangazaji") **Gif na** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Bonyeza picha hapo juu kwa video kuhusu mradi na watu waliouunda! +> 🎥 Bofya picha hapo juu kwa video kuhusu mradi na watu waliouunda! ## Pedagojia -Tumechagua mafundisho mawili ya kimsingi wakati wa kujenga mtaala huu: kuhakikisha kwamba unategemea miradi na kwamba unajumuisha quiz mara kwa mara. Mwishoni mwa mfululizo huu, wanafunzi watakuwa wamejifunza kanuni za msingi za sayansi ya data, ikiwa ni pamoja na dhana za kimaadili, maandalizi ya 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 kufundishia wakati wa kujenga mtaala huu: kuhakikisha kuwa unategemea miradi na kwamba unajumuisha mitihani 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, uandaji wa data, njia mbalimbali za kufanya kazi na data, uwasilishaji wa data, uchambuzi wa data, matumizi ya dunia halisi ya sayansi ya data, na zaidi. -Zaidi ya hayo, quiz ya kiwango cha chini kabla ya darasa inaweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati quiz ya pili baada ya darasa inahakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu umetengenezwa kuwa rahisi kubadilika na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ujumla au kwa sehemu. Miradi huanza midogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 10. +Zaidi ya hayo, mtihani mdogo wa bila mkazo kabla ya darasa huweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati mtihani wa pili baada ya darasa unahakikisha uhifadhi zaidi wa maarifa. Mtaala huu umeundwa kuwa na uflexible na kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ujumla au kwa sehemu. Miradi inaanzia midogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 10. -> Pata [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) miongozo. Tunakaribisha maoni yako ya kujenga! +> Pata [Kanuni za Tabia](CODE_OF_CONDUCT.md), [Kuchangia](CONTRIBUTING.md), [Tafsiri](TRANSLATIONS.md) miongozo. Tunakaribisha maoni yako yenye kujenga! ## Kila somo linajumuisha: - Sketchnote ya hiari -- Video ya ziada ya hiari -- Quiz ya kujiandalia kabla ya somo +- Video ya ziada (hiari) +- Mtihani mdogo kabla ya somo - Somo lililoandikwa -- Kwa masomo yanayotegemea miradi, mwongozo hatua kwa hatua jinsi ya kujenga mradi -- Mikaguzi ya maarifa +- Kwa masomo yanayotegemea miradi, mwongozo hatua kwa hatua juu ya jinsi ya kujenga mradi +- Uhakiki wa maarifa - Changamoto - Usomaji wa ziada - Kazi -- [Quiz baada ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Mtihani baada ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Taarifa kuhusu quiz**: Quiz zote ziko ndani ya folda ya Quiz-App, jumla ya quiz 40 kila moja ikiwa na maswali matatu. Zinahusishwa ndani ya masomo, lakini programu ya quiz inaweza kuendeshwa kwa ndani au kuwekwa kwenye Azure; fuata maelekezo katika `quiz-app` folda. Zinatafsiriwa polepole. +> **Kumbuka kuhusu mitihani**: Mitihani yote iko ndani ya folda ya Quiz-App, mitihani 40 kwa jumla yenye maswali 3 kila mtihani. Yameunganishwa kutoka ndani ya masomo, lakini app ya mtihani inaweza kuendeshwa kwa ndani au kuwekwa kwenye Azure; fuata maelekezo katika `quiz-app` folder. Zinatafsiriwa taratibu. -## 🎓 Mifano Inayofaa kwa Waanzilishi +## 🎓 Mifano Rafiki kwa Waanziaji -**Mpya katika Sayansi ya Data?** Tumetengeneza [directory ya mifano](examples/README.md) maalum yenye msimbo rahisi, ulioandikwa kwa maoni mengi ili kukusaidia kuanza: +**Mpya katika Sayansi ya Data?** Tumeunda saraka maalum ya [mifano](examples/README.md) yenye msimbo rahisi na uliochanguliwa vizuri ili kukusaidia kuanza: - 🌟 **Hello World** - Programu yako ya kwanza ya sayansi ya data - 📂 **Loading Data** - Jifunze kusoma na kuchunguza seti za data -- 📊 **Simple Analysis** - Hesabu takwimu na tafuta mifumo +- 📊 **Simple Analysis** - Hesabu takwimu na gundua mifumo - 📈 **Basic Visualization** - Tengeneza chati na grafu -- 🔬 **Real-World Project** - Mtiririko kamili wa kazi kutoka mwanzo hadi mwisho +- 🔬 **Real-World Project** - Mchakato kamili kutoka mwanzo hadi mwisho -Kila mfano unajumuisha maoni ya kina yanayoelezea kila hatua, yakifanya iwe kamili kwa wanaoanza kabisa! +Kila mfano una maoni ya kina yanayoelezea kila hatua, ukifanya kuwa kamili kwa wanaoanza kabisa! 👉 **[Anza na mifano](examples/README.md)** 👈 -## Masomo +## Lessons -|![ Sketchnote iliyoandaliwa na @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sw.png)| +|![ Sketchnote na @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sw.png)| |:---:| -| Sayansi ya Data kwa Waanzilishi: Ramani ya Njia - _Sketchnote iliyoandaliwa na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Sayansi ya Data kwa Waanziaji: Ramani ya Njia - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Nambari ya Somo | Mada | Lesson Grouping | Malengo ya Kujifunza | Linked Lesson | Mwandishi | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Kufafanua Sayansi ya Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Jifunze dhana za msingi za sayansi ya data na jinsi inavyohusiana na inteligensi bandia, ujifunzaji wa mashine, na big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Maadili ya Sayansi ya Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Dhana za Maadili ya Data, Changamoto na Mifumo. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Kufafanua Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Jinsi data inavyokadiriwa na vyanzo vyake vya kawaida. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Utangulizi wa Takwimu & Uwezekano | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Mbinu za hisabati za uwezekano na takwimu za kuelewa data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Kufanya kazi na Data ya Uhusiano | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data ya uhusiano na misingi ya kuchunguza na kuchambua data ya uhusiano kwa lugha ya Structured Query Language, inayojulikana pia kama SQL (inasomwa “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Kufanya kazi na Data ya NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data isiyo ya kitaasisi, aina zake mbalimbali na misingi ya kuchunguza na kuchambua hifadhidata za nyaraka. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Kufanya kazi na Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Misingi ya kutumia Python kwa uchunguzi wa data na maktaba kama Pandas. Inashauriwa kuwa na uelewa wa msingi wa programu ya Python. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Maandalizi ya Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mada kuhusu mbinu za kukagua na kubadilisha data ili kukabiliana na changamoto za data zilizokosekana, zisizo sahihi, au zisizokamilika. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Kuonyesha Kiasi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Jifunze jinsi ya kutumia Matplotlib kuonyesha data ya ndege 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Kuonyesha Mgawanyo wa Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha uchambuzi wa maoni na mienendo ndani ya kipimo. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Kuonyesha Uwiano | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha asilimia za takwimu za zilizobadilishwa na zilizogawanywa. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Kuonyesha Uhusiano | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha muunganiko na utegemeano kati ya seti za data na vigezo vyake. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Uonyesho wenye Maana | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Mbinu na mwongozo wa kufanya uonyesho wako kuwa na thamani kwa utatuzi wa matatizo na kupata maarifa. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 01 | Kufafanua 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. | [lesson](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 Miundo. | [lesson](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. | [lesson](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 kihesabu za uwezekano na takwimu kuelewa data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Kufanya kazi na Data za Uhusiano | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data za uhusiano na misingi ya kuchunguza na kuchambua data za uhusiano kwa kutumia Structured Query Language, inayojulikana pia kama SQL (inayosomewa “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Kufanya kazi na Data za NoSQL | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data zisizo za uhusiano, aina zake mbalimbali na misingi ya kuchunguza na kuchambua hifadhidata za hati. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Kufanya kazi na Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Misingi ya kutumia Python kwa uchunguzi wa data kwa kutumia maktaba kama Pandas. Uelewa wa msingi wa programu za Python unashauriwa. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Uandishaji wa Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mada juu ya mbinu za data za kusafisha na kubadilisha data kushughulikia changamoto za data iliyokosekana, isiyo sahihi, au isiyo kamili. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Kuonyesha Kiasi | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Jifunze jinsi ya kutumia Matplotlib kuonyesha data za ndege 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Kuonyesha Mienendo ya Ugawaji wa Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha matukio na mwenendo ndani ya kipindi. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Kuonyesha Uwiano | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha asilimia zisizo na mtiririko na zilizogawanywa. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Kuonyesha Mahusiano | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha uhusiano na unganisho kati ya seti za data na vigezo vyake. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Uwasilishaji Wenye Maana | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Mbinu na miongozo ya kufanya uwasilishaji wako kuwa wa thamani kwa kutatua matatizo kwa ufanisi na kupata ufahamu. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Utangulizi wa mzunguko wa maisha wa Sayansi ya Data | [Lifecycle](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. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Kuchambua | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha wa sayansi ya data inalenga mbinu za kuchambua data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Mawasiliano | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha ya sayansi ya data inalenga kuwasilisha maarifa yanayotokana na data kwa njia inayorahisisha wadau wa kufanya maamuzi kuelewa. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Sayansi ya Data katika Wingu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mfululizo huu wa masomo unatanguliza sayansi ya data katika wingu na faida zake. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Sayansi ya Data katika Wingu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mafunzo ya modeli kwa kutumia zana za Low Code. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Sayansi ya Data katika Wingu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kuweka modeli kwenye uzalishaji kwa kutumia 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 | Sayansi ya Data katika Maisha Halisi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Miradi inayosukuma sayansi ya data katika ulimwengu wa kweli. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 16 | Mawasiliano | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha wa sayansi ya data inalenga kuwasilisha ufahamu kutoka kwa data katika njia inayofanya iwe rahisi kwa watengenezaji maamuzi kuelewa. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Sayansi ya Data kwenye Wingu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mfululizo huu wa masomo unatangaza sayansi ya data kwenye wingu na faida zake. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Sayansi ya Data kwenye Wingu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kufundisha modeli kwa kutumia zana za Low Code. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Sayansi ya Data kwenye Wingu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kuweka modeli (deploy) kwa kutumia 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 | Sayansi ya Data Katika Uhalisia | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Miradi iliyosukumwa na sayansi ya data katika ulimwengu wa kweli. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Fuata hatua hizi kufungua sampuli hii katika Codespace: -1. Bofya menyu ya 'Code' iliyoshuka na uchague chaguo la 'Open with Codespaces'. +1. Bonyeza menyu ya Code inayoshuka na chagua chaguo la Open with Codespaces. 2. Chagua + New codespace chini ya dirisha. -Kwa maelezo zaidi, angalia [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). +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 katika kontena ukitumia mashine yako ya eneo na VSCode ukitumia extension ya VS Code Remote - Containers: +Fuata hatua hizi kufungua repo hii katika kontena ukitumia mashine yako ya ndani na VSCode kwa kutumia VS Code Remote - Containers extension: -1. Ikiwa ni mara yako ya kwanza kutumia kontena ya maendeleo, tafadhali hakikisha mfumo wako unakidhi mahitaji ya awali (yaani kuwa na Docker imewekwa) katika [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ikiwa hii ni mara yako ya kwanza kutumia kontena za maendeleo, tafadhali hakikisha mfumo wako unakidhi vigezo (kwa mfano kuwa na Docker iliyowekwa) katika [nyaraka za kuanza](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Ili kutumia repozitori hii, unaweza kufungua repozitori katika volum ya Docker iliyokengwa: +Ili kutumia hazina hii, unaweza kufungua hazina katika volume ya Docker iliyotengwa: -**Note**: Chini ya kapoti, hii itatumia amri ya Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kunakili msimbo wa chanzo katika volum ya Docker badala ya mfumo wa faili wa eneo. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ndio mbinu inayopendekezwa kwa kuhifadhi data ya kontena. +**Kumbuka**: Chini ya gorofa, hii itatumia amri ya Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kunakili msimbo wa chanzo katika volume ya Docker badala ya mfumo wa faili wa eneo. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ni njia inayopendekezwa ya kuhifadhi data za kontena. -Au fungua toleo lililoklonwa kwa ndani au lililopakuliwa la repozitori: +Au fungua toleo lililonakiliwa mahali au lililopakuliwa la hazina hii: -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- Nakili hazina hii kwenye mfumo wako wa faili wa ndani. +- Bonyeza F1 na chagua amri ya **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Chagua nakala iliyonakiliwa ya folda hii, subiri kontena ianze, na jaribu mambo. -## Upatikanaji bila mtandao +## Ufikiaji bila Mtandao -Unaweza kuendesha nyaraka hizi bila mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye mashine yako ya eneo, kisha katika folda ya mzizi ya repo hii, andika `docsify serve`. Tovuti ituonyeshwa kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. +Unaweza kuendesha nyaraka hizi bila mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo hii, [weka Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye mashine yako ya ndani, kisha katika folda ya mizizi ya repo hii, andika `docsify serve`. Tovuti itatolewa kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. -> Kumbuka, notebook hazitakuzwa kupitia Docsify, kwa hivyo unapohitaji kuendesha notebook, fanya hivyo kando katika VS Code ukiendesha kernel ya Python. +> Kumbuka, daftari (notebooks) hazitatolewa kupitia Docsify, hivyo unapohitaji kuendesha daftari, fanya hivyo kwa tofauti ndani ya VS Code ukitumia kernel ya Python. -## Mitaala Mingine +## Mtaala Mengine -Timu yetu inatengeneza mitaala mingine! Angalia: +Timu yetu inatengeneza mtaala mingine! Angalia: ### 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 kwa Waanziaji](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 Waanziaji](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) --- @@ -203,50 +203,50 @@ Timu yetu inatengeneza mitaala mingine! Angalia: [![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) -[![AI Agents 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) +[![Mawakala wa 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) --- -### Mfululizo wa Generative AI -[![Generative AI 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) -[![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) +### Mfululizo wa AI ya Kizazi +[![AI ya Kizazi 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 ya Kizazi (.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 ya Kizazi (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 ya Kizazi (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) --- -### Misingi ya Kujifunza +### Elimu ya 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 wa 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) +[![Uundaji 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) +[![Maendeleo ya 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) --- ### Mfululizo wa Copilot -[![Copilot kwa 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 kwa Programu Pamoja za 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) -[![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) +[![Adventure 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 -**Unapata matatizo?** Angalia [Mwongozo wa Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md) kwa suluhisho za matatizo ya kawaida. +**Unakutana na matatizo?** Angalia [Mwongozo wa Utatuzi wa Matatizo](TROUBLESHOOTING.md) kwa suluhisho za matatizo ya kawaida. -Ikiwa utakwama 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 yanashirikiwa kwa uhuru. +Ikiwa utakwama au una maswali yoyote kuhusu kujenga programu za AI. Jiunge na wanafunzi wenzako na watengenezaji wenye uzoefu katika majadiliano kuhusu MCP. Ni jamii ya kuunga mkono ambako maswali yanakaribishwa na maarifa yanashirikiwa kwa uhuru. [![Discord ya Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kama una maoni kuhusu bidhaa au makosa wakati wa kujenga, tembelea: +Ikiwa una maoni kuhusu bidhaa au makosa wakati wa kujenga tembelea: [![Jukwaa la Waendelezaji la 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) --- -Tamko: -Dokumenti hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya utafsiri ya AI Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuwa sahihi, tafadhali kumbuka kwamba tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au upungufu wa usahihi. Nyaraka asili katika lugha yake inapaswa kuchukuliwa kama chanzo chenye mamlaka. Kwa taarifa muhimu, inapendekezwa kutumia tafsiri iliyofanywa na mtaalamu wa kibinadamu. Hatubeba uwajibikaji kwa uelewa usio sahihi au tafsiri potofu zitokanazo na matumizi ya tafsiri hii. +Taarifa ya kutengwa: +Nyaraka hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kwamba tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au ukosefu wa usahihi. Nyaraka ya asili katika lugha yake inapaswa kuchukuliwa kama chanzo cha kuaminika. Kwa taarifa muhimu, inapendekezwa kutumia tafsiri ya mtaalamu wa binadamu. Hatuwajibiki kwa kutoelewana au tafsiri potofu zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ta/README.md b/translations/ta/README.md index 459bc7152..24c409d1a 100644 --- a/translations/ta/README.md +++ b/translations/ta/README.md @@ -1,196 +1,196 @@ -# தரவு அறிவியல் தொடக்கர்களுக்கான - ஒரு பாடத்திட்டம் +# ஆரம்பநிலை தரவு அறிவியல் - ஒரு பாடத்திட்டம் -[![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 இல் திறக்க](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 உரிமம்](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub பங்களிப்பாளர்கள்](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub பிரச்சினைகள்](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) +[![PRs வரவேற்கப்படுகின்றன](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 பார்வையாளர்கள்](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 நட்சத்திரங்கள்](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 இல் உள்ள Azure Cloud Advocates குழு 10 வாரங்கள், 20 பாடங்கள் கொண்ட தரவு அறிவியல் பாடத்திட்டத்தை வழங்குவதில் மகிழ்ச்சியாக உள்ளது. ஒவ்வொரு பாடத்திலும் முன்-பாடத் தேர்வு மற்றும் பின்-பாடத் தேர்வு, பாடத்தை முடிக்க எழுத்து வழிகாட்டல், ஒரு தீர்வு மற்றும் ஒரு ஒப்படைப்பு உள்ளன. எங்கள் திட்டம்-அடிப்படை கற்பித்தல் நடைமுறை மூலம் நீங்கள் கட்டியெழுப்பிக் கொண்டே கற்றுக்கொள்வீர்கள் — புதிய திறன்கள் உறுதியாக நிலைக்கும் ஒரு சான்று வழி. +Microsoft இல் உள்ள Azure Cloud Advocates தங்கள் 10-வார, 20-பாடங்களில் தொடங்கும் முழு தரவு அறிவியல் பாடத்திட்டத்தை வழங்குவதில் மகிழ்ச்சி அடைகின்றனர். ஒவ்வொரு பாடத்திலுமும் பாடத்திற்குப் முந்தைய மற்றும் பின்னர் நடைபெற்ற பரீட்சைகள், பாடத்தை முடிக்க எழுதப்பட்ட வழிமுறைகள், ஒரு தீர்வு மற்றும் ஒரு பணிவசூலம் உள்ளன. எங்கள் திட்டம் சார்ந்த கற்பித்தல் முறை, நீங்கள் கட்டுமானம் செய்யும் போது கற்க ஊக்குவிக்கும் ஒரு நிரூபித்த வழி ஆகும், புதிய திறன்கள் 'தாங்க' உதவுகிறது. -**எங்கள் ஆசிரியர்களுக்கு மனமார்ந்த நன்றி:** [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). +**எங்கள் ஆசிரியர்களுக்கு இதயம் பூர்வமான நன்றி:** [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). -**🙏 சிறப்பு நன்றி 🙏 எங்கள் [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ஆசிரியர்கள், பரிசீலகர்கள் மற்றும் உள்ளடக்க பங்களிப்பாளர்களுக்கு,** குறிப்பாக 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), +**🙏 சிறப்பு நன்றி 🙏 எங்கள் [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ஆசிரியர்கள், விமர்சகர்கள் மற்றும் உள்ளடக்க பங்களிப்பாளர்களுக்கு,** குறிப்பாக 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ta.png)| +|![ஸ்கெட்ச்நோட் எழுதியவர் @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ta.png)| |:---:| -| தரவு அறிவியல் தொடக்கர்களுக்கான - _ஸ்கெட்ச்நோட் by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ஆரம்பநிலை தரவு அறிவியல் - _ஸ்கெட்ச்நோட் எழுதியவர் [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 பல மொழி ஆதரவு -#### GitHub Action மூலம் ஆதரிக்கப்படுகிறது (தானாகவும் எப்போதும் жаңартப்பட்டதாகவும்) +#### GitHub Action மூலம் ஆதரிக்கப்படுகிறது (தானியக்கமாகவும் எப்போதும் புதுப்பிக்கப்பட்டும்) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | 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சமுதாயத்தில் சேருங்கள் [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -நாங்கள் ஒரு Discord "Learn with AI" தொடர் நடத்திக்கொண்டிருக்கிறோம் — மேலும் அறிந்து சேர [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) (18 - 30 செப்டம்பர், 2025) இல் கலந்து கொள்ளுங்கள். GitHub Copilot ஐ தரவு அறிவியலுக்காக பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் நுட்பங்களை நீங்கள் பெறுவீர்கள். +18 - 30 செப்டம்பர், 2025 இடையே நடைபெறும், AI உடன் கற்கும் தொடர் நிகழ்ச்சியில் நாங்கள் ஒரு தொடர்ச்சியான Discord செயற்பாட்டை நடத்துகிறோம், மேலும் அறிந்து எங்கள் [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) இல் சேருங்கள். நீங்கள் Data Science க்காக GitHub Copilot பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் உத்திகளைக் பெறுவீர்கள். -![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ta.jpg) +![AI உடன் கற்கும் தொடர்](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ta.jpg) -# நீங்கள் மாணவரா? +# நீங்களா ஒரு மாணவர்? -பின்வரும் வளங்களுடன் துவங்குங்கள்: +தொடங்க கீழ் உள்ள வளங்களை பயன்படுத்துங்கள்: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) இந்த பக்கத்தில், நீங்கள் ஆரம்ப நிலை வளங்கள், மாணவர் தொகுப்புகள் மற்றும் இலவச சான்றிதழ் வவுச்சர் பெறும் வழிகள் போன்றவற்றை காணலாம். இதே ஒரு பக்கம் நீங்கள் புக் மார்க் செய்து நேரம் தோறும் (ஆதிக்கமாக மாதநிறைவிற்கு ஒரு முறை) சரிபார்த்துக் கொண்டிருக்கும். -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) உலகளாவிய மாணவர் தூதர்கள் சமூகத்தில் சேரவும் — இது Microsoft விவரத்தில் நுழைய ஒரு வழியாக இருக்கலாம். +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) இந்தப் பக்கத்தில் நீங்கள் தொடக்க நிலை வளங்கள், மாணவர் பேக்குகள் மற்றும் இலவச சான்றிதழ் வவுச்சர் பெறுவதற்கான வழிகளைக் காண்பீர்கள். நாம் உள்ளடக்கத்தை மாதத்திற்கு ஒருமுறை மாற்றும் என்பதினால் இந்தப் பக்கத்தை புத்தகக்குறிப்பாக வைத்துக் கொண்டு இடையிடையே பார்க்கவேண்டிய ஒன்று. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) உலகளாவிய மாணவர் தூதர்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள், இது Microsoft உடனான உங்கள் வாயிலாக இருக்கலாம். -# துவங்குவது எப்படி +# தொடக்கம் ## 📚 ஆவணங்கள் -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - ஆரம்பங்களுக்கான படிப்படியாக அமைப்புச் சூழல் கட்டமைப்பு வழிகாட்டுதல் -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் பொதுவான பண்புகள் -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கான தீர்வுகள் -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - இந்த திட்டத்திற்கு எந்த விதத்தில் பங்களிக்க வேண்டும் என்பதன் வழிகாட்டுதல் -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - கற்பிக்கும் விதம் மற்றும் வகுப்பறை வளங்கள் +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - தொடக்கக்காரர்களுக்கான படி படியாக உள்ளமைப்பு வழிமுறைகள் +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - எடுத்துக்கூறுகள் மற்றும் பொதுவான வேலைப்பாடுகள் +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - பொதுவான பிரச்சினைகளுக்கு தீர்வுகள் +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - இந்த திட்டத்திற்கு எப்படி பங்களிக்க வேண்டும் +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - பாடநெறி வழிகாட்டி மற்றும் வகுப்பு வளங்கள் ## 👨‍🎓 மாணவர்களுக்கு -> **முழுமையாக ஆரம்ப நிலை:** தரவு அறிவியலில் புதியவரா? எங்கள் [beginner-friendly examples](examples/README.md) களிலிருந்து துவங்குங்கள்! இவை எளிமையான, நல்ல விளக்கத்துடன் இருக்கும் எடுத்துக்காட்டுகள் — முழு பாடத்திட்டத்திற்கு முன்னர் அடிப்படைங்களைப் புரிந்து கொள்வதற்கு உதவும். -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: இந்த பாடத்திட்டத்தை தனியாகப் பயன்படுத்த விரும்பினால், முழு ரெப்போவை fork செய்து அனைத்து பயிற்சிகளையும் தனியாக முடிக்கவும், முன்-பாடத் தேர்வில் இருந்து தொடங்கவும். பிறகு விரிவுரையைப் படித்து மீதமுள்ள நடவடிக்கைகளையும் முடிக்கவும். தீர்வு குறியீட்டை நகலெடுக்காமல் பாடங்களைப் புரிந்து கொண்டு திட்டங்களை உருவாக்க முயற்சிக்கவும்; ஆனால், அந்த குறியீடு ஒவ்வொரு திட்டம்சார்ந்த பாடத்திற்குமான /solutions கோப்புறைகளில் கிடைக்கிறது. மற்றொரு யோசனை: நண்பர்களுடன் ஒரு படிப்பு குழு அமைத்து ஒரே நேரத்தில் உள்ளடக்கத்தை கணக்கீடு செய்து முன்னேறுங்கள். மேலும் படிக்க, நாம் [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) を பரிந்துரைக்கிறோம். +> **முழுமையாக புதியவர்கள்**: தரவு அறிவியலில் புதியவரா? எங்கள் [beginner-friendly examples](examples/README.md) உடன் தொடங்குங்கள்! இந்த எளிமையான, நன்கு கருத்திட்ட எடுத்துக்காட்டுகள் முழு பாடநெறியை ஆழமாக பார்க்கும் முன் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவும். +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: இந்த பாடத்திட்டத்தை தனியாகப் பயன்படுத்த, முழு ரெப்போக்களை fork செய்து, முன்ன்-பாடப் பரீட்சையிலிருந்து துவங்கி பயிற்சிகள் அனைத்தையும் தனியாக முடிக்கவும். பின்னர் லெக்ச்சரை படித்து மற்ற செயல்பாடுகளை முடிக்கவும். தீர்வு குறியீட்டை நகலெடுக்காமல் பாடங்கள் மூலம் புரிந்துகொண்டு திட்டங்களை உருவாக்க முயற்சிக்கவும்; இருப்பினும் அந்த குறியீடு ஒவ்வொரு திட்டக்கு சார்ந்த பாடத்திலுள்ள /solutions கோப்புறைகளில் கிடைக்கிறது. மற்றொரு ஐ디어 வல்லுனர் குழுவுடன் சேர்ந்து உள்ளடக்கத்தைப் பங்கிட்டுப்போவது. விரிவான ஆய்வுத் துறைக்காக, நாங்கள் [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ஐ பரிந்துரைக்கிறோம். **விரைவு தொடக்கம்:** -1. உங்கள் சூழலை அமைக்க [Installation Guide](INSTALLATION.md) ஐச் சரிபார்க்கவும் -2. பாடத்திட்டத்துடன் எப்படி வேலை செய்வது என்பதைக் கற்க [Usage Guide](USAGE.md) ஐப் பார்க்கவும் -3. பாடம் 1 இல் தொடங்கி திட்டப்படி தொடர்வதற்கு முயற்சிக்கவும் -4. ஆதரக்காக எங்கள் [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) இல் சேரவும் +1. உங்கள் சூழலை அமைக்க [Installation Guide](INSTALLATION.md) ஐப் பார்க்கவும் +2. பாடத்திட்டத்துடன் ఎలా வேலை செய்ய வேண்டும் என்பதை அறிய [Usage Guide](USAGE.md) ஐ திருத்தி பாருங்கள் +3. பாடம் 1 இல் இருந்து தொடங்கி வரிசைப்படி செயல்படுங்கள் +4. ஆதரவுக்கு எங்கள் [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) இல் சேருங்கள் -## 👩‍🏫 ஆசிரியர்களுக்கு +## 👩‍🏫 ஆசிரியர்களுக்காக -> **ஆசிரியர்களுக்கு:** இந்த பாடத்திட்டத்தை எப்படி பயன்படுத்துவது பற்றி நாம் சில பரிந்துரைகளைக் [கூட்டியுள்ளோம்](for-teachers.md). உங்கள் கருத்துக்களை எங்கள் விவாத மன்றத்தில் பகிர்வதற்கு ஆவலுடன் உள்ளோம்: [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **ஆசிரியர்கள்**: இந்த பாடத்திட்டத்தை எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதற்கான சில பரிந்துரைகளை நாங்கள் [சேர்த்துள்ளோம்](for-teachers.md). உங்கள் கருத்துக்களை எங்கள் [விமர்சனை forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) இல் பெற விரும்புகிறோம்! -## குழுவை சந்திக்கவும் +## குழுவினரை சந்தியுங்கள் -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "விளம்பர வீடியோ") +[![ப்ரோமோ வீடியோ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") -**GIF உருவாக்கியவர்** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 மேலே உள்ள படத்தை கிளிக் செய்து திட்டம் மற்றும் அதை உருவாக்கியவர்கள் பற்றிய வீடியோவை காண்க! +**Gif** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) tomonidan +> 🎥 மேலுள்ள படத்தை கிளிக் செய்து திட்டம் மற்றும் அதை உருவாக்கியவர்கள் பற்றிய வீடியோவைப் பார்க்கவும்! -## படிப்பியல் +## கல்வியியல் -இந்த பாடத் திட்டத்தை உருவாக்கும்போது, இது திட்டம்-அடிப்படையிலானதாகவும், அடிக்கடி வினாடி-வினா பரீட்சைகள் கொண்டதுமான இரண்டு படிப்பியல் கொள்கைகளைக் கையாள்வதாக நாங்கள் தேர்வு செய்துள்ளோம். இந்த தொடர் முடிவில், மாணவர்களின் தரவு அறிவியல் அடிப்படை கொள்கைகள், ஒழுக்கம் சார்ந்த கருத்துக்கள், தரவு முன்னேற்பாடு, தரவுடன் வேலை செய்வது குறித்து வெவ்வேறு முறைகள், தரவு காட்சி, தரவு பகுப்பாய்வு, தரவு அறிவியலின் நிஜ உலக பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றை கற்றுக்கொள்வார்கள். +இந்த பாடத்திட்டத்தை உருவாக்கும்போது இரண்டு கல்வி கொள்கைகளைத் தேர்ந்தெடுத்துள்ளோம்: இது திட்டம் சார்ந்ததாக இருக்க வேண்டும் மற்றும் அதில் அடிக்கடி தேர்வுகள் இடம்பெற வேண்டும் என்பதை உறுதிசெய்தல். இந்த தொடரின் முடிவில், மாணவர்கள் தரவு அறிவியலின் அடிப்படை கொள்கைகள், அதில் எதிரொலிக்கும் நெறிமுறைகள், தரவு தயாரிப்பு, தரவுடன் வேலை செய்வதின் விதமான வழிகள், தரவு காட்சிப்படுத்தல், தரவு பகுப்பாய்வு, தரவு அறிவியலின் நிஜ உலக பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றை கற்றுக் கொள்வார்கள். -மேலும், ஒரு வகுப்பிற்கு முன் குறைந்த-பரிமாணம் உள்ள ஒரு தேர்வு மாணவரின் அந்தத் துப்புரவு சார்ந்த கற்றல் நோக்கத்தை அமைக்கிறது, மற்றும் வகுப்புக்குப் பிறகு ஒரு இரண்டாவது தேர்வு மேலும் நினைவில் வைப்பதை உறுதிசெய்கிறது. இந்த பாடநெறி நெகிழ்வாகவும், வேடிக்கையாகவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் முழுவதுமோ அல்லது பகுதியுமோ எடுத்துக் கொள்ளலாம். திட்டங்கள் சிறியதாக தொடங்கி 10 வார சுழற்சியின் இறுதிக்குள் அதிகமாக சிக்கலாக உருவாகுகின்றன. +மேலும், வகுப்பிற்கு முன் குறைந்த-பாதுநிலை தேர்வு ஒரு தலைப்பை கற்றுக்கொள்வதில் மாணவரின் மனஅறிவை அமைக்கிறது, மற்றும் வகுப்புக்குப் பின் இரண்டாவது தேர்வு மேலதிக retention-ஐ உறுதிசெய்கிறது. இந்த பாடத்திட்டம் பண்பெற்றதும் சுவாரஸ்யமானதுமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் முழுவதும் அல்லது பகுதி போது எடுத்துக்கொள்ளலாம். திட்டங்கள் சிறியதாக தொடங்கி 10 வார சுற்றின் இறுதிக்குப் பேரழகாக சிக்கலானதாக மாறுகின்றன. -> எங்கள் [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) வழிகாட்டுதல்களை காண்க. உங்கள் கட்டுமானமான கருத்துக்களை வரவேற்போம்! +> எங்கள் [நடத்தை விதிமுறைகள்](CODE_OF_CONDUCT.md), [பங்களிப்பு](CONTRIBUTING.md), [மொழிபெயர்ப்பு](TRANSLATIONS.md) வழிமுறைகளைப் பாருங்கள். உங்கள் கட்டுமானகரமான கருத்துக்களை நாங்கள் வரவேற்கிறோம்! -## ஒவ்வொரு பாடத்திலும் உள்ளவை: +## ஒவ்வொரு பாடத்திலும் அடங்கும்: -- விருப்பமான ஸ்கெட்ச்னோட் -- விருப்பமான கூடுதல் வீடியோ -- பாடத்திற்குமுன் சுலபமான தேர்வு -- எழுத்து வடிவில் உள்ள பாடம் -- திட்ட்-அடிப்படையிலான பாடங்களுக்காக, திட்டத்தை எப்படி கட்டமைக்குவது என்பதற்கான படிப்படிக் கையேடுகள் +- விருப்ப ஸ்கெட்ச்னோட் +- விருப்பத்தேர்வு கூடுதல் வீடியோ +- பாடத்திற்குமுன் தயாரிப்பு தேர்வு +- எழுதிய பாடம் +- திட்டம் சார்ந்த பாடங்களுக்கு, திட்டத்தை கட்டுவதற்கான படிநிலை அணுகுமுறை வழிகாட்டிகள் - அறிவு சோதனைகள் - ஒரு சவால் - கூடுதல் வாசிப்பு -- பணி -- [பாடத்திற்குப் பின்பு தேர்வு](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- ஒப்படைப்பு +- [பாடத்திற்குப் பிறகு தேர்வு](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **வினாடி-வினாக்கள் பற்றி ஒரு குறிப்பு**: அனைத்து வினாடி-வினாக்களும் Quiz-App கோப்புறையில் உள்ளன; ஒவ்வொன்றிலும் மூன்று கேள்விகள் கொண்ட மொத்தம் 40 தேர்வுகள் உள்ளன. அவை பாடங்களின் உள்ளே இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் `quiz-app` கோப்புறையில் உள்ள வழிமுறைகளை பின்பற்றி அந்த வினாடி-வினா பயன்பாட்டை உள்ளூரில் இயக்கவோ அல்லது Azure-க்கு பொருத்தவோ செய்ய முடியும். அவை படிப்படியாக உள்ளூர்மொழியாக்கப்படுகின்றன. +> **குயிஸ்கள் பற்றி ஒரு குறிப்புரை**: அனைத்து குயிஸ்களும் Quiz-App கோப்புறையில் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் மூன்று கேள்விகள் கொண்ட மொத்தம் 40 குயிஸ்கள். அவை பாடங்களில் இருந்து இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் quiz app-ஐ உள்ளூரில் இயக்கவோ அல்லது Azure-க்கு deploy செய்யவோ முடியும்; `quiz-app` கோப்புறையிலுள்ள அறிவுறுத்தல்களை பின்பற்றவும். அவை படிப்படியாக உள்ளூர் மொழிகளில் வடிவமைக்கப்படுகின்றன. -## 🎓 தொடக்கத்திற்கான உதவிகரமான உதாரணங்கள் +## 🎓 தொடக்கத்திற்கான சுலபமான உதாரணங்கள் -**தரவு அறிவியலில் புதியவரா?** ஆரம்பிக்க உதவும் எளிய மற்றும் நன்கு கருத்தாக்கப்பட்ட குறியீடுகளுடன் ஒரு சிறப்பு [examples directory](examples/README.md) உருவாக்கியுள்ளோம்: +**தரவு அறிவியலில் புதியவரா?** எங்கள் சிறப்பு [உதாரணங்கள் அடைவு](examples/README.md) உருவாக்கப்பட்டுள்ளது, தொடங்க உதவும் எளிய மற்றும் நன்கு கருத்துரைக்கப்பட்ட கோடுகளுடன்: - 🌟 **Hello World** - உங்கள் முதல் தரவு அறிவியல் நிரல் -- 📂 **Loading Data** - தரவுத்தொகுப்புகளை படிக்கவும் மற்றும் ஆராயவும் கற்றுக்கொள்ளுங்கள் -- 📊 **Simple Analysis** - புள்ளியியல் கணக்கீடுகளைச் செய்யவும் மற்றும் வடிவங்களை கண்டுபிடிக்கவும் -- 📈 **Basic Visualization** - கோட்டுகள் மற்றும் வரைபடங்கள் உருவாக்குங்கள் -- 🔬 **Real-World Project** - துவக்கம் முதல் முடிவு வரை முழு பணிநிரல் +- 📂 **Loading Data** - தரவுத்தொகுப்புகளை வாசித்து ஆய்வு செய்வதை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் +- 📊 **Simple Analysis** - புள்ளிவிவரங்களை கணக்கிட்டு மாதிரிகள்/வடிவங்களை கண்டறியுங்கள் +- 📈 **Basic Visualization** - சார்ட்கள் மற்றும் வரைபடங்களை உருவாக்குங்கள் +- 🔬 **Real-World Project** - துவக்கத்திலிருந்து முடிவுவரை முழு வேலைநெறியை செலுத்துங்கள் -ஒவ்வொரு உதாரணத்திலும் ஒவ்வொரு படியும் விளக்கும் விரிவான கருத்துகள் சேர்க்கப்பட்டுள்ளன, ஆகையால் இது முழுமையான தொடக்கத்தக்கவர்களுக்கு சிறந்தது! +ஒவ்வொரு உதாரணத்திலும் ஒவ்வொரு படியையும் விளக்கும் விரிவான கருத்துரைகள் உள்ளன, இது முழுமையாக தொடக்கத்திற்குத் தகுதியானது! -👉 **[உதாரணங்களுடன் துவங்குங்கள்](examples/README.md)** 👈 +👉 **[உதாரணங்களோடு தொடங்குங்கள்](examples/README.md)** 👈 ## பாடங்கள் -|![ ஸ்கெட்ச்நோட் எழுதியவர் @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ta.png)| +|![ ஸ்கெட்ச்னோட் @sketchthedocs எழுதியவர் https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ta.png)| |:---:| -| புதியவர்களுக்கு தரவு அறிவியல்: வழிமுறை - _ஸ்கெட்ச்நோட் எழுதியவர் [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| தரவு அறிவியல் ஆரம்பத்திற்கான வரைபடம் - _ஸ்கெட்ச்னோட் by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | தரவு அறிவியலை வரையறுத்தல் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு அறிவியலின் அடிப்படைக் கருத்துக்களை மற்றும் அது செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திரக் கற்றல், மற்றும் பெரிய தரவுடன் (big data) எப்படி தொடர்புடையதென கற்றுக்கொள்ளுங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | தரவு அறிவியல் ஒழுக்கம் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு ஒழுக்கத்தின் கருத்துக்கள், சவால்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள். | [பாடம்](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | தரவை வரையறுத்தல் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு எப்படி வகைப்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் அதன் பொதுவான ஆதாரங்கள் என்னென்ன என்பதைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | புள்ளியியல் மற்றும் சாத்தியம் அறிமுகம் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவை புரிந்துகொள்ள சாத்தியம் மற்றும் புள்ளியியல் பயன்படுத்தப்படும் கணிதத்திட்ட மூல தொழில்நுட்பங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | உறவியல் தரவுடன் வேலை செய்வது | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | உறவியல் தரவின் அறிமுகம் மற்றும் உத்தரவாத வினா மொழி (Structured Query Language, SQL) போன்றவற்றைப் பயன்படுத்தி உறவியல் தரவை ஆராய்வதும் பகுப்பாய்வு செய்வதும் ஆகிய அடிப்படைகள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL தரவுடன் வேலை செய்வது | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | அ-உறவியல் (non-relational) தரவுகளுக்கான அறிமுகம், அவற்றின் பல்வேறு வகைகள் மற்றும் ஆவணத் தரவுத்தளங்களை ஆராய்வதும் பகுப்பாய்வு செய்வதும் ஆகிய அடிப்படைகள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python உடன் வேலை செய்வது | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas போன்ற நூலகங்களை பயன்படுத்தி தரவு ஆராய்ச்சிக்காக Python பயன்படுத்துவதின் அடிப்படைகள். Python நிரலாக்கத்தின் அடிப்படை புரிதலுக்கு முன் அறிவு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. | [பாடம்](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | தரவு தயாரிப்பு | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | காணாமல் போகவோ, தவறானவோ அல்லது непூர்த்தியான தரவினால் ஏற்படும் சவால்களை கையாள்வதற்கான தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் மாற்றும் தொழில்நுட்பங்கள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | அளவுகளை காட்சிப்படுத்தல் | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | பறவையியல்தொகுப்பை Matplotlib பயன்படுத்தி எப்படி காட்சிப்படுத்துவது என்பதை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் 🦆 | [பாடம்](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | தரவு விரிவுரைகளை காட்சிப்படுத்தல் | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ஒரு இடைவெளியில் பார்க்கப்படும் கணக்குகள் மற்றும் போக்குகளை காட்சிப்படுத்துதல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | விகிதங்களை காட்சிப்படுத்தல் | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | தனி மற்றும் குழுவாக்கப்பட்ட சதவிகிதங்களைக் காட்சிப்படுத்துதல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | தொடர்புகளை காட்சிப்படுத்தல் | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | தரவு தொகுதிகளுக்கு இடையிலான இணைப்புகள் மற்றும் தொடர்புகளை காட்சிப்படுத்துதல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | பொருள் கொண்ட காட்சிப்படுத்தல்கள் | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | உங்கள் காட்சியமைப்புகளை பிரச்சனையைக் கருதி தீர்வு காண உதவ மற்றும் உள்ளடமைப்பு வழங்கும் வகையில் மதிப்புமிக்கவாறு உருவாக்குவதற்கான தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்கள். | [பாடம்](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைக் சுழற்சி அறிமுகம் | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைக் சுழற்சிக்கும் அதன் முதல் படியான தரவைப் பெறுதல் மற்றும் எடுக்கும் படிக்குமான அறிமுகம். | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | பகுப்பாய்வு | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைக் சுழற்சியின் இந்த கட்டம் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான தொழில்நுட்பங்களைக் கவனிக்கிறது. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | தகவல் வழங்கல் | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைக் சுழற்சியின் இந்த கட்டம், முடிவெடுப்பவர்களுக்கு எளிதாக புரிந்துகொள்ளத்தக்க முறையில் தரவிலிருந்து கிடைத்த உள்ளடக்கங்களை வழங்குவதைக் கவனிக்கிறது. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | மேகத்தில் தரவு அறிவியலை அறிமுகம் செய்தல் மற்றும் அதனுடைய பயன்கள். | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகள் பயிற்சி செய்வது. |[பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio மூலம் மாதிரிகளை விநியோகிப்பது. | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | வெளிப்புறத்தில் தரவு அறிவியல் | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | நிஜ உலகில் இயக்கப்படும் தரவு அறிவியல் ஊக்கமுள்ள திட்டங்கள். | [பாடம்](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | தரவு அறிவியலை வரையறுத்தல் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு அறிவியலின் அடிப்படை கருத்துக்கள் மற்றும் அது செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்கை மற்றும் பெரிய தரவுடன் எவ்வாறு தொடர்புடையது என்பதைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | தரவு நெறிமுறை | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு நெறிமுறை கருத்துக்கள், சவால்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள். | [பாடம்](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | தரவை வரையறுத்தல் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவு எப்படித் வகைப்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் அதன் பொதுவான ஆதாரங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | புள்ளியியல் மற்றும் சாத்தியக்கூறு அறிமுகம் | [அறிமுகம்](1-Introduction/README.md) | தரவை புரிந்துகொள்ள சாத்தியக்கூறு மற்றும் புள்ளியியலில் பயன்படும் கணித தொழில்நுட்பங்கள். | [பாடம்](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | உறவியல் தரவுடன் வேலை செய்வது | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | உறவியல் தரவிற்கு அறிமுகம் மற்றும் Structured Query Language (SQL - உச்சரிப்பில் “see-quell”) பயன்படுத்தி உறவியல் தரவுகளை ஆராய்வதும் பகுப்பாய்வு செய்வதும் பற்றிய அடிப்படைத் தந்திரங்கள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL தரவுடன் வேலை செய்வது | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | அடிக்கடி-உறவில்லாத தரவிற்கு (non-relational data) அறிமுகம், அதன் வெவ்வேறு வகைகள் மற்றும் பதிவு தரவுத்தளங்களை ஆராய்ந்து பகுப்பாய்வு செய்வதின் அடிப்படை. | [பாடம்](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python உடன் வேலை செய்வது | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி தரவு ஆராய்ச்சிக்காக Python பயன்படுத்துவதின் அடிப்படை. Python.programming அடிப்படை புரிதல் பரிதாபமாக பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. | [பாடம்](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [வீடியோ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | தரவு தயாரிப்பு | [தரவுடன் வேலை செய்தல்](2-Working-With-Data/README.md) | காணாமல் போன, தவறான அல்லது முழுமையற்ற தரவுகளின் சவால்களை கையாள தரவை சுத்தம் செய்வதும் மாற்றுவதும் போன்ற தரவுத் தொழில்நுட்பங்கள். | [பாடம்](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | அளவுகளை காட்சிப்படுத்துதல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ஐ பயன்படுத்தி பறவை தரவுகளை 🦆 காட்சிப்படுத்துவது எப்படி என்பதை கற்றுக்கொள்ளுங்கள் | [பாடம்](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | தரவு விநியோகங்களை காட்சிப்படுத்துதல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | ஒரு இடைவெளியின் உள்ளே காணப்படும் தெளிவுகள் மற்றும் போக்குகளை காட்சிப்படுத்துதல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | விகிதங்களை காட்சிப்படுத்துதல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | தனித்தனி மற்றும் குழுவாக்கப்பட்ட சதவீதங்களை காட்சிப்படுத்துதல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | உறவுகளை காட்சிப்படுத்துதல் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | தரவுத்தொடர்களின் மற்றும் அவர்களின் மாறிலிகளின் இடையிலான தொடர்புகள் மற்றும் சார்புகளை காட்சிப்படுத்துதல். | [பாடம்](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | பொருளுணர்ந்த காட்சிப்படுத்தல்கள் | [தரவு காட்சிப்படுத்தல்](3-Data-Visualization/README.md) | உங்கள் காட்சிப்படுத்தல்களை விளக்கக்கூடிய மற்றும் தீர்வு காண்பதற்கும்洞றிவுகளைப் பெறுவதற்கும் பயன்படும் முறைகள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்கள். | [பாடம்](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைச்சுற்றத்திற்கு அறிமுகம் | [வாழ்க்கைச் சுற்றம்](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைச்சுற்றிற்கான அறிமுகம் மற்றும் தரவை பெற்றெடுப்பது மற்றும் எடுத்தெடுப்பது என்ற முதலாவது படி. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | பகுப்பாய்வு | [வாழ்க்கைச் சுற்றம்](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு அறிவியல் வாழ்க்கைச்சுற்றின் இந்த நிலை தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் நுட்பங்கள üzerine கவனம் செலுத்துகிறது. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | தகவல் பகிர்வு | [வாழ்க்கைச் சுற்றம்](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | தரவு வழங்கும் உள்ளுணர்வுகளை தீர்மானிகளால் எளிதாக புரிந்துகொள்ளக்கூடியவாறு சமர்ப்பிப்பதில் இந்த நிலை கவனம் செலுத்துகிறது. | [பாடம்](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [மேகத் தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் மற்றும் அதன் நன்மைகள் குறித்து இந்த பாடங்களின் தொடர் அறிமுகப்படுத்துகிறது. | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [மேகத் தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மாடல்களை பயிற்றுவித்தல். |[பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | மேகத்தில் தரவு அறிவியல் | [மேகத் தரவு](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio உடன் மாடல்களை இயக்குதல் (deploying). | [பாடம்](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | உண்மைக் சூழலில் தரவு அறிவியல் | [உண்மை சூழல்](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | உண்மையான உலகில் தரவு அறிவியலில் நடத்தப்படும் திட்டங்கள். | [பாடம்](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -இந்த மாதிரியை ஒரு Codespace-இல் திறக்க இந்த படிகளை பின்பற்றவும்: -1. Code திரையொட்டியில் இருந்து Open with Codespaces விருப்பத்தை கிளிக் செய்யவும். -2. தட்டைபாகத்தின் அடியில் + New codespace ஐ தேர்ந்தெடுக்கவும். -மேலும் தகவலுக்கு, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ஐ பார்க்கவும். +இந்த மாதிரியை Codespace-இலே திறக்க பின்வரும் படிகளை பின்பற்றவும்: +1. Code drop-down மெனுவை கிளிக் செய்து Open with Codespaces விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். +2. மேல் பெட்டியின் அடிவகுதியில் + New codespace ஐ தேர்ந்தெடுக்கவும். +மேலும் தகவலுக்கு, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)-ஐப் பார்க்கவும். ## VSCode Remote - Containers -உங்கள் உள்ளூர் இயந்திரத்தையும் VSCode ஐப் பயன்படுத்தி VS Code Remote - Containers நீட்சியைப் பயன்படுத்தி இந்த ரெப்போவை ஒரு கொண்டெய்னரில் திறக்க இந்த படிகளைப் பின்பற்றவும்: +உங்கள் உள்ளூர் கணினி மற்றும் VSCode-இன் VS Code Remote - Containers நீட்சியைப் பயன்படுத்தி இந்த ஒன்றியல் கோப்பகத்தை கன்டெய்னரில் திறக்க பின்வரும் படிகளை பின்பற்றவும்: -1. இது உங்கள் முதல் முறையெனில் development container பயன்படுத்துகிறீர்களானால், தயவுசெய்து உங்கள் முறைமை [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) இல் குறிப்பிடப்பட்ட தேவைகளை (உதாரணமாக Docker நிறுவப்பட்டிருப்பது) பூர்த்தி செய்கின்றதா என்பதை உறுதி செய்யவும். +1. இது உங்கள் முதன் முறையாக ஒரு development container பயன்படுத்தினால், உங்கள் சிஸ்டம் தேவையான முன்னோட்டங்கள் (உதாரணத்திற்கு Docker நிறுவப்பட்டுள்ளது) இருந்துள்ளதா என்பதை [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)-இல் உறுதிசெய்யவும். -இந்த காப்பகத்தை பயன்படுத்த, நீங்கள் அல்லது உடனடியாக ஒரு தனித்த Docker வால்யூமில் ரெப்போவை திறக்கலாம்: +இந்த கோப்பகத்தை பயன்படுத்த, நீங்கள் அல்லது तो ஒரு தனியான Docker volume-இல் இந்த repository-ஐ திறக்கலாம்: -**குறிப்பு**: உள்நோக்கத்தில், இது Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** கமாண்டைப் பயன்படுத்தி மூலக் குறியீட்டை உள்ளக கோப்பு அமைப்பின் பதிலாக Docker வால்யூமில் கிளோன் செய்யும். [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) என்பது கொண்டெய்னர் தகவல்களை நிலைத்திருக்க வைக்க சிறந்த நடைமுறை. +**Note**: வெளிப்புறமாக, இது Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** கட்டளையைப் பயன்படுத்தி மூலக் கோப்புகளை உள்ளூர்த் கோப்புதளத்தின் பதிலாக Docker volume-இல் கிளோன் செய்யும். [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) என்பது கன்டெய்னர் தரவுகளை நிலையானவாறு வைத்திருக்க பரிந்துரைக்கப்படும் முறை. -அல்லது உள்ளூரில் கிளோன்டு அல்லது பதிவிறக்கம் செய்யப்பட்ட பிரதியை திறக்கவும்: +அல்லது உள்ளூரில் கிளோன் செய்த அல்லது பதிவிறக்கப்பட்ட பதிப்பை திறக்கவும்: -- இந்த ரெப்போவை உங்கள் உள்ளூர்த் கோப்பு அமைப்பிற்கு கிளோன் செய்யவும். -- F1 அழுத்தி **Remote-Containers: Open Folder in Container...** கமாண்டை தேர்ந்தெடுக்கவும். -- இந்த கோப்புறையின் கிளோன்டு நகலைச் தேர்ந்தெடுத்து, கொண்டெய்னர் துவங்கும் வரை காத்திருந்து, முயற்சி செய்து பாருங்கள். +- இந்த GitHub repo-ஐ உங்கள் உள்ளூர் கோப்புதளத்திற்குக் கிளோன் செய்யவும். +- F1 அழுத்தி **Remote-Containers: Open Folder in Container...** கட்டளையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். +- கிளோன்டு செய்யப்பட்ட இந்த கோப்புறை தேர்ந்தெடுத்து, கன்டெய்னர் துவங்கும் வரை காத்திருங்கள் மற்றும் முயற்சிக்கவும். ## ஆஃப்லைன் அணுகல் -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ஐப் பயன்படுத்தி இந்த ஆவணத்தை ஆஃப்லைனில் இயக்க முடியும். இந்த ரெப்போவை fork செய்து, உங்கள் உள்ளூர் இயந்திரத்தில் [Docsify ஐ நிறுவவும்](https://docsify.js.org/#/quickstart), பின்னர் இந்த ரெப்போவின் ரூட் கோப்புறையில் `docsify serve` என்பதை தட்டச்சு செய்யவும். இணையப்பக்கம் உங்கள் localhost இல் போர்ட் 3000 இல் வழங்கப்படும்: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ஐப் பயன்படுத்தி இந்த ஆவணத்தை ஆஃப்லைனில் இயக்கலாம். இந்த repo-ஐ fork செய்து, உங்கள் உள்ளூர் இயந்திரத்தில் [Docsify ஐ நிறுவவும்](https://docsify.js.org/#/quickstart), பிறகு இந்த repo-வின் root கோப்புறையில் `docsify serve` என்பதை টাইப் செய்யவும். இணையதளம் உங்கள் localhost இல் போர்ட் 3000-ல் சேவையாக இருக்கும்: `localhost:3000`. -> குறிப்பு: நோட்புக்குகள் Docsify மூலம் உருவாக மாட்டாது, ஆகவே நீங்கள் ஒரு நோட்புக்கை இயக்க வேண்டுமென்றால், அதை தனியாக VS Code-இல் Python கர்னலை இயக்கியவுடன் செய்யவும். +> குறிப்பு: நோட்புக்குகள் Docsify மூலம் ரெண்டர் செய்யப்படமாட்டாது, ஆகவே நீங்கள் ஒரு நோட்புக் இயக்கப்பட வேண்டுமென்றால், அதை தனியாக VS Code-ல் Python kernel ஓட்டுகிற நிலையில் செய்யவும். ## பிற பாடத்திட்டங்கள் -எங்கள் குழு வேறு பாடத்திட்டங்களையும் உருவாக்குகிறது! கீழே காண்க: +எங்கள் குழு பிற பாடத்திட்டங்களையும் உருவாக்குகிறது! இதைப் பார்க்கவும்: ### LangChain @@ -200,15 +200,15 @@ Microsoft இல் உள்ள Azure Cloud Advocates குழு 10 வார --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![தொடக்கர்களுக்கான 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) -[![தொடக்கர்களுக்கான 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) -[![தொடக்கர்களுக்கான 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) -[![தொடக்கர்களுக்கான AI ஏஜென்டுகள்](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 தொடக்கர்களுக்கு](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 தொடக்கர்களுக்கு](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 தொடக்கர்களுக்கு](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 ஏஜென்ட்கள் தொடக்கர்களுக்கு](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) --- ### உருவாக்கும் AI தொடர் -[![தொடக்கர்களுக்கான உருவாக்கும் 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) +[![Generative AI தொடக்கர்களுக்கு](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) [![உருவாக்கும் 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) [![உருவாக்கும் 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) [![உருவாக்கும் 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 @@ Microsoft இல் உள்ள Azure Cloud Advocates குழு 10 வார --- ### முக்கிய கற்றல் -[![தொடக்கர்களுக்கான இயந்திரக் கற்றல்](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) -[![தொடக்கர்களுக்கான தரவு அறிவியல்](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) -[![தொடக்கர்களுக்கான செயற்கை நுண்ணறிவு](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) -[![தொடக்கர்களுக்கான சைபர் பாதுகாப்பு](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) -[![தொடக்கர்களுக்கான வலை மேம்பாடு](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) -[![தொடக்கர்களுக்கான 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) -[![தொடக்கர்களுக்கான XR அபிவிருத்தி](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 தொடக்கர்களுக்கு](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) +[![தரவு அறிவியல் தொடக்கர்களுக்கு](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 தொடக்கர்களுக்கு](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) +[![சைபர் பாதுகாப்பு தொடக்கர்களுக்கு](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) +[![இணைய மேம்பாடு தொடக்கர்களுக்கு](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 தொடக்கர்களுக்கு](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 மேம்பாடு தொடக்கர்களுக்கு](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 தொடர் -[![AI ஜோடி நிரலாக்கத்திற்கான 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) +[![AI இணை நிரலாக்கத்திற்கான 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 க்கான 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 சாகசம்](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) ## உதவி பெறுதல் -**சிக்கல்கள் நேருகிறதா?** எங்கள் [பிரச்சனை தீர்க்கும் வழிகாட்டியை](TROUBLESHOOTING.md) பொதுவாக ஏற்படும் பிரச்சனைகளுக்கு தீர்வுகளுக்காக பார்க்கவும். +**சிக்கல்களை எதிர்கொள்கிறீர்களா?** எங்கள் [பிரச்சனை தீர்க்கும் வழிகாட்டி](TROUBLESHOOTING.md) பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கான தீர்வுகளுக்காகப் பார்வையிடவும். -AI செயலிகளை கட்டும்போது தடைபடினால் அல்லது ஏதேனும் கேள்விகள் இருந்தால், MCP பற்றிய விவாதங்களில் பிற பயில்பவர்கள் மற்றும் அனுபவமிக்க டெவலப்பர்களுடன் சேர்ந்து கலந்துரையாடுங்கள். இது கேள்விகள் வரவேற்கப்படும் மற்றும் அறிவு சுதந்திரமாக பகிரப்படும் ஒரு ஆதரவான சமூகமாகும். +If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. -[![Microsoft Foundry டிஸ்கோர்ட்](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry டிஸ்கார்டு](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -உற்பத்திக்கு கருத்து அல்லது கட்டும்போது பிழைகள் இருந்தால், பின்வரும் இடத்துக்கு செல்லுங்கள்: +If you have product feedback or errors while building visit: -[![Microsoft Foundry டெவலப்பர் மன்றம்](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 டெவலப்பர் அரங்கம்](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) --- -மறுப்பு: -இந்த ஆவணம் [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) என்ற செயற்கை நுண்ணறிவு மொழிபெயர்ப்பு சேவையை பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியமாக மொழிபெயர்ப்பதற்கு முயற்சி செய்கிறோம்; இருப்பினும் தானாக செயல்படும் மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறான தகவல்கள் இடம்பெறக்கூடும் என்பதை தயவுசெய்து கவனத்தில் கொள்ளுங்கள். மூல ஆவணம் அதன் இயல்பான மொழியில் அதிகாரபூர்வ ஆதாரமாகக் கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவலுக்காக, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பை பயன்படுத்துவது பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பின் resultஐ பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்தவொரு தவறான புரிதல்கள் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பேற்க மாட்டோம். +பதிவிலக்கு: +இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்பு சேவையாகும் Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) மூலம் மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சி செய்கிறோம் என்றாலும், தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் தவறுகள் அல்லது துல்லியமின்மைகள் இருக்கலாம் என்பதை தயவுசெய்து கருத்தில் கொள்ளவும். மூல ஆவணம் அதன் சொந்த மொழியில் அதிகாரபூர்வ மூலமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பை பரிந்துரைக்கின்றோம். இந்த மொழிபெயர்ப்பு பயன்பாட்டினால் ஏற்படக்கூடிய எந்த தவறான புரிதல்களுக்கும் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பேற்கமாட்டோம். \ No newline at end of file diff --git a/translations/te/README.md b/translations/te/README.md index 0b1348986..5f3fabf26 100644 --- a/translations/te/README.md +++ b/translations/te/README.md @@ -1,232 +1,227 @@ -# Data Science for Beginners - A Curriculum +# ప్రారంభులకు డేటా సైన్స్ - ఒక పాఠ్యక్రమం -[![GitHub Codespacesలో తెరవండి](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespacesలో ఓపెన్ చేయండి](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub లైసెన్స్](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub కాంట్రిబ్యూటర్లు](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub ఇష్యూస్](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub పుల్-రివెస్ట్‌లు](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![GitHub పుల్-రిక్వెస్ట్‌లు](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs స్వాగతం](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub వార్చర్లు](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 ఫోర్క్స్](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 స్టార్‌లు](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 Foundry డెవలపర్ ఫోరమ్](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) -Microsoftలోని Azure Cloud Advocates మీకు Data Science గురించి 10 వారాల, 20 పాఠాల কারిక్యులమ్ అందిస్తున్నందుకు తృప్తికరంగా ఉన్నాము. ప్రతి పాఠంలో ముందే-పాఠం మరియు తరువాతి-పాఠం ప్రశ్నాపత్రాలు, పాఠం పూర్తి చేయడానికి రచనా సూచనలు, ఒక పరిష్కారం మరియు ఒక అసైన్‌మెంట్ ఉన్నాయి. మా ప్రాజెక్ట్-ఆధారిత పాఠ్య విధానం ద్వారా మీరు నిర్మించేటప్పుడు నేర్చుకుంటారు — కొత్త నైపుణ్యాలు 'నేలలో నిలవటానికి' ఇది నిరూపిత మార్గం. +Microsoftలోని Azure Cloud Advocates డేటా సైన్స్ గురించి 10 వారాల, 20 పాఠాల పాఠ్యక్రమాన్ని అందజేయడం సంతోషంగా ఉంది. ప్రతి పాఠంలో పాఠం ముందు మరియు పాఠం తర్వాత ఉన్న క్విజ్‌లు, పాఠాన్ని పూర్తి చేయడానికి వ్రాత-based సూచనలు, పరిష్కారం మరియు ఒక అసైన్‌మెంట్ ఉంటాయి. మా ప్రాజెక్ట్-ఆధారిత ఆధ్యాపక పద్ధతి మీరు నిర్మిస్తున్నప్పుడు నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది కొత్త నైపుణ్యాలు మెరుగ్గా నిలిచేలా చేయడానికి సాక్ష్యమైన విధానం. **మా రచయితలకు హృదయపూర్వక ధన్యవాదాలు:** [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). -**🙏 ప్రత్యేక ధన్యవాదాలు 🙏 మా [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) రచయితలు, సమీక్షకులు మరియు కంటెంట్ భాగస్వాములకు,** ముఖ్యంగా 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), +**🙏 ప్రత్యేక ధన్యవాదాలు 🙏 మా [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) రచయితలు, సమీక్షకులు మరియు కంటెంట్ సహకారులకు,** ముఖ్యంగా 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/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.te.png)| +|![స్కెచ్‌నోట్ ద్వారా @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.te.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ప్రాథమికుల కోసం డేటా సైన్స్ - _స్కెచ్‌నోట్ ద్వారా [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 బహుభాషా మద్దతు -#### GitHub Action ద్వారా మద్దతు (స్వయంచలిత మరియు ఎప్పుడూ తాజా) +#### GitHub Action ద్వారా మద్దతు (ఆటోమెటెడ్ & ఎప్పుడూ నవీకరించబడిన) -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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](./README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) +[అరబిక్](../ar/README.md) | [బెంగాలీ](../bn/README.md) | [బల్గేరియన్](../bg/README.md) | [బర్మీస్ (మయన్మార్)](../my/README.md) | [చైనీస్ (సంక్షిప్త)](../zh/README.md) | [చైనీస్ (సాంప్రదాయిక, హాంకాంగ్)](../hk/README.md) | [చైనీస్ (సాంప్రదాయిక, మకావ్)](../mo/README.md) | [చైనీస్ (సాంప్రదాయిక, టైవాన్)](../tw/README.md) | [క్రొయాటియన్](../hr/README.md) | [చెక్](../cs/README.md) | [డానిష్](../da/README.md) | [డచ్](../nl/README.md) | [ఎస్టోనియన్](../et/README.md) | [ఫినిష్](../fi/README.md) | [ఫ్రెంచ్](../fr/README.md) | [జర్మన్](../de/README.md) | [గ్రీక్](../el/README.md) | [హిబ్రూ](../he/README.md) | 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[టర్కిష్](../tr/README.md) | [యుక్రెనియన్](../uk/README.md) | [ఉర్దూ](../ur/README.md) | [వియత్నామీస్](../vi/README.md) -**మీకు అదనపు అనువాద భాషల మద్దతు కావాలనుకుంటే వాటి గురించి వివరాలు [ఇక్కడ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) గుర్తించబడినవి** +**మీకు అదనపు అనువాద భాషలు కావాలంటే మద్దతు పొందే భాషలు [ఇక్కడ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) జాబితాలో ఉన్నాయి** -#### మన కమ్యూనిటీలో చేరండి +#### మా కమ్యూనిటీలో చేరండి [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -మేము ఒక Discord Learn with AI సిరీస్ నిర్వహిస్తున్నాము, మే 18 - 30 సెప్టెంబర్, 2025 సమయంలో మాతో చేరి మరింత తెలుసుకోండి మరియు [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) వద్ద చేరండి. మీరు Data Science కోసం GitHub Copilot ఉపయోగించే చిట్కాలు మరియు ట్రిక్స్ పొందతారు. +మా వద్ద Discord లెర్న్ విత్ AI సిరీస్ కొనసాగుతోంది, మరింత తెలుసుకోండి మరియు 18 - 30 సెప్టెంబర్, 2025 కాలంలో మాతో చేరడానికి [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)లో జాయిన్ అవ్వండి. మీరు Data Science కోసం GitHub Copilot ఉపయోగించే టిప్స్ మరియు ట్రిక్స్ పొందుతారు. -![Learn with AI సిరీస్](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.te.jpg) +![AIతో నేర్చుకునే సిరీస్](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.te.jpg) -# మీరు ఒక విద్యార్థి? +# మీరు విద్యార్థి? -ఈ క్రింది వనరులతో మొదలుపెట్టండి: +క్రింది వనరులతో ప్రారంభించండి: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ఈ పేజీలో మీరు ప్రారంభ స్థాయి వనరులు, Student ప్యాక్స్ మరియు బరిమిత సర్టిఫికెట్ వౌచర్ పొందడం వంటి మార్గాలను కనుగొంటారు. ఇది ఒక పేజీ మీరు బుక్‌మార్క్ చేసి కాలానుకూలంగా తనిఖీ చేయాలనే విషయం, ఎందుకంటే మేము కనీసం నెలసరి పర్యవేక్షణలో కంటెంట్ మార్చుతాము. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) గ్లోబల్ స్టూడెంట్ అంబాసడర్స్ సముదాయంలో చేరండి — ఇది Microsoftలోకి మీ మార్గమౌవచ్చు. +- [స్టూడెంట్ హబ్ పేజీ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ఈ పేజీలో మీరు ప్రారంభిక వనరులు, స్టూడెంట్ ప్యాక్లు మరియు ఉచిత సర్టిఫికెట్ వోచర్ పొందే మార్గాలను కనుగొంటారు. మేము కనీసం నెలకి ఒకసారి కంటెంట్ను మార్చేస్తామనుకోగా, ఈ పేజీని బుక్‌మార్క్ చేయడం మరియు మధ్యపు సమయంలో తనిఖీ చేయడం మంచిది. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) స్టూడెంట్ అంబాసడర్స్ యొక్క గ్లోబల్ కమ్యూనిటీలో చేరిం, ఇది మీకు Microsoft లోకి బాటుగా ఉండవచ్చు. -# ప్రారంభించటం +# ప్రారంభించడం ## 📚 డాక్యుమెంటేషన్ -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - ప్రారంభులకు దశల వారీ సెటప్ సూచనలు -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - ఉదాహరణలు మరియు సాధారణ వర్క్‌ఫ్లోలు -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - సందర్భానుసారం సమస్యల పరిష్కారాలు -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - ఈ ప్రాజెక్టుకు ఎలా సహాయపడాలో -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - బోధనా మార్గదర్శకాలు మరియు తరగతి రిసోర్సులు +- **[ఇన్‌స్టాలేషన్ గైడ్](INSTALLATION.md)** - ప్రారంభికులకు దశలవారీగా సెటప్ సూచనలు +- **[వాడుక గైడ్](USAGE.md)** - ఉదాహరణలు మరియు సాధారణ వర్క్‌ఫ్లోలు +- **[సమస్య పరిష్కారం](TROUBLESHOOTING.md)** - సాధారణ సమస్యలకు పరిష్కారాలు +- **[కాంట్రిబ్యూటింగ్ గైడ్](CONTRIBUTING.md)** - ఈ ప్రాజెక్టుకు ఎలా దోహదపడాలో +- **[ఉపాధ్యాయుల కోసం](for-teachers.md)** - బోధన దిశానిర్దేశం మరియు తరగతి వనరులు ## 👨‍🎓 విద్యార్థుల కోసం -> **సమగ్ర ప్రారంభకులు**: డేటా సైన్స్ కొత్తవారా? మా [beginner-friendly examples](examples/README.md) తో ప్రారంభించండి! ఈ సరళమైన, బాగా కామెంట్ చేయబడిన ఉదాహరణలు పూర్తి పాఠ్యక్రమంలోకి దిగేముందు మీకు మౌలిక విషయాలను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడతాయి. -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: ఈ కారిక్యులమ్‌ను మీకేం ఉపయోగించుకోవడానికి, మొత్తం రెపో ని ఫోర్క్ చేసి, ముందస్తు లెక్చర్ ప్రశ్న పరీక్షతో మొదలుపెట్టి, తర్వాత లెక్చర్ చదవడం మరియు మిగతా కార్యకలాపాలను పూర్తి చేయండి. పరిష్కార కోడ్‌ను కాపీ చేయకుండా పాఠాలను అర్థం చేసుకుని ప్రాజెక్ట్‌లను నిర్మించే ప్రయత్నం చేయండి; అయినప్పటికీ ఆ కోడ్ ప్రతి ప్రాజెక్ట్-ఆధారిత పాఠంలోని /solutions ఫోల్డర్లలో అందుబాటులో ఉంది. మరో ఆలోచనగా మీరు స్నేహితులతో స్టడీ గ్రూప్ ఏర్పాటు చేసి కలిసి ఈ కంటెంట్‌ను గడపవచ్చు. మరింత చదవడానికి మేము [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ని సూచిస్తాము. +> **సంపూర్ణ ప్రారంభికులు**: డేటా సైన్స్ కి కొత్తవా? మా [ప్రారంభికులకు అనుకూలమైన ఉదాహరణలు](examples/README.md) నుండి ప్రారంభించండి! ఈ సాధారణ, బాగా వ్యాఖ్యానించిన ఉదాహరణలు పూర్తి పాఠ్యక్రమంలోకి ప్రవేశించే ముందే బేసిక్‌ను అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయపడతాయి. +> **[విద్యార్థులు](https://aka.ms/student-page)**: ఈ పాఠ్యక్రమాన్ని స్వయంగా ఉపయోగించుకోవడానికి, మొత్తం repoని fork చేసి, ఒక ప్రి-లెక్చర్ క్విజ్ తో మొదలుపెట్టి స్వయంగా వ్యాయామాలను పూర్తి చేయండి. ఆపై లెక్చర్ ని చదివి మిగతా కార్యకలాపాలను పూర్తి చేయండి. పరిష్కార కోడ్‌ను కాపీ చేయడానికి కాకుండా పాఠాలను అర్థం చేసుకొని ప్రాజెక్టులను సృష్టించడానికి ప్రయత్నించండి; అయితే ఆ కోడ్ ప్రతి ప్రాజెక్ట్-ఆధారిత పాఠంలోని /solutions ఫోల్డర్లలో అందుబాటులో ఉంటుంది. మరో ఒక ఆలోచనగా, మీ స్నేహితులతో చదువుచేర్చుకొనే గ్రూప్ ఏర్పరిచి కలిసి కంటెంట్‌ను వెళ్లిపోవచ్చు. మరింత అధ్యయనానికి, మేము [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)ను సూచిస్తాము. **త్వరిత ప్రారంభం:** -1. మీ పరిసరాలను సెటప్ చేసుకోవడానికి [Installation Guide](INSTALLATION.md) ను తనిఖీ చేయండి -2. కారిక్యులమ్‌తో పని చేయడం ఎలా అనేదాన్ని నేర్చుకోవడానికి [Usage Guide](USAGE.md) ను సమీక్షించండి -3. పాఠం 1తో మొదలుపెట్టి వరుసగా పనిచేయండి -4. మద్దతు కోసం మా [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) లో చేరండి +1. మీ పరిసరాన్ని సెటప్ చేయడానికి [ఇన్‌స్టాలేషన్ గైడ్](INSTALLATION.md)ను తనిఖీ చేయండి +2. పాఠ్యక్రమంతో ఎలా పని చేయాలో తెలుసుకోవడానికి [వాడుక గైడ్](USAGE.md)ని సమీక్షించండి +3. పాఠం 1 నుండి ప్రారంభించి క్రమంగా ముందుకు పని చేయండి +4. మద్దతును పొందడానికి మా [Discord కమ్యూనిటీ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) లో చేరండి -## 👩‍🏫 ఉపాధ్యాయులకు +## 👩‍🏫 ఉపాధ్యాయుల కోసం -> **ఉపాధ్యాయులు**: ఈ కారిక్యులమ్‌ను ఎలా ఉపయోగించాలో మేము కొన్ని సూచనలను [చేరించాము](for-teachers.md). మేము మీ ప్రతిస్పందనలను మా చర్చ ఫోరమ్‌లో పొందండి [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **ఉపాధ్యాయులు**: ఈ పాఠ్యక్రమాన్ని ఎలా ఉపయోగించాలో మేము కొన్న సూచనలను [సరిపెట్టాము](for-teachers.md). మీ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను మేము మన చర్చా ఫోరంలో స్వాగతిస్తాము [ఇక్కడ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## జట్టును కలవండి +## జట్టును పరిచయం -[![ప్రచార వీడియో](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![ప్రచార వీడియో](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ప్రచార వీడియో") -**Gif అందించినవారు** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 పై చిత్రాన్ని క్లిక్ చేసి ప్రాజెక్ట్ మరియు దాన్ని సృష్టించిన వ్యక్తుల గురించి వీడియో చూడండి! +**గిఫ్ ద్వారా** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 పై చిత్రాన్ని క్లిక్ చేసి ప్రాజెక్ట్ గురించి వీడియో కోసం దాన్ని సృష్టించిన వ్యక్తుల గురించి చూడండి! -## పాఠ్యపద్ధతి +## శిక్షణ సిద్ధాంతం -మా ఈ పాఠ్యక్రమాన్ని రూపొందించే సమయంలో మేము రెండు పాఠ్య సిద్ధాంతాలను ఎంపిక చేసాము: ఇది ప్రాజెక్ట్-ఆధారితంగా ఉండాలని, మరియు తరచూ క్విజ్‌లు ఉండాలని నిర్ధారించడం. ఈ సిరీస్ పూర్తికి వచ్చినపుడు, విద్యార్థులు డేటా సైన్స్ యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలు నేర్చుకుంటారు — ఇందులో నైతిక భావనలు, డేటా సిద్ధం చేయడం, డేటాతో పనిచేసే వివిధ మార్గాలు, డేటా విజువలైజేషన్, డేటా విశ్లేషణ, డేటా సైన్స్ యొక్క నిజజీవిత ఉపయోగాలు మరియు మరిన్ని విషయాలు ఉంటాయి. +ఈ పాఠ్యక్రమాన్ని నిర్మించేటప్పుడు మేము రెండు శిక్షణాత్మక సూత్రాలను తీసుకున్నాం: అది ప్రాజెక్ట్-ఆధారితంగా ఉండాలి మరియు తరచుగా క్విజ్‌లు ఉండేలా ఉండాలి. ఈ సిరీస్ చివరికి, విద్యార్థులు డేటా సైన్స్ యొక్క మౌలిక సిద్ధాంతాలను, నైతిక భావనలు, డేటా తయారీ, డేటా‌తో పని చేయడానికి వివిధ విధానాలు, డేటా విజువలైజేషన్, డేటా విశ్లేషణ, డేటా సైన్స్ యొక్క వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగకేసులు మరియు మరిన్ని నేర్చుకుంటారు. -ఇది కాకుండా, క్లాస్ ముందు తక్కువ-ప్రమాద క్విజ్ ఒక విషయాన్ని నేర్చుకోవాలని విద్యార్థి సంకల్పాన్ని ఏర్పరచుతుంది, మరియూ క్లాస్ తర్వాత రెండవ క్విజ్ మరింత గుర్తుండేలా చేస్తుంది. ఈ పాఠ్యక్రమం సాఫ్ట్ మరియు దృష్టి పారించేలా రూపొందించబడింది మరియు మొత్తం లేదా భాగంగా తీసుకోవచ్చు. ప్రాజెక్ట్లు చిన్నగా మొదలవుతూ 10 వారాల చక్రం చివరికి progressively క్లిష్టంగా మారతాయి. +ఇంకా, తరగతి ముందు ఒక తక్కువ-పరిమాణపు క్విజ్ విద్యార్థి యొక్క ఆచరణను ఒక అంశాన్ని నేర్చుకోవడానికి ఉద్దేశ్యాన్ని ఏర్పరుస్తుంది, తరగతి తర్వాత రెండవ క్విజ్ ఇంకా మెమరీని బలపరుస్తుంది. ఈ పాఠ్యక్రమం సరళంగా, సరదాగా ఉండేందుకు డిజైన్ చేయబడింది మరియు మొత్తం లేదా భాగంగా తీసుకోవచ్చు. ప్రాజెక్ట్లు చిన్నది నుంచి మొదలవుతూ 10 వారాల చక్రం చివరికి ఎక్కువగా స్ఫూర్తివంతంగా క్లిష్టంగా మారతాయి. -> మా [ఆచరణ నియమాలు](CODE_OF_CONDUCT.md), [కాంట్రిబ్యూట్ చేయడం](CONTRIBUTING.md), [అనువాదం](TRANSLATIONS.md) మార్గదర్శకాలను చూడండి. మేము మీ నిర్మాణాత్మక ప్రతిక్రియను స్వాగతిస్తాము! +> మా [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) మార్గదర్శకాలని చూడండి. మీ నిర్మాణాత్మక అభిప్రాయాలను మేము స్వాగతిస్తాము! -## ప్రతి పాఠంలో ఇవి ఉన్నాయి: +## ప్రతి పాఠంలో ఇవి ఉంటాయి: - ఐచ్చిక స్కెచ్‌నోట్ -- ఐచ్చిక అదనపు వీడియో -- పాఠానికి ముందు వార్మ్-అప్ క్విజ్ -- లిఖిత పాఠం -- ప్రాజెక్ట్-ఆధారిత పాఠాలకు, ప్రాజెక్ట్ ఎలా నిర్మించాలో దశలవారీ మార్గదర్శకాలు -- జ్ఞాన తనిఖీలు -- ఒక సవాలు -- అదనపు చదువులు +- ఐచ్చిక పూరక వీడియో +- పాఠం ముందు వార్మప్ క్విజ్ +- వ్రాత పాఠం +- ప్రాజెక్ట్-ఆధారిత పాఠాల కోసం, ప్రాజెక్ట్ ఎలా నిర్మించాలో దశబద్దంగా మార్గదర్శకాలు +- జ్ఞాన పరీక్షలు +- ఒక సవాల్ +- పూరక పఠనం - అసైన్‌మెంట్ - [పాఠం తర్వాత క్విజ్](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **క్విజ్‌ల గురించి ఒక గమనిక**: అన్ని క్విజ్‌లు Quiz-App ఫోల్డరులో ఉన్నాయి, మొత్తం 40 క్విజ్‌లు, ప్రతి ఒక్కటి మూడు ప్రశ్నలతో. అవి పాఠాల నుండి లింక్ చేయబడ్డాయి, కానీ క్విజ్ యాప్ స్థానికంగా నడపవచ్చు లేదా Azure‌కు despley చేయవచ్చు; `quiz-app` ఫోల్డర్లోని సూచనలను అనుసరించండి. అవి徐徐 గా స్థానీభవింపజేయబడుతున్నాయి. +> **క్విజ్‌ల గురించి ఒక గమనిక**: అన్ని క్విజ్‌లు Quiz-App ఫోల్డర్‌లో ఉన్నాయి, మొత్తం 40 క్విజ్‌లు, ఒక్కోటి మూడు ప్రశ్నలతో. అవి పాఠాల్లో లింక్ చేయబడ్డాయి, కానీ quiz app స్థానికంగా నడపవచ్చు లేదా Azure కు డిప్లాయ్ చేయవచ్చు; `quiz-app` ఫోల్డర్ లోని సూచనలను అనుసరించండి. అవి徐徐గా స్థానీకరణ జరుగుతున్నాయి. -## 🎓 ప్రారంభ దశకి అనుకూల ఉదాహరణలు +## 🎓 ప్రారంభికులకు అనుకూల ఉదాహరణలు -**డేటా సైన్స్‌లో కొత్తవారా?** మేము మీకు ప్రారంభం కావడానికి సహాయపడే సులభమైన, బాగా వ్యాఖ్యలు చేయబడిన కోడ్‌ను కలిగిన ప్రత్యేక [ఉదాహరణల డైరక్టరీ](examples/README.md)ను సృష్టించాము: +**డేటా సైన్స్ కొత్తవారా?** మేము ప్రారంభించడానికి సహాయపడే సాదా, బాగా కామెంట్ చేయబడిన కోడ్‌తో ప్రత్యేక [ఉదాహరణల డైరెక్టరీ](examples/README.md) సృష్టించాము: -- 🌟 **Hello World** - మీ మొదటి డేటా సైన్స్ ప్రోగ్రామ్ -- 📂 **Loading Data** - డేటాసెట్లను చదవడం మరియు అన్వేషించడం నేర్చుకోండి -- 📊 **Simple Analysis** - గణాంకాలను లెక్కించి నమూనాలను కనుగొనండి -- 📈 **Basic Visualization** - చార్ట్లు మరియు గ్రాఫ్‌లను సృష్టించండి -- 🔬 **Real-World Project** - ఆరంభం నుంచి ముగింపు వరకు పూర్తి వర్క్‌ఫ్లో +- 🌟 **హలో వరల్డ్** - మీ మొదటి డేటా సైన్స్ ప్రోగ్రామ్ +- 📂 **డేటా లోడ్ చేయడం** - డేటాసెట్‌లను చదవడం మరియు అన్వేషించడం నేర్చుకోండి +- 📊 **సాధారణ విశ్లేషణ** - గణాంకాలను లెక్కించి నమూనాలను కనుగొనండి +- 📈 **ప్రాథమిక విజువలైజేషన్** - చార్ట్లు మరియు గ్రాఫ్‌లను సృష్టించండి +- 🔬 **వాస్తవ ప్రపంచ ప్రాజెక్ట్** - ప్రారంభం నుంచి పూర్తి వర్క్‌ఫ్లో -ప్రతి ఉదాహరణలో ప్రతి దశను వివరించే సమగ్ర వ్యాఖ్యలు ఉంటాయి, అందువల్ల ప్రారంభకులకు ఇది పరిపూర్ణంగా ఉంటుంది! +ప్రతి ఉదాహరణలో ప్రతి దశను వివరించే వివరణాత్మక కామెంట్లు ఉంటాయి, ఇది మొత్తం కొత్తవారికి తగినట్లుగా చేస్తుంది! 👉 **[ఉదాహరణలతో ప్రారంభించండి](examples/README.md)** 👈 ## పాఠాలు -|![ స్కెచ్‌నోట్ రచయిత @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.te.png)| +|![ స్కెచ్‌నోట్ రచన @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.te.png)| |:---:| -| డేటా సైన్స్ ప్రారంభకుల కోసం: రోడ్‌మాప్ - _స్కెచ్‌నోట్ రచయిత [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ప్రారంభికుల కోసం డేటా సైన్స్: రోడ్‌మ్యాప్ - _స్కెచ్‌నోట్ రచన [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| పాఠం సంఖ్య | విషయం | పాఠ వర్గీకరణ | అధ్యయన లక్ష్యాలు | లింక్ చేయబడిన పాఠం | రచయిత | +| పాఠం సంఖ్య | అంశం | పాఠ సమూహం | నేర్చుకోవాల్సిన లక్ష్యాలు | లింక్ చేసిన పాఠం | రచయిత | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | డేటా సైన్స్ నిర్వచనం | [పరిచయం](1-Introduction/README.md) | డేటా సైన్స్ వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక సూత్రాలను మరియు అది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్, మరియు బిగ్ డేటాతో ఎలా సంబంధం కలిగి ఉన్నదో నేర్చుకోండి. | [పాఠం](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [వీడియో](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | డేటా సైన్స్ నైతికత | [పరిచయం](1-Introduction/README.md) | డేటా నైతికత ఆలోచనలు, సవాళ్లు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల గురించి. | [పాఠం](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | డేటాను నిర్వచించడం | [పరిచయం](1-Introduction/README.md) | డేటాను ఎలా వర్గीकరించబడతుందో మరియు దాని సాధారణ మూలాలు. | [పాఠం](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | గణితం & అవకాశాభాసం పరిచయం | [పరిచయం](1-Introduction/README.md) | డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి అవకాశా ఆంకికాలు మరియు గణాంకాల గణిత సాంకేతికతలు. | [పాఠం](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [వీడియో](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | సంబంధిత డేటాతో పని చేయడం | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | సంబంధిత డేటాకు పరిచయం మరియు Structured Query Language (SQL) తో సంబంధిత డేటాను అన్వేషించడం మరియు విశ్లేషించడం యొక్క ప్రాథమికాలు (పరిచయంగా “సీ-క్వెల్” అని ఉచ్ఛరించబడుతుంది). | [పాఠం](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL డేటాతో పని చేయడం | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | సాంప్రదాయేతర (non-relational) డేటాకి పరిచయం, దాని వివిధ రకాలు మరియు డాక్యుమెంట్ డేటాబేస్‌లను అన్వేషించడం మరియు విశ్లేషించడం యొక్క ప్రాథమికాలు. | [పాఠం](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pythonతో పని చేయడం | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas వంటి లైబ్రరీలతో డేటా అన్వేషణ కోసం Python ఉపయోగించే ప్రాథమికాలు. Python ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క ఆధారభూత అవగాహన సిఫార్సు చేయబడుతుంది. | [పాఠం](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [వీడియో](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | డేటా సిద్ధం చేయడం | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | లేనిదన, తప్పుగా ఉన్న లేదా অসম্পూర్ణ డేటాను నిర్వహించడానికి డేటాను శుభ్రపరచడం మరియు మార్పిడి చేసే సాంకేతికతల గురించి. | [పాఠం](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | పరిమాణాలను విజువలైజ్ చేయడం | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib‌ను ఉపయోగించి బర్డ్ డేటాను ఎలా విజువలైజ్ చేయాలో నేర్చుకోండి 🦆 | [పాఠం](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | డేటా పంపిణీని విజువలైజ్ చేయడం | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ఒక ఇంటర్వలులోని పరిశీలనాలు మరియు ట్రెండ్స్‌ను విజువలైజ్ చేయడం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | భాగాల్ని విజువలైజ్ చేయడం | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | డిస్క్రీట్ మరియు గ్రూప్ చేసిన శాతాంశాలను విజువలైజ్ చేయడం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | సంబంధాలను విజువలైజ్ చేయడం | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | డేటా సమూహాలు మరియు వాటి వెరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలు మరియు సహసంబంధాలను విజువలైజ్ చేయడం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | అర్థవంతమైన విజువలైజేషన్లు | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | మీ విజువలైజేషన్ల్ని సమర్థవంతంగా సమస్య పరిష్కారం మరియు అవగాహన కోసం విలువైనవిగా చేయడానికి సాంకేతికులు మరియు మార్గదర్శకాలు. | [పాఠం](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | డేటా సైన్స్ జీవనచక్రానికి పరిచయం | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | డేటా సైన్స్ జీవనచక్రానికి పరిచయం మరియు డేటాను సంపాదించడం మరియు తీయడం అనే మొదటి దశ. | [పాఠం](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | విశ్లేషణ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | డేటా సైన్స్ జీవనచక్రంలోని ఈ దశ డేటాను విశ్లేషించడానికి సంబంధించిన సాంకేతికతలపై దృష్టి కల్పిస్తుంది. | [పాఠం](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | కమ్యూనికేషన్ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | డేటా నుంచి పొందిన అవగాహనలను నిర్ణయాలు తీసుకునే వారికోసం అర్థమయ్యే విధంగా సమర్పించడంపై ఈ దశ ఫోకస్ చేస్తుంది. | [పాఠం](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ మరియు దాని ప్రయోజనాలను పరిచయం చేసే పాఠాల సిరీస్. | [పాఠం](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code టూల్స్ ఉపయోగించి మోడళ్లను ట్రైన్ చేయడం. |[పాఠం](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 01 | డేటా సైన్స్ నిర్వచనం | [Introduction](1-Introduction/README.md) | డేటా సైన్స్ వెనుక ఉండే మౌలిక భావనలు మరియు అది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు బిగ్ డేటాతో ఎలా సంబంధితమో తెలుసుకోండి. | [పాఠం](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [వీడియో](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | డేటా సైన్స్ నైతికత | [Introduction](1-Introduction/README.md) | డేటా నైతికత భావనలు, సవాళ్లు & ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు. | [పాఠం](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | డేటా నిర్వచనం | [Introduction](1-Introduction/README.md) | డేటా ఎలా వర్గీకరించబడుతుంది మరియు దాని సాధారణ మూలాలు ఏమిటో. | [పాఠం](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | గణాంకం & సంభావ్యతకి పరిచయం | [Introduction](1-Introduction/README.md) | డేటాను అర్థం చేసుకునేందుకు సంభావ్యత మరియు గణాంకాల గణితీయ సూక్తులు. | [పాఠం](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [వీడియో](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | సంబంధిత డేటాతో పని చేయుట | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | సంబంధిత డేటాకు పరిచయం మరియు Structured Query Language గా కూడా పిలవబడే SQL (ఉచ్చారణ “see-quell”) తో సంబంధిత డేటాను అన్వేషించడం మరియు విశ్లేషించడం యొక్క మౌలికాలు. | [పాఠం](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL డేటాతో పని చేయుట | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | బైన-రిలేషనల్ కాని డేటా, దాని వివిధ రకాలు మరియు డాక్యుమెంట్ డేటాబేస్‌లను అన్వేషించడం మరియు విశ్లేషించడం యొక్క మౌలికాలు. | [పాఠం](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python తో పని చేయుట | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించి డేటా అన్వేషణ కోసం Python ఉపయోగించుట యొక్క మౌలికాలు. Python ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క పునాదిలు అర్థం చేసుకోవడం సూచించబడుతుంది. | [పాఠం](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [వీడియో](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | డేటా తయారీ | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | గాయపడిన, తప్పుదారిలోకి వెళ్లిన లేదా అపూర్ణమైన డేటాను ఎదుర్కొనుటకు శుభ్రపరచడం మరియు ట్రాన్స్ఫార్మ్ చేయడం వంటి డేటా సాంకేతికతల విషయాలు. | [పాఠం](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | పరిమాణాలను విజువలైజ్ చేయుట | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ను ఉపయోగించి పక్షుల డేటాను ఎలా విజువలైజ్ చేయాలో నేర్చుకోండి 🦆 | [పాఠం](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | డేటా పంపిణీని విజువలైజ్ చేయుట | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ఒక ఇంటర్వల్‌లో నిపుణుల مشاهదలు మరియు ధోరణులను విజువలైజ్ చేయడం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | సగటులను విజువలైజ్ చేయుట | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | వేరేcito మరియు సమూహించిన శాతం విలువలను విజువలైజ్ చేయడం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | సంబంధాలను విజువలైజ్ చేయుట | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | డేటా సెట్ల మరియు వాటి పారామితుల మధ్య సంబంధాలు మరియు సమన్వయాలను విజువలైజ్ చేయడం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | అర్థవంతమైన విజువలైజేషన్లు | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | సమస్య పరిష్కారం మరియు అవగాహన కోసం మీ విజువలైజేషన్లను విలువైనదిగా చేయడానికి సాంకేతికతలు మరియు మార్గదర్శకత్వం. | [పాఠం](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | డేటా సైన్స్ లైఫ్‌సైకిల్‌కు పరిచయం | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | డేటా సైన్స్ లైఫ్‌సైకిల్‌కు పరిచయం మరియు డేటాను పొందడం మరియు ఎక్స్ట్రాక్ట్ చేయడం అనే మొదటి దశ. | [పాఠం](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | విశ్లేషణ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | డేటా సైన్స్ లైఫ్‌సైకిల్‌లో ఈ దశ డేటాను విశ్లేషించడానికి సాంకేతికతలపై దృష్టి సారిస్తుంది. | [పాఠం](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | కమ్యూనికేషన్ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | డేటా సైన్స్ లైఫ్‌సైకిల్‌లో ఈ దశ డేటా నుండి వచ్చిన అవగాహనలను నిర్ణయకర్తలు సులభంగా అర్థం చేసుకునేలా ప్రదర్శించడంపై దృష్టి సారిస్తుంది. | [పాఠం](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ఈ పాఠాల సిరీస్ క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ మరియు దాని లాభాలపై పరిచయం చేస్తుంది. | [పాఠం](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code సాధనాలను ఉపయోగించి మోడల్స్ ట్రైనింగ్. |[పాఠం](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | క్లౌడ్‌లో డేటా సైన్స్ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio తో మోడళ్లను డిప్లాయ్ చేయడం. | [పాఠం](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | వనిలో డేటా సైన్స్ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | నిజజీవితం లో డేటా సైన్స్ ఆధారిత ప్రాజెక్టులు. | [పాఠం](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | వనంలో డేటా సైన్స్ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | వాస్తవ ప్రపంచంలో డేటా సైన్స్ నడిపే ప్రాజెక్టులు. | [పాఠం](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ఈ నమూనాను Codespace లో తెరుచుకోవడానికి ఈ స్టెప్స్‌ను అనుసరించండి: -1. Code డ్రాప్-డౌన్ మెనును క్లిక్ చేసి Open with Codespaces ఆప్షన్ని ఎంచుకోండి. -2. పెయిన్ దిగువన + New codespace ను ఎంచుకోండి. -ఇంకా సమాచారం కోసం, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) చూడండి. +ఈ నమూనాను ఒక Codespaceలో öppిన్ చేయడానికి ఈ దశలను అనుసరించండి: +1. Code డ్రాప్-డౌన్ మెనూలను క్లిక్ చేసి Open with Codespaces ఎంపికను ఎంచుకోండి. +2. ప్యాన్ బాటంలో క్రింద ఉన్న + New codespace ఎంచుకోండి. +మరిన్ని వివరాల కోసం, [GitHub డాక్యుమెంటేషన్](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) చూడండి. ## VSCode Remote - Containers -మీ స్థానిక మెషిన్ మరియు VSCode ఉపయోగించి VS Code Remote - Containers ఎక్స్‌టెన్షన్ ద్వారా ఈ రిపోజిటరీను కంటెయినర్‌లో తెరవడానికి ఈ దశలను అనుసరించండి: +ఈ రెపోను మీ స్థానిక యంత్రంలో మరియు VSCode ద్వారా VS Code Remote - Containers ఎక్స్టెన్షన్‌ను ఉపయోగించి ఒక కంటైనర్‌లో ఓపెన్ చేయడానికి ఈ దశలను అనుసరించండి: -1. ఇది మీకు మొదటి సారి development container ఉపయోగించటం అయితే, దయచేసి మీ సిస్టమ్ ప్రీ-రిక్వైజిట్స్ (ఉదా: Docker ఇన్‌స్టాల్ చేయడం) ను [getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)లోని సూచనల ప్రకారం సంపూర్ణంగా కలిగివుండి ఉందో చూడండి. +1. మీరు డెవలప్‌మెంట్ కంటైనర్‌ను మొదటిసారిగా ఉపయోగిస్తుంటే, దయచేసి మీ సిస్టమ్ ముందస్తు-అవసరాలు (ఉదా. Docker ఇన్స్టాల్ చేయబడినదని) [getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)లో చూసి నిర్ధారించండి. -ఇది ఉపయోగించడానికి, మీరు రిపోజిటరీని ఒరిగిన Docker వాల్యూమ్‌లో తెరచవచ్చు: +ఈ రెపొజిటరీని ఉపయోగించడానికి, మీరు లేదా రెపోను ఒక వేరుగా డాకర్ వాల్యూమ్‌లో ఓపెన్ చేయొచ్చు: -**గమనిక**: అండర్ ది హుడ్, ఇది Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** అనే కమాండ్‌ను ఉపయోగించి సోర్స్ కోడ్‌ను స్థానిక ఫైల్‌సిస్టమ్ బదులుగా Docker వాల్యూమ్‌లో క్లోన్ చేస్తుంది. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) కంటైనర్ డేటాను నిలుపుకోవడానికి ప్రాధాన్యత పొందిన విధానం. +**గమనిక**: ఆ పని Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** కమాండ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది సోర్స్ కోడ్‌ను స్థానిక ఫైల్ సిస్టమ్ స్థానంలో డాకర్ వాల్యూమ్‌లో క్లోన్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తదు. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) కంటైనర్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఇష్టమైన మెకానిజం. -లేదా స్థానికంగా క్లోన్ చేసుకున్న లేదా డౌన్లోడ్ చేసిన వెర్షన్‌ను తెరవండి: +లేదా రెపొ యొక్క స్థానికంగా క్లోన్ చేయబడిన లేదా డౌన్‌లోడ్ చేసిన కాపీని ఓపెన్ చేయండి: -- ఈ రిపోజిటరీని మీ స్థానిక ఫైల్‌సిస్టమ్‌కు క్లోన్ చేయండి. -- F1 నొక్కి **Remote-Containers: Open Folder in Container...** కమాండ్‌ను ఎంచుకోండి. -- క్లోన్ చేసిన ఈ ఫోల్డర్‌ను ఎంచుకుని, కంటెయినర్ మొదలవ్వడానికి వేచి చూసి, ప్రయత్నించండి. +- ఈ రెపొను మీ స్థానిక ఫైల్ సిస్టమ్‌కి క్లోన్ చేయండి. +- F1 నొక్కండి మరియు Remote-Containers: Open Folder in Container... కమాండ్‌ను ఎంచుకోండి. +- ఈ ఫోల్డర్ యొక్క క్లోన్ కాపీని ఎంచుకుని, కంటైనర్ ప్రారంభమయ్యే వరకు వేచి, తర్వాత ప్రయత్నించండి. -## ఆఫ్‌లైన్ ప్రాప్తి +## ఆఫ్‌లైన్ యాక్సెస్ -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ఉపయోగించి మీరు ఈ డాక్యుమెంటేషన్ని ఆఫ్‌లైన్ లో నడపవచ్చు. ఈ రిపోని fork చేసి, మీ స్థానిక యంత్రంలో [Docsify ఇన్‌స్టాల్](https://docsify.js.org/#/quickstart) చేయండి, ఆ తర్వాత ఈ రిపో యొక్క రూట్ ఫోల్డర్లో `docsify serve` టైప్ చేయండి. వెబ్‌సైట్ మీ localhost లో పోర్ట్ 3000 మీద అందుబాటులో ఉంటుంది: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)ను ఉపయోగించి మీరు ఈ డాక్యుమెంటేషన్‌ను ఆఫ్‌లైన్‌లో నడపవచ్చు. ఈ రెపోను fork చేయండి, మీ స్థానిక యంత్రంలో [Docsify ఇన్స్టాల్](https://docsify.js.org/#/quickstart) చేయండి, ఆపై ఈ రెపొ యొక్క రూట్ ఫోల్డర్‌లో `docsify serve` టైప్ చేయండి. వెబ్‌సైట్ మీ స్థానిక 호స్ట్లో పోర్ట్ 3000 పై సర్వ్ అవుతుంది: `localhost:3000`. -> గమనిక: నోట్‌బుక్స్ Docsify ద్వారా రేండర్ కాబోవు, కాబట్టి నోట్‌బుక్ నడపాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు, దాన్ని వేరుగా VS Code లో Python కర్నల్ తో నడపండి. +> గమనిక, నోట్‌బుక్స్ Docsify ద్వారా రేండర్ కొరకు కనిపించవు, కాబట్టి మీరు నోట్‌బుక్ నడపాల్సినప్పుడు, దాన్ని వేరుగా VS Code లో Python kernelతో రన్ చేయండి. -## ఇతర పాఠ్యક્રમాలు +## ఇతర పాఠ్య కార్యక్రమాలు -మా జట్టు ఇతర పాఠ్యక్రమాలు కూడా ఉత్పత్తి చేస్తుంది! తలాసా చూడండి: +మా టీమ్ ఇతర పాఠ్యక్రమాలను కూడా తయారుచేస్తుంది! చూసి తెలుసుకోండి: ### LangChain -[![LangChain4j ప్రారంభకుల కోసం](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 ప్రారంభకుల కోసం](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 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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![AZD ప్రారంభికుల కోసం](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 ప్రారంభికుల కోసం](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 ప్రారంభికుల కోసం](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 ఏజెంట్స్ ప్రారంభికుల కోసం](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 ప్రారంభికులకు](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 ప్రారంభికులకు](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 ప్రారంభికులకు](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 ఏజెంట్స్ ప్రారంభికులకు](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) --- -### జననాత్మక AI శ్రేణి -[![జననాత్మక AI ప్రారంభికుల కోసం](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) -[![జననాత్మక 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) -[![జననాత్మక 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) -[![జననాత్మక 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) +### సృజనాత్మక AI సిరీస్ +[![సృజనాత్మక AI ప్రారంభికులకు](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) +[![సృజనాత్మక AI (.NET) ప్రారంభికులకు](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) +[![సృజనాత్మక AI (Java) ప్రారంభికులకు](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) +[![సృజనాత్మక AI (JavaScript) ప్రారంభికులకు](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) --- -### మూల అభ్యాసాలు -[![ML ప్రారంభికుల కోసం](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) -[![డేటా సైన్స్ ప్రారంభికుల కోసం](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 ప్రారంభికుల కోసం](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) -[![సైబర్ సెక్యూరిటీ ప్రారంభికుల కోసం](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) -[![వెబ్ డెవలప్‌మెంట్ ప్రారంభికుల కోసం](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 ప్రారంభికుల కోసం](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 డెవలప్‌మెంట్ ప్రారంభికుల కోసం](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) +### ప్రధాన అభ్యాసం +[![మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రారంభికులకు](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) +[![డేటా సైన్స్ ప్రారంభికులకు](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 ప్రారంభికులకు](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) +[![సైబర్‌సెక్యూరిటీ ప్రారంభికులకు](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) +[![వెబ్ డెవలప్‌మెంట్ ప్రారంభికులకు](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 ప్రారంభికులకు](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 డెవలప్‌మెంట్ ప్రారంభికులకు](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) --- -### కోపైలట్ శ్రేణి +### Copilot సిరీస్ [![AI జత ప్రోగ్రామింగ్ కోసం 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 కోసం 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 అడ్వెంచర్](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) @@ -234,19 +229,19 @@ Microsoftలోని Azure Cloud Advocates మీకు Data Science గుర ## సహాయం -**సమస్యలు ఎదురవుతున్నాయా?** మా [సమస్య పరిష్కార గైడ్](TROUBLESHOOTING.md) ను సాధారణ సమస్యల పరిష్కారాల కోసం చూడండి. +**సమస్యలు ఎదురవుతున్నాయా?** సాధారణ సమస్యల పరిష్కారాల కోసం మా [పరిష్కార మార్గదర్శి](TROUBLESHOOTING.md) న్ను పరిశీలించండి. -AI యాప్స్ నిర్మించేటప్పుడు మీరు అడ్డుకురాకపోతే లేదా ఏవైనా ప్రశ్నలు ఉంటే. MCP గురించి చర్చల్లో ఇతర అభ్యసకులు మరియు అనుభవజ్ఞులైన డెవలపర్లతో చేరండి. ఇది ఒక మద్దతుగా ఉండే సముదాయం, ఇక్కడ ప్రశ్నలు స్వాగతించబడతాయి మరియు జ్ఞానం ఉచితంగా పంచుకుంటారు. +మీరు చిక్కుకున్నట్లయితే లేదా AI యాప్స్ నిర్మించడంపై మీకు ఏవైనా ప్రశ్నలు ఉంటే. MCP గురించి చర్చల్లో ఇతర అభ్యాసకులు మరియు అనుభవజ్ఞులైన డెవలపర్లతో చేరండి. ఇది ప్రశ్నలకు స్వాగతమిచ్చే మరియు జ్ఞానాన్ని ఉచితంగా పంచుకునే ఒక సహాయక సముదాయం. [![Microsoft Foundry డిస్కార్డ్](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -నిర్మాణ సమయంలో మీకు ఉత్పత్తి గురించి అభిప్రాయాలు లేదా లోపాలు ఉంటే సందర్శించండి: +If you have product feedback or errors while building visit: -[![Microsoft Foundry డెవలపర్ ఫోరమ్](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 డెవలపర్ ఫోరం](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) --- -నిరాకరణ: -ఈ పత్రాన్ని [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) అనే కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఆధారిత అనువాద సేవ ఉపయోగించి అనువదించబడ్డది. మేము ఖచ్చితత్వానికి努 చేస్తున్నప్పటికీ, స్వయంచాలక అనువాదాల్లో తప్పులు లేదా పొరపాట్లు ఉండవచ్చు. మూల పత్రాన్ని దాని స్థానిక భాషలోని రూపాన్ని అధికారం కలిగిన మూలంగా పరిగణించాలి. కీలక సమాచారానికి వృత్తిపరమైన మానవ అనువాదం చేయించుకోవటం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదాన్ని ఉపయోగించడముతో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారితలకు మేము బాధ్యులు కాదు. +అస్పష్టీకరణ: +ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి యత్నించినప్పటికీ, స్వయంచాలిత అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా లోపాలు ఉండే అవకాశం ఉందని దయచేసి గమనించండి. అసలు పత్రాన్ని దాని స్థానిక భాషలో అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. కీలకమైన సమాచారం కోసం వృత్తిపరమైన మానవ అనువాదాన్ని సూచిస్తాము. ఈ అనువాదం వాడకంవలన ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడాలకై మేము బాధ్యత వహించము. \ No newline at end of file diff --git a/translations/th/README.md b/translations/th/README.md index 30537e29d..c67950451 100644 --- a/translations/th/README.md +++ b/translations/th/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ -[อาหรับ](../ar/README.md) | [เบงกาลี](../bn/README.md) | [บัลแกเรีย](../bg/README.md) | [พม่า (เมียนมา)](../my/README.md) | [จีน (ตัวย่อ)](../zh/README.md) | [จีน (ตัวอักษรดั้งเดิม, ฮ่องกง)](../hk/README.md) | [จีน (ตัวอักษรดั้งเดิม, มาเก๊า)](../mo/README.md) | [จีน (ตัวอักษรดั้งเดิม, ไต้หวัน)](../tw/README.md) | [โครเอเชีย](../hr/README.md) | [เช็ก](../cs/README.md) | [เดนมาร์ก](../da/README.md) | [ดัตช์](../nl/README.md) | [เอสโตเนีย](../et/README.md) | [ฟินแลนด์](../fi/README.md) | [ฝรั่งเศส](../fr/README.md) | [เยอรมัน](../de/README.md) | [กรีก](../el/README.md) | [ฮีบรู](../he/README.md) | [ฮินดี](../hi/README.md) | [ฮังการี](../hu/README.md) | [อินโดนีเซีย](../id/README.md) | [อิตาลี](../it/README.md) | [ญี่ปุ่น](../ja/README.md) | [กันนาดา](../kn/README.md) | [เกาหลี](../ko/README.md) | [ลิทัวเนีย](../lt/README.md) | [มลายู](../ms/README.md) | [มาลายาลัม](../ml/README.md) | [มราฐี](../mr/README.md) | [เนปาล](../ne/README.md) | [ไนจีเรียน พิดจิน](../pcm/README.md) | [นอร์เวย์](../no/README.md) | [เพอร์เซีย (ฟาร์ซี)](../fa/README.md) | [โปแลนด์](../pl/README.md) | [โปรตุเกส (บราซิล)](../br/README.md) | [โปรตุเกส (โปรตุเกส)](../pt/README.md) | [ปัญจาบี (กุรมุขี)](../pa/README.md) | [โรมาเนีย](../ro/README.md) | [รัสเซีย](../ru/README.md) | [เซอร์เบีย (คิริลลิก)](../sr/README.md) | [สโลวัก](../sk/README.md) | [สโลวีเนีย](../sl/README.md) | [สเปน](../es/README.md) | [สวาฮิลี](../sw/README.md) | [สวีเดน](../sv/README.md) | [ทากาล็อก (ฟิลิปปินส์)](../tl/README.md) | [ทมิฬ](../ta/README.md) | [เตลูกู](../te/README.md) | [ไทย](./README.md) | [ตุรกี](../tr/README.md) | [ยูเครน](../uk/README.md) | [อูรดู](../ur/README.md) | [เวียดนาม](../vi/README.md) +[อาหรับ](../ar/README.md) | [เบงกาลี](../bn/README.md) | [บัลแกเรียน](../bg/README.md) | [ภาษาพม่า (เมียนมาร์)](../my/README.md) | [จีน (แบบย่อ)](../zh/README.md) | [จีน (ดั้งเดิม, ฮ่องกง)](../hk/README.md) | [จีน (ดั้งเดิม, มาเก๊า)](../mo/README.md) | [จีน (ดั้งเดิม, ไต้หวัน)](../tw/README.md) | [โครเอเชีย](../hr/README.md) | [เช็ก](../cs/README.md) | [เดนมาร์ก](../da/README.md) | [ดัตช์](../nl/README.md) | [เอสโตเนีย](../et/README.md) | [ฟินแลนด์](../fi/README.md) | [ฝรั่งเศส](../fr/README.md) | [เยอรมัน](../de/README.md) | [กรีก](../el/README.md) | [ฮีบรู](../he/README.md) | [ฮินดี](../hi/README.md) | [ฮังการี](../hu/README.md) | [อินโดนีเซีย](../id/README.md) | [อิตาลี](../it/README.md) | [ญี่ปุ่น](../ja/README.md) | [คันนาดา](../kn/README.md) | [เกาหลี](../ko/README.md) | [ลิทัวเนีย](../lt/README.md) | [มาเลย์](../ms/README.md) | [มาลายาลัม](../ml/README.md) | [มราฐี](../mr/README.md) | [เนปาลี](../ne/README.md) | [ไนจีเรีย พิดจิน](../pcm/README.md) | [นอร์เวย์](../no/README.md) | [เปอร์เซีย (ฟาร์ซี)](../fa/README.md) | [โปแลนด์](../pl/README.md) | [โปรตุเกส (บราซิล)](../br/README.md) | [โปรตุเกส (โปรตุเกส)](../pt/README.md) | [ปัญจาบี (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [โรมาเนีย](../ro/README.md) | [รัสเซีย](../ru/README.md) | [เซอร์เบีย (คีริลลิก)](../sr/README.md) | [สโลวัก](../sk/README.md) | [สโลวีเนีย](../sl/README.md) | [สเปน](../es/README.md) | [สวาฮิลี](../sw/README.md) | [สวีเดน](../sv/README.md) | [ทากาล็อก (ฟิลิปปินส์)](../tl/README.md) | [ทมิฬ](../ta/README.md) | [เทลูกู](../te/README.md) | [ไทย](./README.md) | [ตุรกี](../tr/README.md) | [ยูเครน](../uk/README.md) | [อูรดู](../ur/README.md) | [เวียดนาม](../vi/README.md) -**หากคุณต้องการให้มีภาษาการแปลเพิ่มเติม ภาษาที่รองรับระบุไว้ [ที่นี่](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**หากคุณต้องการให้มีการรองรับการแปลภาษาเพิ่มเติม รายชื่อภาษาที่รองรับอยู่ [ที่นี่](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### เข้าร่วมชุมชนของเรา +#### เข้าร่วมชุมชนของเรา [![Discord ของ Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -เรามีซีรีส์ Discord เรียนกับ AI กำลังดำเนินการ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราที่ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ตั้งแต่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคในการใช้ GitHub Copilot สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล +เรามีซีรีส์ Discord เรียนรู้กับ AI กำลังจัดอยู่ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราได้ที่ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ตั้งแต่วันที่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคการใช้ GitHub Copilot สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ![ซีรีส์ Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.th.jpg) # คุณเป็นนักเรียนหรือไม่? -เริ่มต้นด้วยแหล่งข้อมูลต่อไปนี้: +เริ่มต้นด้วยทรัพยากรต่อไปนี้: -- [หน้า Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ในหน้านี้ คุณจะพบแหล่งข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น แพ็กสำหรับนักเรียน และแม้แต่วิธีการรับบัตรกำนัลประกาศนียบัตรฟรี นี่คือหน้าที่คุณควรบุ๊กมาร์กและตรวจสอบเป็นครั้งคราว เนื่องจากเราจะเปลี่ยนเนื้อหาอย่างน้อยทุกเดือน -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) เข้าร่วมชุมชนระดับโลกของ student ambassadors ซึ่งอาจเป็นเส้นทางของคุณสู่ Microsoft +- [หน้า Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ในหน้านี้ คุณจะพบทรัพยากรสำหรับผู้เริ่มต้น ชุดสำหรับนักเรียน และแม้แต่ช่องทางในการรับคูปองสอบฟรี นี่คือหน้าที่คุณควรบุ๊กมาร์กและตรวจสอบเป็นครั้งคราวเนื่องจากเราจะสลับเนื้อหาอย่างน้อยเดือนละครั้ง +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) เข้าร่วมชุมชนนักเรียนระดับโลก นี่อาจเป็นหนทางของคุณสู่ Microsoft -# การเริ่มต้น +# การเริ่มต้นใช้งาน -## 📚 เอกสาร +## 📚 เอกสารประกอบ - **[คู่มือการติดตั้ง](INSTALLATION.md)** - คำแนะนำการตั้งค่าแบบทีละขั้นตอนสำหรับผู้เริ่มต้น - **[คู่มือการใช้งาน](USAGE.md)** - ตัวอย่างและเวิร์กโฟลว์ที่พบบ่อย -- **[การแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md)** - วิธีแก้ปัญหาที่พบบ่อย -- **[คู่มือการมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md)** - วิธีมีส่วนร่วมกับโครงการนี้ -- **[สำหรับครู](for-teachers.md)** - แนวทางการสอนและทรัพยากรสำหรับชั้นเรียน +- **[การแก้ปัญหา](TROUBLESHOOTING.md)** - วิธีแก้ปัญหาที่พบบ่อย +- **[คู่มือการมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md)** - วิธีการมีส่วนร่วมในโครงการนี้ +- **[สำหรับผู้สอน](for-teachers.md)** - คำแนะนำการสอนและทรัพยากรในชั้นเรียน -## 👨‍🎓 สำหรับนักเรียน/นักศึกษา -> **ผู้เริ่มต้นแบบสมบูรณ์**: ยังใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่? เริ่มต้นด้วย [ตัวอย่างที่เป็นมิตรสำหรับผู้เริ่มต้น](examples/README.md)! ตัวอย่างเหล่านี้ที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีจะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานก่อนที่จะลงลึกในหลักสูตรทั้งหมด -> **[นักเรียน/นักศึกษา](https://aka.ms/student-page)**: หากต้องการใช้หลักสูตรนี้ด้วยตนเอง ให้ fork รีโปทั้งหมดแล้วทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเอง โดยเริ่มจากแบบทดสอบก่อนบรรยาย จากนั้นอ่านบรรยายและทำกิจกรรมที่เหลือต่อ พยายามสร้างโครงการโดยการเข้าใจบทเรียนมากกว่าการคัดลอกโค้ดคำตอบ อย่างไรก็ตาม โค้ดนั้นมีให้ในโฟลเดอร์ /solutions ในแต่ละบทเรียนที่เน้นโครงการ อีกไอเดียหนึ่งคือจัดกลุ่มศึกษากับเพื่อนและเรียนเนื้อหาร่วมกัน สำหรับการศึกษาเพิ่มเติม เราแนะนำ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 สำหรับนักเรียน +> **ผู้เริ่มต้นอย่างสมบูรณ์**: ใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่? เริ่มด้วย [ตัวอย่างที่เป็นมิตรสำหรับผู้เริ่มต้น](examples/README.md)! ตัวอย่างง่ายๆ เหล่านี้มีคำอธิบายที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานก่อนที่จะลงลึกในหลักสูตรเต็มรูปแบบ +> **[นักเรียน](https://aka.ms/student-page)**: หากต้องการใช้หลักสูตรนี้ด้วยตนเอง ให้ทำการ fork รีโปทั้งหมดและทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเอง เริ่มจากแบบทดสอบก่อนบรรยาย จากนั้นอ่านบรรยายและทำกิจกรรมที่เหลือให้ครบพยายามสร้างโปรเจ็กต์โดยการทำความเข้าใจบทเรียนมากกว่าจะคัดลอกโค้ดคำตอบ อย่างไรก็ตาม โค้ดคำตอบมีให้ในโฟลเดอร์ /solutions ในแต่ละบทเรียนที่เป็นเชิงโครงการ ไอเดียอีกอย่างคือการจัดกลุ่มศึกษาเป็นกลุ่มกับเพื่อนและทำเนื้อหาร่วมกัน สำหรับการศึกษาต่อ เราแนะนำ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -**เริ่มอย่างรวดเร็ว:** -1. ตรวจสอบ [คู่มือการติดตั้ง](INSTALLATION.md) เพื่อเตรียมสภาพแวดล้อมของคุณ +**เริ่มด่วน:** +1. ตรวจสอบ [คู่มือการติดตั้ง](INSTALLATION.md) เพื่อตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ 2. ทบทวน [คู่มือการใช้งาน](USAGE.md) เพื่อเรียนรู้วิธีการทำงานกับหลักสูตร -3. เริ่มจากบทเรียนที่ 1 และทำตามลำดับ -4. เข้าร่วม [ชุมชน Discord ของเรา](https://aka.ms/ds4beginners/discord) เพื่อขอการสนับสนุน +3. เริ่มด้วย บทเรียน 1 และทำตามลำดับ +4. เข้าร่วม [ชุมชน Discord ของเรา](https://aka.ms/ds4beginners/discord) เพื่อขอความช่วยเหลือ -## 👩‍🏫 สำหรับผู้สอน +## 👩‍🏫 สำหรับครูผู้สอน -> **ผู้สอน**: เราได้ [รวมข้อเสนอแนะบางส่วน](for-teachers.md) เกี่ยวกับวิธีการใช้หลักสูตรนี้ เราจะยินดีรับความคิดเห็นของคุณ [ในฟอรัมอภิปรายของเรา](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **ครูผู้สอน**: เราได้ [รวมข้อเสนอแนะบางอย่าง](for-teachers.md) เกี่ยวกับวิธีการใช้หลักสูตรนี้ เราอยากได้รับความคิดเห็นจากคุณ [ในฟอรัมการสนทนาของเรา](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## รู้จักทีมงาน +## พบกับทีมงาน -[![วิดีโอประชาสัมพันธ์](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "วิดีโอประชาสัมพันธ์") +[![วิดีโอโปรโม](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "วิดีโอโฆษณา") **Gif โดย** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 คลิกที่รูปด้านบนเพื่อชมวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและผู้ที่สร้างมัน! +> 🎥 คลิกที่รูปด้านบนเพื่อดูวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและผู้ที่สร้างมัน! -## หลักการสอน +## แนวทางการสอน -เราเลือกหลักการสอนสองข้อเมื่อสร้างหลักสูตรนี้: ให้เป็นโครงการเป็นหลัก (project-based) และมีแบบทดสอบบ่อยครั้ง เมื่อสิ้นสุดชุดบทเรียนนี้ นักเรียนจะได้เรียนรู้หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงแนวคิดด้านจริยธรรม การเตรียมข้อมูล วิธีการต่าง ๆ ในการทำงานกับข้อมูล การแสดงผลข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล กรณีการใช้งานจริงของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่น ๆ +เราได้เลือกหลักการสอนสองประการเมื่อสร้างหลักสูตรนี้: มั่นใจว่าหลักสูตรเป็นโครงการเป็นฐาน (project-based) และมีแบบทดสอบบ่อยครั้ง เมื่อสิ้นสุดชุดบทเรียนนี้ นักเรียนจะได้เรียนรู้หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงแนวคิดทางจริยธรรม การเตรียมข้อมูล วิธีการต่าง ๆ ในการทำงานกับข้อมูล การแสดงภาพข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล กรณีการใช้งานจริงของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่น ๆ -นอกจากนี้ แบบทดสอบที่มีความกดดันต่ำก่อนการเรียนจะช่วยกำหนดเจตนารมณ์ของนักเรียนต่อการเรียนรู้หัวข้อ ในขณะที่แบบทดสอบที่สองหลังการเรียนช่วยทำให้เกิดการจดจำมากขึ้น หลักสูตรนี้ถูกออกแบบให้ยืดหยุ่นและสนุก และสามารถเรียนทั้งชุดหรือเป็นส่วน ๆ ได้ โครงการเริ่มจากขนาดเล็กและมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ จนถึงสิ้นสุดรอบ 10 สัปดาห์ +นอกจากนี้ แบบทดสอบก่อนเรียนที่ไม่กดดันจะช่วยตั้งเจตนารมณ์ของนักเรียนต่อการเรียนรู้หัวข้อ ในขณะที่แบบทดสอบอีกชุดหลังการสอนจะช่วยให้เกิดการจดจำมากขึ้น หลักสูตรนี้ถูกออกแบบให้ยืดหยุ่นและสนุก และสามารถเรียนได้ทั้งชุดหรือแค่บางส่วน โครงการเริ่มจากเล็กไปใหญ่และซับซ้อนมากขึ้นเมื่อสิ้นสุดรอบ 10 สัปดาห์ -> ค้นหา [แนวทางปฏิบัติ](CODE_OF_CONDUCT.md), [การมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md), [แนวทางการแปล](TRANSLATIONS.md) ของเรา เรายินดีรับฟังความคิดเห็นที่สร้างสรรค์จากคุณ! +> ค้นหา [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) แนวทางปฏิบัติของเรา เรายินดีต้อนรับความคิดเห็นเชิงสร้างสรรค์จากคุณ! -## ในแต่ละบทเรียนประกอบด้วย: +## แต่ละบทเรียนประกอบด้วย: -- สเก็ตช์โน้ต (ไม่บังคับ) -- วิดีโอเสริม (ไม่บังคับ) -- แบบทดสอบวอร์มอัพก่อนบทเรียน -- บทเรียนแบบเขียน -- สำหรับบทเรียนแบบโครงงาน: คำแนะนำทีละขั้นตอนในการสร้างโครงการ -- การตรวจสอบความรู้ +- สเก็ตช์โน้ต (ตัวเลือก) +- วิดีโอเสริม (ตัวเลือก) +- แบบทดสอบอุ่นเครื่องก่อนบทเรียน +- บทเรียนเป็นลายลักษณ์อักษร +- สำหรับบทเรียนที่เป็นโครงการ: คู่มือทีละขั้นตอนในการสร้างโครงการ +- ตรวจสอบความรู้ - ความท้าทาย - การอ่านเสริม -- แบบฝึกหัด +- งานมอบหมาย - [แบบทดสอบหลังบทเรียน](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดถูกเก็บไว้ในโฟลเดอร์ Quiz-App จำนวนทั้งหมด 40 แบบทดสอบ แต่ละแบบมีสามคำถาม พวกมันถูกลิงก์จากภายในบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่องหรือปรับใช้ไปยัง Azure; ให้ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` พวกมันกำลังถูกแปลเป็นภาษาต่าง ๆ อย่างค่อยเป็นค่อยไป +> **หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ในโฟลเดอร์ Quiz-App รวมทั้งหมด 40 แบบทดสอบ แต่ละแบบมี 3 คำถาม ลิงก์จากภายในบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันในเครื่องหรือปรับใช้ไปยัง Azure ได้; ตามคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` พวกมันกำลังถูกแปลเป็นภาษาต่าง ๆ อย่างค่อยเป็นค่อยไป ## 🎓 ตัวอย่างสำหรับผู้เริ่มต้น -**ยังใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล?** เราได้สร้าง [ไดเรกทอรีตัวอย่าง](examples/README.md) พิเศษที่มีโค้ดที่อธิบายเป็นอย่างดีและมีคอมเมนต์ชัดเจนเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้: +**เพิ่งเริ่มเรียน Data Science?** เราได้สร้าง [examples directory](examples/README.md) พิเศษที่มีโค้ดง่าย ๆ และมีคอมเมนต์ชัดเจนเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้: -- 🌟 **Hello World** - โปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลแรกของคุณ +- 🌟 **Hello World** - โปรแกรม Data Science แรกของคุณ - 📂 **Loading Data** - เรียนรู้การอ่านและสำรวจชุดข้อมูล - 📊 **Simple Analysis** - คำนวณสถิติและค้นหารูปแบบ -- 📈 **Basic Visualization** - สร้างแผนภูมิและกราฟขั้นพื้นฐาน -- 🔬 **Real-World Project** - เวิร์กโฟลว์สมบูรณ์ตั้งแต่เริ่มจนจบ +- 📈 **Basic Visualization** - สร้างแผนภูมิและกราฟ +- 🔬 **Real-World Project** - เวิร์กโฟลว์ตั้งแต่ต้นจนจบ -แต่ละตัวอย่างมีคอมเมนต์อย่างละเอียดที่อธิบายทุกขั้นตอน ทำให้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริง! +แต่ละตัวอย่างมีคำอธิบายอย่างละเอียดอธิบายทุกขั้นตอน ทำให้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริง! -👉 **[เริ่มด้วยตัวอย่าง](examples/README.md)** 👈 +👉 **[เริ่มจากตัวอย่าง](examples/README.md)** 👈 ## บทเรียน -|![ สเก็ตช์โน้ตโดย @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.th.png)| +|![ สเก็ตช์โน้ตโดย @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.th.png)| |:---:| -| วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น: แผนที่เส้นทาง - _สเก็ตช์โน้ตโดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _สเก็ตช์โน้ตโดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| หมายเลขบทเรียน | หัวข้อ | กลุ่มบทเรียน | วัตถุประสงค์การเรียนรู้ | ลิงก์บทเรียน | ผู้เขียน | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความเชื่อมโยงกับปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อมูลขนาดใหญ่. | [บทเรียน](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | แนวคิด จริยธรรมข้อมูล ความท้าทาย & กรอบงาน. | [บทเรียน](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | การจัดประเภทข้อมูลและแหล่งที่มาทั่วไป. | [บทเรียน](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เทคนิคทางคณิตศาสตร์ด้านความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อทำความเข้าใจข้อมูล. | [บทเรียน](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | บทนำสู่ข้อมูลเชิงสัมพันธ์และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วย Structured Query Language, หรือที่เรียกว่า SQL (ออกเสียง “see-quell”). | [บทเรียน](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) | บทนำสู่ข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ประเภทต่างๆ และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ฐานข้อมูลแบบเอกสาร. | [บทเรียน](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) | พื้นฐานการใช้ Python ในการสำรวจข้อมูลด้วยไลบรารีเช่น Pandas แนะนำให้มีความเข้าใจพื้นฐานในการเขียนโปรแกรม Python. | [บทเรียน](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | หัวข้อเกี่ยวกับเทคนิคข้อมูลสำหรับการทำความสะอาดและแปลงข้อมูลเพื่อจัดการกับปัญหาข้อมูลที่หายไป ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์. | [บทเรียน](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) | เรียนรู้การใช้ Matplotlib เพื่อสร้างภาพข้อมูลเกี่ยวกับนก 🦆 | [บทเรียน](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) | การสร้างภาพการสังเกตและแนวโน้มภายในช่วง. | [บทเรียน](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | การสร้างภาพร้อยละแบบแยกตัวและแบบจัดกลุ่ม. | [บทเรียน](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | การสร้างภาพความสัมพันธ์และการเชื่อมต่อระหว่างชุดข้อมูลและตัวแปรของพวกมัน. | [บทเรียน](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | เทคนิคและคำแนะนำในการทำให้การแสดงผลของคุณมีคุณค่าเพื่อการแก้ปัญหาและการค้นพบเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพ. | [บทเรียน](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) | บทนำสู่วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและขั้นตอนแรกของการได้มาซึ่งและการแยกข้อมูล. | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ขั้นตอนนี้ของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูล. | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ขั้นตอนนี้ของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นการนำเสนอข้อค้นพบจากข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้ผู้ตัดสินใจเข้าใจได้ง่ายขึ้น. | [บทเรียน](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) | ชุดบทเรียนนี้แนะนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลในคลาวด์และประโยชน์ของมัน. | [บทเรียน](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) | การฝึกสอนโมเดลโดยใช้เครื่องมือแบบ Low Code. |[บทเรียน](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) | การปรับใช้โมเดลด้วย Azure Machine Learning Studio. | [บทเรียน](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) | โครงการขับเคลื่อนด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกความเป็นจริง. | [บทเรียน](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | การนิยาม Data Science | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ data science และความสัมพันธ์กับปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อมูลขนาดใหญ่ | [บทเรียน](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [วิดีโอ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | จริยธรรมของ Data Science | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | แนวคิดด้านจริยธรรมของข้อมูล ความท้าทาย และกรอบการทำงาน | [บทเรียน](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | การนิยามข้อมูล | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | วิธีการจำแนกข้อมูลและแหล่งที่มาทั่วไป | [บทเรียน](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | แนะนำสถิติและความน่าจะเป็น | [บทนำ](1-Introduction/README.md) | เทคนิคทางคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อเข้าใจข้อมูล | [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) | แนะนำข้อมูลเชิงสัมพันธ์และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วย Structured Query Language หรือที่รู้จักในชื่อ SQL (ออกเสียง “see-quell”) | [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) | แนะนำข้อมูลแบบไม่สัมพันธ์ ชนิดต่าง 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 แนะนำให้มีความเข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรม 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) | หัวข้อเกี่ยวกับเทคนิคการทำความสะอาดและแปลงข้อมูลเพื่อจัดการกับปัญหาข้อมูลที่ขาดหาย ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ | [บทเรียน](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | การแสดงปริมาณ | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | เรียนรู้การใช้ Matplotlib เพื่อแสดงภาพข้อมูลนก 🦆 | [บทเรียน](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | การแสดงการกระจายของข้อมูล | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงการสังเกตและแนวโน้มภายในช่วง | [บทเรียน](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | การแสดงสัดส่วน | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงเปอร์เซ็นต์แบบไม่ต่อเนื่องและแบบกลุ่ม | [บทเรียน](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | การแสดงความสัมพันธ์ | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | การแสดงการเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลและตัวแปร | [บทเรียน](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | การสร้างภาพที่มีความหมาย | [การแสดงภาพข้อมูล](3-Data-Visualization/README.md) | เทคนิคและแนวทางในการทำให้ภาพข้อมูลมีคุณค่าเพื่อการแก้ปัญหาและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิผล | [บทเรียน](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | แนะนำวงจรการทำงานของ Data Science | [วัฏจักร](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | แนะนำวงจรการทำงานของ data science และขั้นตอนแรกในการได้มาซึ่งข้อมูลและการสกัดข้อมูล | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | การวิเคราะห์ | [วัฏจักร](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ระยะนี้ของวงจรการทำงานของ data science มุ่งเน้นที่เทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูล | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | การสื่อสาร | [วัฏจักร](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ระยะนี้ของวงจรการทำงานของ data science มุ่งเน้นการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในรูปแบบที่ช่วยให้ผู้ตัดสินใจเข้าใจได้ง่ายขึ้น | [บทเรียน](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science บนคลาวด์ | [ข้อมูลบนคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ชุดบทเรียนนี้แนะนำการทำ Data Science บนคลาวด์และประโยชน์ของมัน | [บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science บนคลาวด์ | [ข้อมูลบนคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | การฝึกโมเดลโดยใช้เครื่องมือ Low Code |[บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science บนคลาวด์ | [ข้อมูลบนคลาวด์](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | การปรับใช้โมเดลด้วย Azure Machine Learning Studio | [บทเรียน](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science ในโลกจริง | [ในโลกจริง](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | โครงการที่ขับเคลื่อนโดย data science ในโลกจริง | [บทเรียน](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิดตัวอย่างนี้ใน Codespace: -1. คลิกเมนู Code แบบเลื่อนลงแล้วเลือกตัวเลือก Open with Codespaces. -2. เลือก + New codespace ที่ด้านล่างของแผง. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +1. คลิกเมนู Code และเลือกตัวเลือก Open with Codespaces. +2. เลือก + New codespace ที่ด้านล่างของแผง +สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดูที่ [เอกสารประกอบของ GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิดรีโพนี้ในคอนเทนเนอร์โดยใช้เครื่องของคุณเองและ VSCode โดยใช้ส่วนขยาย VS Code Remote - Containers: +ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิด repo นี้ในคอนเทนเนอร์โดยใช้เครื่องของคุณและ VSCode โดยใช้ส่วนขยาย VS Code Remote - Containers: -1. หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณใช้ development container โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณตรงตามข้อกำหนดล่วงหน้า (เช่น ติดตั้ง Docker แล้ว) ใน [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณใช้ development container โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณตรงตามข้อกำหนดเบื้องต้น (เช่น ติดตั้ง Docker แล้ว) ใน [เอกสารเริ่มต้น](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +ในการใช้รีโปนี้ คุณสามารถเปิดรีโปใน Docker volume แบบแยกกัน: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**หมายเหตุ**: ใต้การทำงานจริงแล้ว คำสั่งนี้จะใช้คำสั่ง Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** เพื่อโคลนซอร์สโค้ดลงใน Docker volume แทนระบบไฟล์ในเครื่องท้องถิ่น [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) เป็นกลไกที่แนะนำสำหรับการเก็บข้อมูลของคอนเทนเนอร์ -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +หรือเปิดสำเนาที่โคลนหรือดาวน์โหลดมาของรีโปในเครื่อง: -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- โคลนรีโปนี้ไปยังระบบไฟล์ในเครื่องของคุณ +- กด F1 และเลือกคำสั่ง **Remote-Containers: Open Folder in Container...** +- เลือกสำเนาที่โคลนของโฟลเดอร์นี้ รอให้คอนเทนเนอร์เริ่มต้น แล้วลองใช้งาน -## Offline access +## การเข้าถึงแบบออฟไลน์ -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +คุณสามารถรันเอกสารนี้แบบออฟไลน์โดยใช้ [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork รีโปนี้, [ติดตั้ง Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) บนเครื่องของคุณ จากนั้นในโฟลเดอร์รูทของรีโปนี้ ให้พิมพ์ `docsify serve`. เว็บไซต์จะให้บริการบนพอร์ต 3000 ที่ localhost ของคุณ: `localhost:3000`. -> หมายเหตุ: ไฟล์ notebook จะไม่ถูกเรนเดอร์ผ่าน Docsify ดังนั้นเมื่อต้องรันโน้ตบุ๊ก ให้ทำแยกต่างหากใน VS Code ที่รัน Python kernel +> หมายเหตุ: โน้ตบุ๊กจะไม่ถูกเรนเดอร์ผ่าน Docsify ดังนั้นเมื่อคุณต้องการรันโน้ตบุ๊ก ให้รันแยกต่างหากใน VS Code ที่รันเคอร์เนล Python -## หลักสูตรอื่นๆ +## หลักสูตรอื่น ๆ -Our team produces other curricula! Check out: +ทีมของเราจัดทำหลักสูตรอื่น ๆ! ดูได้ที่: ### 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) -[![LangChain.js สำหรับผู้เริ่มต้น](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 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) --- @@ -203,11 +203,11 @@ Our team produces other curricula! Check out: [![AZD สำหรับผู้เริ่มต้น](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 สำหรับผู้เริ่มต้น](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 สำหรับผู้เริ่มต้น](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 สำหรับผู้เริ่มต้น](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) +[![เอเจนต์ AI สำหรับผู้เริ่มต้น](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) --- -### ซีรีส์ Generative AI +### ชุดการเรียนรู้ Generative AI [![Generative AI สำหรับผู้เริ่มต้น](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) @@ -217,36 +217,36 @@ Our team produces other curricula! Check out: ### การเรียนรู้หลัก [![ML สำหรับผู้เริ่มต้น](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) -[![วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น](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) +[![Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น](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 สำหรับผู้เริ่มต้น](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) -[![ความปลอดภัยไซเบอร์สำหรับผู้เริ่มต้น](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) +[![ความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับผู้เริ่มต้น](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) [![การพัฒนาเว็บสำหรับผู้เริ่มต้น](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 สำหรับผู้เริ่มต้น](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 สำหรับผู้เริ่มต้น](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) +[![การพัฒนา XR สำหรับผู้เริ่มต้น](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) --- -### ซีรีส์ Copilot -[![Copilot สำหรับการเขียนโปรแกรมคู่กับ 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) +### ชุด Copilot +[![Copilot สำหรับการเขียนโปรแกรมจับคู่ด้วย 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 สำหรับ 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) [![การผจญภัยของ 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) -## การขอความช่วยเหลือ +## ขอความช่วยเหลือ -**พบปัญหา?** ตรวจสอบ [คู่มือแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) สำหรับวิธีแก้ปัญหาของปัญหาที่พบบ่อย. +**พบปัญหาใช่ไหม?** ตรวจสอบ [คู่มือแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) เพื่อหาวิธีแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย. -หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI. เข้าร่วมกับผู้เรียนคนอื่นและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการสนทนาเกี่ยวกับ MCP. นี่คือชุมชนที่ให้การสนับสนุนซึ่งเปิดรับคำถามและแบ่งปันความรู้กันอย่างเสรี. +หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI. เข้าร่วมผู้เรียนคนอื่นๆและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการอภิปรายเกี่ยวกับ MCP. นี่คือชุมชนที่ให้การสนับสนุนซึ่งยินดีต้อนรับคำถามและแบ่งปันความรู้กันอย่างเสรี. [![Discord ของ Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -หากคุณมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้าง โปรดไปที่: +หากคุณมีความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้าง โปรดไปที่: -[![ฟอรัมนักพัฒนา 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) +[![ฟอรัมนักพัฒนาของ 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) --- -**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: -เอกสารฉบับนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลด้วยปัญญาประดิษฐ์ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้ผลการแปลที่ถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นทางการ สำหรับข้อมูลที่มีความสำคัญ ควรใช้การแปลโดยผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดใด ๆ ที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ +ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: +เอกสารฉบับนี้ถูกแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้เราจะพยายามให้การแปลมีความแม่นยำ โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความคลาดเคลื่อน เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกถือเป็นแหล่งข้อมูลอ้างอิงหลัก สำหรับข้อมูลที่มีความสำคัญสูง ขอแนะนำให้ใช้การแปลโดยผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดใดๆ ที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ \ No newline at end of file diff --git a/translations/tl/README.md b/translations/tl/README.md index 5640ec4e7..9000c4abd 100644 --- a/translations/tl/README.md +++ b/translations/tl/README.md @@ -1,131 +1,126 @@ -# Data Science para sa Mga Nagsisimula - Isang Kurikulum +# Agham ng Datos para sa mga Nagsisimula - Isang Kurikulum [![Buksan sa GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![Lisensya ng GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![Mga kontribyutor ng GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Mga isyu ng GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Mga pull-request ng GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![Mga pull request ng GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![Tinatanggap ang PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![Mga tagasubaybay ng 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/) -[![Mga fork ng 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/) -[![Mga bituin ng 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) +[![Discord ng Microsoft Foundry](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) +[![Forum ng Microsoft Foundry para sa Developer](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) -Ang Azure Cloud Advocates sa Microsoft ay natutuwa na ialok ang isang 10-linggong, 20-araling kurikulum tungkol sa Data Science. Bawat aralin ay may kasamang pre-lesson at post-lesson na mga pagsusulit, nakasulat na mga instruksyon para tapusin ang aralin, isang solusyon, at isang takdang-aralin. Ang aming pedagohiyang nakatuon sa proyekto ay nagpapahintulot sa iyo na matuto habang gumagawa, isang subok na paraan para ang mga bagong kasanayan ay 'manatili'. +Ang Azure Cloud Advocates sa Microsoft ay nasisiyahang mag-alok ng 10-linggong, 20-leksyon na kurikulum na tungkol sa Agham ng Datos. Bawat leksyon ay may kasama na pre-lesson at post-lesson na pagsusulit, nakasulat na mga instruksyon para kumpletuhin ang leksyon, isang solusyon, at isang takdang-aralin. Ang aming project-based na pedagohiya ay nagpapahintulot sa iyo na matuto habang nagtatayo, isang napatunayang paraan para ang mga bagong kasanayan ay 'manatili'. **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, tagasuri at mga nag-ambag ng nilalaman,** partikular sina 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 may-akda, tagasuri at mga kontribyutor ng nilalaman ng [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** lalo na sina 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 ni @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tl.png)| |:---:| -| Data Science Para sa Mga Nagsisimula - _Sketchnote ni [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Agham ng Datos para sa mga Nagsisimula - _Sketchnote ni [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Suporta sa Maramihang Wika -#### Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Awtomatiko at Laging Napapanahon) +#### Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Awtomatik at Laging Napapanahon) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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)](./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) -**If you wish to have additional translations languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Kung nais mong magkaroon ng karagdagang mga pagsasalin, ang mga suportadong wika ay nakalista [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) +[![Discord ng Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Mayroon kaming serye na "Learn with AI" na nagpapatuloy sa Discord — alamin pa at sumali sa amin sa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) mula 18 - 30 September, 2025. Makakakuha ka ng mga tips at trick sa paggamit ng GitHub Copilot para sa Data Science. +Mayroon kaming serye ng Discord na "learn with AI" na kasalukuyang nagaganap, alamin pa at sumali sa amin sa [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) mula 18 - 30 September, 2025. Makakakuha ka ng mga tip at trick sa paggamit ng GitHub Copilot para sa Agham ng Datos. -![Serye na 'Learn with AI'](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tl.jpg) +![Serye na Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tl.jpg) -# Estudyante ka ba? +# Ikaw ba ay isang estudyante? Magsimula gamit ang mga sumusunod na mapagkukunan: -- [Pahina ng Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sa pahinang ito, makakakita ka ng mga mapagkukunang panimulang-lebel, mga Student pack at maging mga paraan para makakuha ng libreng voucher para sa sertipikasyon. Ito ang isang pahina na dapat mong i-bookmark at tingnan paminsan-minsan dahil nag-a-update kami ng nilalaman hindi bababa sa buwan-buwan. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sumali sa isang pandaigdigang komunidad ng mga student ambassador; ito ang maaaring maging daan mo 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 mapagkukunan para sa mga nagsisimula, mga Student pack at maging mga paraan para makakuha ng libreng cert voucher. Ito ay isang pahina na dapat mong i-bookmark at tingnan paminsan-minsan dahil nag-a-update kami ng nilalaman hindi bababa sa buwanan. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sumali sa isang pandaigdigang komunidad ng mga student ambassador, ito ay maaaring maging iyong daan papasok sa Microsoft. # Pagsisimula ## 📚 Dokumentasyon -- **[Gabay sa Pag-install](INSTALLATION.md)** - Mga tagubiling hakbang-hakbang para sa pag-set up para sa mga nagsisimula -- **[Gabay sa Paggamit](USAGE.md)** - Mga halimbawa at karaniwang daloy ng trabaho -- **[Pag-troubleshoot](TROUBLESHOOTING.md)** - Mga solusyon sa mga karaniwang isyu -- **[Gabay sa Pag-aambag](CONTRIBUTING.md)** - Paano mag-ambag sa proyektong ito -- **[Para sa Mga Guro](for-teachers.md)** - Mga gabay sa pagtuturo at mga mapagkukunan para sa silid-aralan +- **[INSTALLATION.md](INSTALLATION.md)** - Sunud-sunod na mga instruksyon sa pag-setup para sa mga nagsisimula +- **[USAGE.md](USAGE.md)** - Mga halimbawa at karaniwang mga workflow +- **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - Mga solusyon sa karaniwang mga isyu +- **[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)** - Paano mag-ambag sa proyektong ito +- **[for-teachers.md](for-teachers.md)** - Mga gabay sa pagtuturo at mga mapagkukunan para sa silid-aralan -## 👨‍🎓 Para sa Mga Estudyante -> **Ganap na mga Nagsisimula**: Bago ka sa data science? Magsimula sa aming [mga halimbawa para sa nagsisimula](examples/README.md)! Ang mga simpleng halimbawang ito na may maayos na mga komento ay tutulong sa iyo na maunawaan ang mga batayan bago sumabak sa buong kurikulum. -> **[Mga Estudyante](https://aka.ms/student-page)**: Upang gamitin ang kurikulum na ito nang mag-isa, i-fork ang buong repo at kumpletuhin ang mga ehersisyo nang mag-isa, simula sa isang pre-lecture na pagsusulit. Pagkatapos basahin ang lektura at kumpletuhin ang natitirang mga aktibidad. Subukan na likhain ang mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga aralin sa halip na pagkopya ng solution code; gayunpaman, ang code na iyon ay makukuha sa mga folder na /solutions sa bawat araling nakatuon sa proyekto. Isang alternatibo ay bumuo ng isang study group kasama ang mga kaibigan at sabay-sabay na pag-aralan ang nilalaman. Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekumenda namin ang [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +## 👨‍🎓 Para sa mga Estudyante +> **Ganap na mga Nagsisimula**: Bago sa agham ng datos? Magsimula sa aming [mga halimbawa na angkop sa nagsisimula](examples/README.md)! Ang mga simpleng, mahusay na na-komento na mga halimbawa na ito ay tutulong sa iyo na maunawaan ang mga batayan bago sumabak sa buong kurikulum. +> **[Mga Estudyante](https://aka.ms/student-page)**: upang gamitin ang kurikulum na ito nang mag-isa, i-fork ang buong repo at kumpletuhin ang mga ehersisyo nang mag-isa, simula sa isang pre-lecture na pagsusulit. Pagkatapos basahin ang lektura at kumpletuhin ang natitirang mga aktibidad. Subukang likhain ang mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga leksyon sa halip na pagkopya ng solusyon na code; gayunpaman, ang code na iyon ay makukuha sa mga /solutions folder sa bawat lesson na nakatuon sa proyekto. Isang ideya pa ay bumuo ng isang study group kasama ang mga kaibigan at sabay-sabay pag-aralan ang nilalaman. Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekumenda namin ang [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Mabilis na Pagsisimula:** -1. Suriin ang [Gabay sa Pag-install](INSTALLATION.md) upang isaayos ang iyong kapaligiran -2. Suriin ang [Gabay sa Paggamit](USAGE.md) upang matutunan kung paano gamitin ang kurikulum -3. Magsimula sa Aralin 1 at magpatuloy nang sunud-sunod -4. Sumali sa aming [komunidad sa Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para sa suporta +1. Suriin ang [Installation Guide](INSTALLATION.md) upang i-setup ang iyong kapaligiran +2. Balikan ang [Usage Guide](USAGE.md) upang matutunan kung paano gumana sa kurikulum +3. Magsimula sa Lesson 1 at magtrabaho nang sunud-sunod +4. Sumali sa aming [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) para sa suporta -## 👩‍🏫 Para sa Mga Guro +## 👩‍🏫 Para sa mga Guro -> **Mga Guro**: mayroon kaming [kasamang ilang mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. Gustung-gusto naming matanggap ang inyong puna [sa aming forum ng talakayan](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Mga Guro**: naglagay kami ng [ilang mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. Ikinagagalak naming makuha ang inyong puna [sa aming discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Kilalanin ang Koponan -[![Video ng Promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video ng Promo") +[![Video ng promo](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video ng promo") **Gif ni** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 I-click ang larawan sa itaas para sa isang video tungkol sa proyekto at ang mga taong lumikha nito! +> 🎥 I-click ang larawan sa itaas para sa isang bidyo tungkol sa proyekto at ang mga taong lumikha nito! ## Pedagohiya -Pinili namin ang dalawang prinsipyo ng pedagohiya habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyakin na ito ay naka-project-based at naglalaman ng madalas na mga pagsusulit. Sa pagtatapos ng seryeng ito, matututuhan ng mga estudyante ang mga pangunahing prinsipyo ng data science, kabilang ang mga konseptong etikal, paghahanda ng data, iba't ibang paraan ng pagtatrabaho sa data, pag-visualize ng data, pagsusuri ng data, mga totoong gamit ng data science, at iba pa. +Pinili namin ang dalawang pedagogical tenets habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyakin na ito ay nakabatay sa proyekto at naglalaman ng madalas na mga pagsusulit. Sa pagtatapos ng seryeng ito, ang mga estudyante ay matututunan ang mga pangunahing prinsipyo ng data science, kasama ang mga etikal na konsepto, paghahanda ng data, iba't ibang paraan ng pagtatrabaho sa data, pagbiswalisa ng data, pagsusuri ng data, mga totoong gamit ng data science, at iba pa. -Bilang karagdagan, ang isang low-stakes na pagsusulit bago ang klase ay nagtatakda ng intensyon ng estudyante patungo sa pag-aaral ng isang paksa, habang ang pangalawang pagsusulit pagkatapos ng klase ay nagsisiguro ng mas matagal na pag-alaala. Ang kurikulum na ito ay idinisenyo upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi lamang. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at nagiging mas kumplikado sa pagtatapos ng 10-linggong siklo. +Bukod dito, ang isang mababang-pusta na pagsusulit bago ang klase ay nagtatakda ng intensyon ng estudyante patungo sa pagkatuto ng isang paksa, habang ang pangalawang pagsusulit pagkatapos ng klase ay nagtutiyak ng mas higit na pagpapanatili. Idinisenyo ang kurikulum na ito upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi. Ang mga proyekto ay nagsisimula nang maliit at nagiging mas kumplikado hanggang sa wakas ng 10-linggong siklo. -> Hanapin ang aming [Kodigo ng Pag-uugali](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pag-aambag](CONTRIBUTING.md), [Pagsasalin](TRANSLATIONS.md) na mga gabay. Tinatanggap namin ang iyong mga nakabubuting puna! +> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. Tinatanggap namin ang iyong konstruktibong puna! ## Kasama sa bawat aralin: - Opsyonal na sketchnote -- Opsyonal na karagdagang video -- Pagsusulit na pampainit bago ang aralin -- Nakatalang aralin -- Para sa mga araling naka-base sa proyekto, step-by-step na gabay kung paano buuin ang proyekto +- Opsyonal na karagdagang bidyo +- Paunang warmup na pagsusulit bago ang aralin +- Nakasulat na aralin +- Para sa mga araling batay sa proyekto, mga gabay na hakbang-hakbang 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/) -> **Isang paalala tungkol sa mga pagsusulit**: Lahat ng mga pagsusulit ay nasa Quiz-App folder, kabuuang 40 pagsusulit na may tig-tlong tanong bawat isa. Nakalinks sila mula sa mga aralin, pero ang quiz app ay puwedeng patakbuhin nang lokal o i-deploy sa Azure; sundin ang instruksyon sa `quiz-app` folder. Unti-unti itong nilalokalisa. +> **Isang paalala tungkol sa mga pagsusulit**: Nakapaloob ang lahat ng pagsusulit sa Quiz-App folder, para sa kabuuang 40 pagsusulit na may tig-tatlong tanong bawat isa. Nakalagay ang mga ito mula 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-unti itong nilalokalisa. -## 🎓 Mga Halimbawa na Angkop para sa Mga Nagsisimula +## 🎓 Mga Halimbawa na Magiliw sa Baguhan -**Bago sa Data Science?** Nilikha namin ang isang espesyal na [direktoryo ng mga halimbawa](examples/README.md) na may simple, maayos na naka-komentong code upang tulungan kang makapagsimula: +**Bago sa Data Science?** Nilikha namin ang isang espesyal na [examples directory](examples/README.md) na may simple, mahusay na naka-komentong code para tulungan kang makapagsimula: - 🌟 **Hello World** - Ang iyong unang programang data science -- 📂 **Paglo-load ng Data** - Matutong magbasa at galugarin ang mga dataset -- 📊 **Simpleng Pagsusuri** - Kalkulahin ang mga estadistika at hanapin ang mga pattern -- 📈 **Pangunahing Visualisasyon** - Lumikha ng mga tsart at grap -- 🔬 **Proyektong Totoong Buhay** - Kumpletong daloy ng trabaho mula simula hanggang tapos +- 📂 **Loading Data** - Matutong magbasa at mag-explore ng mga dataset +- 📊 **Simple Analysis** - Kwentahin ang mga istatistika at maghanap ng mga pattern +- 📈 **Basic Visualization** - Gumawa ng mga tsart at grap +- 🔬 **Real-World Project** - Kumpletong daloy ng trabaho mula simula hanggang katapusan -Ang bawat halimbawa ay may detalyadong mga komento na nagpapaliwanag ng bawat hakbang, kaya perpekto ito para sa ganap na mga nagsisimula! +Kasama sa bawat halimbawa ang detalyadong mga komento na nagpapaliwanag sa bawat hakbang, kaya perpekto ito para sa lubos na mga baguhan! 👉 **[Magsimula sa mga halimbawa](examples/README.md)** 👈 @@ -134,95 +129,95 @@ Ang bawat halimbawa ay may detalyadong mga komento na nagpapaliwanag ng bawat ha |![ Sketchnote ni @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tl.png)| |:---:| -| Data Science Para sa Mga Nagsisimula: Roadmap - _Sketchnote ni [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote ni [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Numero ng Aralin | Paksa | Pagpapangkat ng Aralin | Mga Layunin sa Pagkatuto | Nakalink na Aralin | May-akda | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Pagpapakahulugan ng Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Matutunan ang mga pangunahing konsepto sa likod ng data science at kung paanong nauugnay ito sa 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 ng Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Mga Konsepto ng Etika ng Data, Mga Hamon at Mga Balangkas. | [aralin](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Pagpapakahulugan ng Data | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Paano ikinaklasipika ang data at ang mga karaniwang pinagkukunan nito. | [aralin](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Panimula sa Estadistika & Probabilidad | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Ang mga teknikang matematika ng probabilidad at estadistika upang maunawaan ang data. | [aralin](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Paggamit ng Relational Data | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa relational data at mga batayan ng pag-explore at pagsusuri ng relational data gamit ang Structured Query Language, kilala rin bilang SQL (binibigkas na “see-quell”). | [aralin](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Paggamit ng NoSQL Data | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa non-relational data, ang iba't ibang uri nito at mga batayan ng pag-explore at pagsusuri ng document databases. | [aralin](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Paggamit ng Python | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga batayan ng paggamit ng Python para sa pag-explore ng data 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 Data | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga paksa sa mga teknik sa data para sa paglilinis at pag-transform ng data upang harapin ang mga hamon ng kulang, hindi tumpak, o hindi kumpletong data. | [aralin](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Pag-visualisa ng Mga Dami | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matutong gumamit ng Matplotlib para i-visualize ang data ng mga ibon 🦆 | [aralin](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Pag-visualisa ng Mga Distribusyon ng Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pag-visualisa 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-visualisa ng Mga Proporsyon | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pag-visualisa ng mga diskreto at pinangkat na porsyento. | [aralin](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Pag-visualisa ng Mga Ugnayan | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Pag-visualisa ng koneksyon at korelasyon sa pagitan ng mga set ng data at kanilang mga variable. | [aralin](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 gabay para gawing makahulugan ang iyong mga visualisasyon para sa epektibong paglutas ng problema at pagkuha ng mga pananaw. | [aralin](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Panimula sa lifecycle ng Data Science | [Siklo ng Data Science](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Panimula sa lifecycle ng data science at ang unang hakbang nito ng pagkuha at pag-extract ng data. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Pagsusuri | [Siklo ng Data Science](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang yugtong ito ng lifecycle ng data science ay nakatuon sa mga teknik upang suriin ang data. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikasyon | [Siklo ng Data Science](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang yugtong ito ng lifecycle ng data science ay nakatuon sa pagpapakita ng mga pananaw mula sa data sa paraang ginagawang mas madali para sa mga gumagawa ng desisyon na maunawaan. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ang seryeng ito ng mga aralin ay nagpapakilala ng data science sa cloud at ang mga benepisyo nito. | [aralin](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pagsasanay ng mga modelo gamit ang mga Low Code na tool. |[aralin](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science sa Cloud | [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science sa Totoong Mundo | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Mga proyektong pinapagana ng data science sa totoong mundo. | [aralin](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Pagpapakahulugan sa Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Matutunan ang mga pangunahing konsepto sa likod ng data science at kung paano ito nauugnay sa artificial intelligence, machine learning, at big data. | [aralin](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [bidyo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika ng Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Mga Konsepto, Hamon, at Balangkas ng Etika ng Data. | [aralin](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Pagpapakahulugan ng Data | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Paano ikinaklasipika ang data at ang mga karaniwang pinagmulan 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) | Ang mga matematikal na teknik ng probabilidad at estadistika upang maunawaan ang data. | [aralin](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [bidyo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Paggamit ng Relational Data | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa relational data at ang mga batayan ng pag-explore at pagsusuri ng relational data gamit ang Structured Query Language, na kilala rin bilang SQL (binibigkas na “see-quell”). | [aralin](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Paggamit ng NoSQL Data | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa non-relational data, ang iba’t ibang uri nito at ang mga batayan ng pag-explore at pagsusuri ng document databases. | [aralin](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Paggamit ng Python | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga batayan ng paggamit ng Python para sa pag-explore ng data gamit ang mga library tulad ng Pandas. Inirerekomenda ang pundamental na pag-unawa sa pagprograma ng Python. | [aralin](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [bidyo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Paghahanda ng Data | [Paggamit ng Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga paksa sa mga teknik ng data para sa paglilinis at pag-transform ng data upang harapin ang mga hamon ng nawawala, maling, o hindi kumpletong data. | [aralin](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Pagbiswalisa ng Dami | [Pagbiswalisa ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Matutong gumamit ng Matplotlib para mag-visualize ng datos ng mga ibon 🦆 | [aralin](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Pagbiswalisa ng Distribusyon ng Data | [Pagbiswalisa ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagbiswalisa ng mga obserbasyon at mga trend sa loob ng isang hanay. | [aralin](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Pagbiswalisa ng Mga Proporsyon | [Pagbiswalisa ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagbiswalisa ng mga diskreto at pinangkat-pangkat na porsyento. | [aralin](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Pagbiswalisa ng Mga Relasyon | [Pagbiswalisa ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagbiswalisa ng mga koneksyon at korelasyon sa pagitan ng mga set ng data at kanilang mga baryable. | [aralin](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Makabuluhang Pagbiswalisa | [Pagbiswalisa ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Mga teknik at gabay para gawing makahulugan 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 buhay ng Data Science | [Siklo ng Buhay](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Panimula sa siklo ng buhay ng data science at ang unang hakbang nito na pagkuha at pag-extract ng data. | [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 yugtong ito ng siklo ng buhay ng data science ay nakatuon sa mga teknik para suriin ang data. | [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) | Ang yugtong ito ng siklo ng buhay ng data science ay nakatuon sa pagpapakita ng mga insight mula sa data sa paraang mas madaling maintindihan ng mga tagagawa ng desisyon. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science sa Cloud | [Data sa Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ang serye ng mga araling ito ay nagpapakilala sa data science sa cloud at ang mga benepisyo nito. | [aralin](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science sa Cloud | [Data sa Cloud](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science sa Cloud | [Data sa Cloud](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science sa Tunay na Mundo | [Sa Tunay na Mundo](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Mga proyektong pinapagana ng data science sa tunay na mundo. | [aralin](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. I-click ang Code drop-down menu at piliin ang opsyong "Open with Codespaces". +Sundin ang mga hakbang na ito upang buksan ang sample na ito sa isang Codespace: +1. I-click ang Code drop-down menu at piliin ang Open with Codespaces na opsyon. 2. Piliin ang + New codespace sa ibaba ng pane. Para sa karagdagang impormasyon, tingnan ang [dokumentasyon ng GitHub](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, tiyaking natutugunan ng iyong sistema ang mga kinakailangan (hal. naka-install ang Docker) sa [ang dokumentasyon sa pagsisimula](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Kung ito ang unang beses mong gumamit ng development container, tiyaking natutugunan ng iyong sistema ang mga pre-reqs (hal. naka-install ang 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 hiwalay na Docker volume: +Upang gamitin ang repositoryong ito, maaari mong buksan ang repository sa isang isolated na Docker volume: -**Tandaan**: Sa ilalim nito, gagamitin nito ang Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command upang i-clone ang source code sa isang Docker volume sa halip na sa lokal na filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ang pinaprefere na mekanismo para mapanatili ang data ng container. +**Tandaan**: Sa ilalim ng hood, gagamitin nito ang Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command upang i-clone ang source code sa isang Docker volume sa halip na sa lokal na filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ang inirerekomendang mekanismo para panatilihin ang data ng container. -O buksan ang lokal na naka-clone o na-download na bersyon ng repositoryo: +O buksan ang isang lokal na na-clone o na-download na bersyon ng repository: -- I-clone ang repositoryong ito sa iyong lokal na filesystem. +- I-clone ang repository na 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 ang mga bagay. +- Piliin ang na-clone na kopya ng folder na ito, maghintay para magsimula ang container, at subukan ang mga bagay. -## Pag-access nang Offline +## Offline na pag-access -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, i-type ang `docsify serve`. Ang website ay ihahain 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, i-type `docsify serve`. Ang website ay ipo-serve sa port 3000 sa iyong localhost: `localhost:3000`. -> Tandaan, ang mga notebook ay hindi ire-render via Docsify, kaya kapag kailangan mong patakbuhin ang isang notebook, gawin iyon nang hiwalay sa VS Code na nagpapatakbo ng Python kernel. +> Tandaan, ang mga notebook ay hindi maire-render sa pamamagitan ng Docsify, kaya kapag kailangan mong patakbuhin ang isang notebook, gawin iyon nang hiwalay sa VS Code na nagpapatakbo ng Python kernel. -## Iba pang Kurikulum +## Iba Pang Kurikulum -Gumagawa ang aming koponan ng iba pang kurikulum! Tingnan ang: +Ang aming koponan ay gumagawa ng iba pang mga kurikulum! Tingnan: ### LangChain -[![LangChain4j para sa Mga Nagsisimula](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) +[![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) --- ### 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) +[![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) --- ### Serye 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 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) --- -### 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) +### Pangunahing Pagkatuto +[![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) --- @@ -234,19 +229,19 @@ Gumagawa ang aming koponan ng iba pang kurikulum! Tingnan ang: ## Pagkuha ng Tulong -**Nakakaranas ng mga problema?** Tingnan ang aming [Gabay sa Pag-troubleshoot](TROUBLESHOOTING.md) para sa mga solusyon sa mga karaniwang problema. +**Nakakaranas ba ng mga problema?** Suriin ang aming [Gabay sa Pag-troubleshoot](TROUBLESHOOTING.md) para sa mga solusyon sa mga karaniwang problema. -Kung ikaw ay ma-stuck o may mga tanong tungkol sa pagbuo ng mga AI app, sumali sa mga kapwa nag-aaral at mga bihasang developer sa mga diskusyon tungkol sa MCP. Ito ay isang sumusuportang komunidad kung saan malugod ang mga tanong at malayang naibabahagi ang kaalaman. +Kung nahihirapan ka o may mga tanong tungkol sa pagbuo ng mga AI app, sumali sa mga kapwa nag-aaral at mga may karanasang developer sa mga talakayan tungkol sa MCP. Ito ay isang sumusuportang komunidad kung saan malugod ang pagtatanong at malayang ibinabahagi ang kaalaman. [![Discord ng Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Kung mayroon kang feedback sa produkto o mga error habang nagbuo, bisitahin: +Kung mayroon kang puna tungkol sa produkto o nakatagpo ng mga error habang nagtatayo, bisitahin: -[![Forum ng Developer ng 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) +[![Forum ng Microsoft Foundry para sa Mga Developer](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 serbisyong pagsasalin ng AI na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagama't nagsusumikap kami para sa kawastuhan, pakitandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatumpak. Ang orihinal na dokumento sa kanyang orihinal na wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na magmula sa paggamit ng pagsasaling ito. +Isinalin ang dokumentong ito gamit ang AI na serbisyo sa pagsasalin [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagaman nagsusumikap kami para sa katumpakan, pakitandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi tumpak na impormasyon. Ang orihinal na dokumento sa orihinal nitong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mga kritikal na impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin na isinagawa ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na nagmumula sa paggamit ng pagsasaling ito. \ No newline at end of file diff --git a/translations/tr/README.md b/translations/tr/README.md index e6f8e4b02..f5dc9917f 100644 --- a/translations/tr/README.md +++ b/translations/tr/README.md @@ -1,207 +1,207 @@ -# Veri Bilimi Yeni Başlayanlar İçin - Bir Müfredat +# Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - Bir Müfredat -[![GitHub Codespaces'ta Aç](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespaces'te Aç](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![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 sorunları](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull istekleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PR'ler Hoşgeldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub çekme istekleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR'ler Hoş Geldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub izleyicileri](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 fork'lar](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 yıldızları](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 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 forkları](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 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) -Microsoft'taki Azure Cloud Advocates ekibi, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredatı sunmaktan memnuniyet duyar. Her ders ön-ders ve son-ders sınavları, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin 'kalmayı' sağlamanın kanıtlanmış bir yolu olan inşa ederken öğrenmenize olanak tanır. +Microsoft'taki Azure Cloud Advocates, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredatı sunmaktan memnuniyet duyar. Her ders, ders öncesi ve ders sonrası quiz'leri, dersi tamamlamak için yazılı talimatları, bir çözümü ve bir ödevi içerir. Proje tabanlı pedagojiyle, inşa ederken öğrenmenizi sağlıyoruz; yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir. **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). -**🙏 Özel teşekkürler 🙏 to our [Microsoft Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlar, gözden geçirenler ve içerik katkıcıları,** 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), +**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, inceleyicilerimize ve içerik katkıcılarımıza,** 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/) |![Sketchnote @sketchthedocs tarafından https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tr.png)| |:---:| -| Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi - _Sketchnote [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ | +| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Çok Dilli Destek #### GitHub Action ile Desteklenir (Otomatik ve Her Zaman Güncel) -[Arapça](../ar/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Burmaca (Myanmar)](../my/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Çince (Geleneksel, Macau)](../mo/README.md) | [Çince (Geleneksel, Taiwan)](../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) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nijerya Pidgini](../pcm/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Farsça (Farsi)](../fa/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../br/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt/README.md) | [Pencapça (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) | [Tamil](../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) +[Arapça](../ar/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Burmaca (Myanmar)](../my/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Çince (Geleneksel, Makao)](../mo/README.md) | [Çince (Geleneksel, Tayvan)](../tw/README.md) | [Hırvatça](../hr/README.md) | [Çekçe](../cs/README.md) | [Danca](../da/README.md) | [Hollandaca](../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) | [Endonezyaca](../id/README.md) | [İtalyanca](../it/README.md) | [Japonca](../ja/README.md) | [Kannadaca](../kn/README.md) | [Korece](../ko/README.md) | [Litvanca](../lt/README.md) | [Malayca](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathice](../mr/README.md) | [Nepalce](../ne/README.md) | [Nijerya Pidgin](../pcm/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Farsça (Farsi)](../fa/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../br/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt/README.md) | [Pencapça (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumence](../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 (Filipin)](../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) -**Daha fazla çeviri dili isteniyorsa desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir** +**Ek çeviri dilleri 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) -Yapay Zeka ile öğrenme serimiz Discord'da devam ediyor, daha fazla bilgi edinmek ve 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında bize katılmak için [Yapay Zeka ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord) sayfasını ziyaret edin. Veri Bilimi için GitHub Copilot kullanımı hakkında ipuçları ve püf noktaları alacaksınız. +Yapay Zeka ile öğrenme serimiz Discord'da devam ediyor, daha fazla bilgi almak ve bize katılmak için 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) sayfasını ziyaret edin. GitHub Copilot'ı Veri Bilimi için kullanmaya dair ipuçları ve püf noktaları edineceksiniz. -![Yapay Zeka ile Öğrenme Serisi](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tr.jpg) +![Yapay Zeka ile Öğrenme serisi](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tr.jpg) # Öğrenci misiniz? Aşağıdaki kaynaklarla başlayın: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada başlangıç kaynakları, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu almanın yollarını bulacaksınız. Bu, içeriği en az aylık olarak değiştirdiğimiz için yer imlerinize eklemeniz ve zaman zaman kontrol etmeniz gereken bir sayfadır. -- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu Microsoft'a giriş yolunuz olabilir. +- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada, başlangıç kaynakları, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yolları bulacaksınız. Bu, yer işaretlerine eklemek isteyeceğiniz ve içerikleri en az aylık olarak güncellediğimiz için zaman zaman kontrol etmeniz gereken bir sayfadır. +- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın; bu, Microsoft'a giriş yolunuz olabilir. # Başlarken ## 📚 Belgeler -- **[INSTALLATION.md](INSTALLATION.md)** - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum talimatları -- **[USAGE.md](USAGE.md)** - Örnekler ve yaygın iş akışları -- **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - Yaygın sorunlara çözümler -- **[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)** - Bu projeye nasıl katkıda bulunulur -- **[for-teachers.md](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları +- **[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 +- **[Katkıda Bulunma Kılavuzu](CONTRIBUTING.md)** - Bu projeye nasıl katkıda bulunulur +- **[Öğretmenler için](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları -## 👨‍🎓 Öğrenciler İçin -> **Tam Yeni Başlayanlar**: Veri bilimine yeni misiniz? [başlangıç dostu örneklerimiz](examples/README.md) ile başlayın! Bu basit, iyi yorumlanmış örnekler tam müfredata dalmadan önce temel kavramları anlamanıza yardımcı olacaktır. -> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu fork'layın ve ön-lecture sınavıyla başlayarak alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın. Ardından dersi okuyun ve kalan etkinlikleri tamamlayın. Çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın; yine de bu kod her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu kurup içeriği birlikte gözden geçirmek olabilir. Daha fazla çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz. +## 👨‍🎓 Öğrenciler için +> **Tamamen Yeni Başlayanlar**: Veri bilimine yeni misiniz? Başlangıç dostu [örneklerimizle](examples/README.md) başlayın! Bu basit, iyi yorumlanmış örnekler, tam müfredata dalmadan önce temel kavramları anlamanıza yardımcı olacaktır. +> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm depoyu fork'layın ve alıştırmaları ders öncesi bir quiz ile başlayarak kendi başınıza tamamlayın. Ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri anlayarak oluşturmaya çalışın; yine de, proje odaklı her dersin /solutions klasörlerinde o kod mevcuttur. Bir diğer fikir de arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturarak içeriği birlikte gözden geçirmektir. Daha ileri çalışmalar için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz. **Hızlı Başlangıç:** -1. Ortamınızı kurmak için [INSTALLATION.md](INSTALLATION.md) sayfasını inceleyin -2. Müfredatla nasıl çalışılacağını öğrenmek için [USAGE.md](USAGE.md) sayfasını inceleyin -3. Ders 1 ile başlayın ve sırasıyla 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. Ders 1 ile başlayın ve sırayla ilerleyin 4. Destek için [Discord topluluğumuza](https://aka.ms/ds4beginners/discord) katılın -## 👩‍🏫 Öğretmenler İçin +## 👩‍🏫 Öğretmenler için -> **Öğretmenler**: bu müfredatı nasıl kullanacağınıza dair bazı [öneriler ekledik](for-teachers.md). Geri bildiriminizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) almak isteriz! +> **Öğretmenler**: bu müfredatı nasıl kullanacağınıza dair bazı önerileri [ekledik](for-teachers.md). Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) duymaktan memnun oluruz! -## Takım ile Tanışın +## Ekibi Tanıyın [![Tanıtım videosu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım videosu") -**Gif yapan** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Proje hakkında onu oluşturan kişilerle ilgili bir video için yukarıdaki görsele tıklayın! +**Gif hazırlayan** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Projeyi ve onu oluşturan kişileri anlatan bir video için yukarıdaki resme tıklayın! ## Pedagoji -Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olması ve sık sık kısa 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 fazlası dahil olmak üzere veri biliminin temel ilkelerini öğrenmiş olacaklar. +Bu müfredatı oluştururken iki öğretim ilkesi seçtik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık aralıklarla kısa sınavlar içermesini sağlamak. Bu serinin sonunda öğrenciler etik kavramlar, veri hazırlama, verilerle çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım örnekleri ve daha fazlası dahil olmak üzere veri biliminin temel ilkelerini öğrenmiş olacaklar. -Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir kısa sınav öğrencinin bir konuyu öğrenme niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir kısa sınav daha fazla kalıcılığı sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. +Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir quiz öğrencinin bir konu öğrenme niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz daha fazla bilgilerinin korunmasını sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı ya da bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. -> Bulabileceğiniz [Davranış Kuralları](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergeleri. Yapıcı geri bildirimlerinizi bekliyoruz! +> [Davranış Kuralları](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz! ## Her ders şunları içerir: - İsteğe bağlı sketchnote - İsteğe bağlı destekleyici video -- Ders öncesi ısınma kısa sınavı +- Ders öncesi ısındırma sınavı - Yazılı ders -- Proje tabanlı dersler için, projenin nasıl inşa edileceğine dair adım adım kılavuzlar -- Bilgi kontrolleri +- Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl inşa edeceğinize dair adım adım rehberler +- Bilgi yoklamaları - Bir meydan okuma - Ek okuma - Ödev - [Ders sonrası sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Sınavlar hakkında bir not**: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer almakta olup, her biri üç sorudan oluşan toplam 40 kısa sınav vardır. Derslerin içinde bağlantılıdırlar, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; talimatlar `quiz-app` klasöründe yer almaktadır. Zaman içinde yerelleştirilmektedirler. +> **Sınavlarla ilgili bir not**: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer almakta olup, her biri üç sorudan oluşan toplam 40 sınav bulunmaktadır. Derslerin içinden bağlantı verilmektedir, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; talimatlar `quiz-app` klasöründe bulunmaktadır. Kademeli olarak yerelleştirilmektedir. -## 🎓 Yeni Başlayanlar İçin Örnekler +## 🎓 Yeni Başlayanlar için Örnekler -**Veri Bilimine yeni misiniz?** Başlamanıza yardımcı olmak için basit ve iyi yorumlanmış kod içeren özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) oluşturduk: +**Veri bilimine yeni misiniz?** Başlarken yardımcı olmak için basit, iyi yorumlanmış kod içeren özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) oluşturduk: -- 🌟 **Hello World** - İlk veri bilimi programınız -- 📂 **Loading Data** - Veri kümelerini okumayı ve keşfetmeyi öğrenin -- 📊 **Simple Analysis** - İstatistikleri hesaplayın ve desenler bulun -- 📈 **Basic Visualization** - Grafikler ve diyagramlar oluşturun -- 🔬 **Real-World Project** - Baştan sona tamamlanan gerçek dünya iş akışı +- 🌟 **Merhaba Dünya** - İlk veri bilimi programınız +- 📂 **Veri Yükleme** - Veri kümelerini okumayı ve keşfetmeyi öğrenin +- 📊 **Basit Analiz** - İstatistik hesaplayın ve kalıpları bulun +- 📈 **Temel Görselleştirme** - Grafikler ve çizelgeler oluşturun +- 🔬 **Gerçek Dünya Projesi** - Baştan sona tamamlanan iş akışı -Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir; bu da onları mutlak yeni başlayanlar için mükemmel kılar! +Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, bu da onları tam anlamıyla yeni başlayanlar için mükemmel kılar! 👉 **[Örneklerle başlayın](examples/README.md)** 👈 ## Dersler -|![ Sketchnote - @sketchthedocs tarafından https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tr.png)| +|![ Sketchnote @sketchthedocs tarafından https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tr.png)| |:---:| -| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi: Yol Haritası - _Sketchnote - [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Veri Bilimine Yeni Başlayanlar: Yol Haritası - _Sketchnote [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| Ders Numarası | Konu | Ders Gruplaması | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve bunun yapay zekâ, makine öğrenimi ve büyük veri ile nasıl ilişkili olduğunu 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 bunun yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile nasıl ilişkili olduğunu 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) | | 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistiğin matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | İlişkisel Verilerle Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL olarak da bilinir, telaffuzu “see-quell”) 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 Verileriyle Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, çeşitli 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 kullanmanın temelleri. Python programlamanın temel bir anlayışı tavsiye edilir. | [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 veya eksik verilerle 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 | 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 | Veri Dağılımlarını Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralık içindeki 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 kümeleri 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 içgörü için değerli kılacak 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 ve çıkarma olan ilk adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiz | [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, karar vericilerin daha kolay anlaması için veriden elde edilen içgörüleri sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulutta Veri](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu ders serisi bulutta veri bilimini ve faydalarını tanıtır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulutta Veri](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modelleri eğitme. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulutta Veri](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modellerin dağıtılması. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Yapısal Sorgu Dili (SQL, “see-quell” okunur) ile ilişkisel 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, çeşitli türleri ve belge veritabanlarını 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 kullanımının 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 eksik verilerle 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 | [Data Visualization](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 | Veri Dağılımlarını Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralık içindeki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Oranları Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kesikli ve gruplanmış yüzdeleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Veri kümeleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve içgörüler için değerli hale getirmek üzere 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 ve çıkarma 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, karar vericilerin anlamasını kolaylaştıracak şekilde veriden elde edilen içgörüleri 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 bilimini ve faydalarını tanıtır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanılarak modellerin eğitilmesi. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelleri Azure Machine Learning Studio ile dağıtma. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Gerçek Dünyada Veri Bilimi | [Sahada](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) | ## GitHub Codespaces -Bu örneği bir Codespace'te açmak için şu adımları izleyin: +Bu örneği bir Codespace içinde açmak için şu adımları izleyin: 1. Code açılır menüsüne tıklayın ve Open with Codespaces seçeneğini seçin. -2. Bölmenin altındaki + New codespace seçeneğini seçin. -Daha fazla bilgi için [GitHub belgelendirmesine](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) bakın. +2. Panelin altındaki + New codespace seçeneğini seçin. +Daha fazla bilgi için [GitHub belgeleri](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) sayfasına bakın. ## VSCode Remote - Containers -Yerel makinenizi ve VSCode'u kullanarak bu depoyu VS Code Remote - Containers uzantısıyla bir kapsayıcıda açmak için şu adımları izleyin: +Yerel makineniz ve VSCode'u kullanarak bu depoyu bir konteyner içinde açmak için (VS Code Remote - Containers uzantısını kullanarak) şu adımları izleyin: -1. Eğer bir geliştirme konteyneri kullanıyorsanız ilk kez kullanıyorsanız, lütfen sisteminizin ön koşulları (ör. Docker yüklü olması) karşıladığından emin olun: [başlarken belgelendirmesi](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Eğer bu geliştirme konteynerini ilk kez kullanıyorsanız, sisteminizin önkoşulları karşıladığından emin olun (ör. Docker yüklü olsun) için [başlarken belgelerine](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) bakın. -Bu depoyu kullanmak için ya depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz: +Bu depoyu kullanmak için, depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz: -**Not**: İçeride, kaynak kodu yerel dosya sistemi yerine bir Docker hacmine klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanacaktır. Verilerin konteyner içinde kalıcılığı için tercih edilen mekanizma [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/)'tur. +**Not**: İşin perde arkasında, kaynak kodunu yerel dosya sistemine değil bir Docker hacmine klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır. -Veya depoyu yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir sürümünü açın: +Veya yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir depo sürümünü açın: - 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 denemeye başlayın. +- F1'e basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin. +- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlatılmasını bekleyin ve deneyin. ## Çevrimdışı erişim -Bu belgeleri [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, yerel makinenize [Docsify'ı yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) ve ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'unuzda port 3000 üzerinde sunulacaktır: `localhost:3000`. +Bu dökümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu fork'layın, yerel makinenize [Docsify'ı yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart), sonra bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`. -> Not, not defterleri Docsify aracılığıyla render edilmeyecektir, bu yüzden bir not defterini çalıştırmanız gerektiğinde bunu ayrı olarak bir Python çekirdeği çalıştıran VS Code'da yapın. +> Not, notebook'lar Docsify aracılığıyla render edilmeyecektir, bu yüzden bir notebook çalıştırmanız gerektiğinde bunu ayrı olarak VS Code'da bir Python kernel ile yapın. ## Diğer Müfredatlar -Ekibimiz diğer müfredatlar da üretiyor! 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 Yeni Başlayanlar İçin](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 Yeni Başlayanlar İçin](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 [![Yeni Başlayanlar için 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) -[![Yeni Başlayanlar için 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) +[![Yeni Başlayanlar için Edge Yapay Zeka](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) [![Yeni Başlayanlar için 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) [![Yeni Başlayanlar için Yapay Zeka 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) @@ -227,26 +227,26 @@ Ekibimiz diğer müfredatlar da üretiyor! Göz atın: --- ### Copilot Serisi -[![Yapay Zeka 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) +[![Copilot ile Yapay Zeka Eşli Programlama](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 +## Yardım Alma -**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunların çözümleri için [Sorun Giderme Rehberimizi](TROUBLESHOOTING.md) kontrol edin. +**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunlara çözümler için [Sorun Giderme Kılavuzumuza](TROUBLESHOOTING.md) göz atın. -AI uygulamaları oluştururken takılırsanız veya herhangi bir sorunuz olursa, MCP hakkında tartışmalara katılın. Bu tartışmalarda diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiriciler yer alır. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin serbestçe paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur. +Eğer takılırsanız veya yapay zeka uygulamaları oluşturma hakkında herhangi bir sorunuz olursa, MCP hakkında tartışmalarda diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle 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) +[![Microsoft Foundry Discord Sunucusu](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ürün geri bildiriminiz veya oluşturma sırasında hatalarla karşılaşırsanız ziyaret edin: +Ürün geri bildiriminiz veya geliştirme sırasında karşılaştığınız hatalar için şu adresi ziyaret edin: [![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) --- -Sorumluluk Reddi: -Bu belge, AI çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayın. 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Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumdan sorumlu değiliz. \ No newline at end of file diff --git a/translations/tw/README.md b/translations/tw/README.md index 0bff5f126..e52691fc3 100644 --- a/translations/tw/README.md +++ b/translations/tw/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ -# 資料科學入門 - 課程大綱 +# 資料科學入門課程 -[![在 GitHub Codespaces 中開啟](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![在 GitHub Codespaces 開啟](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub 授權](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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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、審閱者與內容貢獻者，** 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), +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審閱者與內容貢獻者，** 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 Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![手繪速寫，由 @sketchthedocs 提供 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tw.png)| +|![速寫圖作者 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tw.png)| |:---:| -| 資料科學入門 - _手繪速寫 由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 資料科學入門 - _速寫圖作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動且始終保持最新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且隨時保持最新） -[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/README.md) | [中文（繁體，香港）](../hk/README.md) | [中文（繁體，澳門）](../mo/README.md) | [中文（繁體，台灣）](./README.md) | [克羅埃西亞語](../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) | [卡納達語](../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) | 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[烏克蘭語](../uk/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [越南語](../vi/README.md) -**如果您希望增加其他翻譯語言，支援的語言列表請見 [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，請參閱 [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) -我們有持續進行的 Discord 「與 AI 一起學習」系列，更多資訊與加入請見 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你將會獲得使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧與秘訣。 +我們在 Discord 上有一個「與 AI 一起學習」系列，更多資訊及加入請見 [與 AI 一起學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動期間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將獲得使用 GitHub Copilot 做資料科學的提示與技巧。 -![與 AI 一起學習 系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tw.jpg) +![與 AI 一起學習系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tw.jpg) # 你是學生嗎？ 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，你會找到給初學者的資源、學生套件，甚至取得免費認證代金券的方式。這是一個你會想要加入書籤並定期查看的頁面，因為我們至少每月會更新內容。 -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入一個全球學生大使社群，這可能是你進入 Microsoft 的一個途徑。 +- [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，您將找到初學者資源、學生包，甚至獲得免費證照憑證的方法。這是一個您想要加入書籤並偶爾查看的頁面，因為我們至少每月會更換內容。 +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入一個全球性的學生大使社群，這可能是您進入 Microsoft 的途徑。 # 開始使用 ## 📚 文件 -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - 給初學者的逐步設定說明 -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題的解決方法 -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - 如何為本專案做出貢獻 -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - 教學指導與課堂資源 +- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 給初學者的一步一步設定說明 +- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程 +- **[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題的解決方案 +- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何為此專案做出貢獻 +- **[給教師](for-teachers.md)** - 教學指引與課堂資源 ## 👨‍🎓 給學生 -> **完全新手**：剛接觸資料科學嗎？請從我們的[友善入門範例](examples/README.md)開始！這些簡單且註解充分的範例會幫助你在深入完整課程之前了解基礎。 -> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若要自行使用此課程，請 fork 整個 repo，並從課前測驗開始自行完成練習，接著閱讀講義並完成其他活動。盡量透過理解課程內容來建立專案，而不是直接複製解答程式碼；不過，每個專案導向課程的 /solutions 資料夾中都有解答程式碼可供參考。另一個方式是與朋友組成學習小組一起討論與實作。若要進一步學習，我們建議參考 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +> **完全初學者**：剛接觸資料科學嗎？請先從我們的[適合初學者的範例](examples/README.md)開始！這些簡單且註解良好的範例會在你進入完整課程前幫助你理解基礎概念。 +> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：若要自行使用此課程，請 fork 整個 repo 並自行完成練習，從課前小測驗開始。然後閱讀講義並完成其餘活動。嘗試在理解課程內容的前提下自行建立專案，而不是複製解答程式碼；不過，每個以專案為導向的課程單元，其 /solutions 資料夾中都有解答程式碼。另一個做法是與朋友組成讀書會一起學習內容。若要進一步學習，我們建議使用 [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 [Installation Guide](INSTALLATION.md) 以設定您的開發環境 -2. 閱讀 [Usage Guide](USAGE.md) 以瞭解如何使用此課程 -3. 從 Lesson 1 開始並依序完成課程 -4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 以獲得支援 +1. 查看 [安裝指南](INSTALLATION.md) 以設定你的開發環境 +2. 閱讀 [使用指南](USAGE.md) 以了解如何使用此課程 +3. 從第 1 課開始，按順序學習 +4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 尋求支援 ## 👩‍🏫 給教師 -> **教師們**：我們在 [for-teachers.md](for-teachers.md) 中提供了一些關於如何使用此課程的建議。歡迎在我們的 [討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 分享您的回饋！ +> **教師們**：我們在 [給教師](for-teachers.md) 中包含了一些關於如何使用此課程的建議。我們很希望在 [討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 聽到你的回饋！ ## 認識團隊 [![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) -> 🎥 點擊上方圖片以觀看關於此專案及其創作者的影片！ +**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 點擊上方圖片觀看一段關於此專案的影片 以及建立它的人們！ ## 教學法 -在設計這套課程時，我們選擇了兩個教學原則：以專案為導向，並經常安排小測驗。完成整個系列後，學生將學到資料科學的基本原則，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、資料科學的實務應用等。 +我們在建立此課程時選擇了兩個教學原則：確保以專案為基礎，以及包含頻繁的小測驗。到本系列結束時，學生將學到資料科學的基本原則，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、資料科學在現實世界中的應用案例，等等。 -此外，課前的低壓力小測驗能讓學生定下學習主題的意圖，而課後的第二次小測驗則有助於加強記憶。這套課程被設計為彈性且有趣，可整套修習或分段修習。專案從小型開始，並在 10 週週期結束時逐步變得更為複雜。 +此外，課前的一個低壓力測驗可以讓學生對學習主題設定學習意圖，而課後的第二次測驗則能確保更佳的記憶保留。此課程設計彈性且有趣，可完整參與或分段學習。專案從小型開始，並在 10 週週期結束時逐漸變得更複雜。 -> 找到我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎你的建設性回饋！ +> 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)。我們歡迎您提出建設性的回饋！ -## 每堂課包含： +## 每堂課包括： -- 可選的圖解筆記 +- 可選的手繪速記（sketchnote） - 可選的補充影片 -- 課前暖身小測驗 -- 文字課程 -- 針對專案導向課程，提供逐步建立專案的指引 -- 知識檢核 -- 挑戰 +- 課前暖身測驗 +- 書面課程 +- 對於以專案為基礎的課程，逐步引導如何建立專案 +- 知識檢測 +- 一項挑戰 - 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/) -> **關於小測驗的一點說明**：所有小測驗都包含在 Quiz-App 資料夾中，總共有 40 個小測驗，每個小測驗三題。它們會從課程中連結，但 quiz app 可以在本機執行或部署到 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的說明。這些小測驗正在逐步被在地化。 +> **關於測驗的一則說明**：所有測驗都包含在 Quiz-App 資料夾中，總共有 40 個測驗，每個測驗三題。它們在課程中有連結，但測驗應用程式可以在本機執行或部署到 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的指示。測驗正在逐步在地化。 -## 🎓 適合新手的範例 +## 🎓 適合初學者的範例 -**是資料科學新手嗎？** 我們建立了一個專門的 [examples directory](examples/README.md)，裡面有簡單且註解完整的程式碼，幫助你開始入門： +**剛接觸資料科學？** 我們建立了一個特別的 [範例目錄](examples/README.md)，裡面有簡單且註解詳盡的程式碼，幫助你開始： - 🌟 **Hello World** - 你的第一個資料科學程式 -- 📂 **Loading Data** - 學習讀取與探索資料集 -- 📊 **Simple Analysis** - 計算統計並發現模式 -- 📈 **Basic Visualization** - 建立圖表與圖形 -- 🔬 **Real-World Project** - 完整的實務專案工作流程 +- 📂 **載入資料** - 學習如何讀取與探索資料集 +- 📊 **簡單分析** - 計算統計數據並找出模式 +- 📈 **基本視覺化** - 建立圖表與圖形 +- 🔬 **實務專案** - 從開始到完成的完整工作流程 -每個範例都包含詳細註解說明每個步驟，對完全初學者非常合適！ +每個範例都包含詳細註解，說明每個步驟，非常適合完全的初學者！ 👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈 ## 課程 -|![ 圖解筆記 作者 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tw.png)| +|![ 手繪速記 由 @sketchthedocs 提供 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tw.png)| |:---:| -| 資料科學入門：路線圖 - _圖解筆記 作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 資料科學初學者：路線圖 - _手繪速記作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | +| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 連結的課程 | 作者 | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定義資料科學 | [導論](1-Introduction/README.md) | 了解資料科學背後的基本概念，以及它與人工智慧、機器學習和大數據之間的關係。 | [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 | [導論](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 | 資料的定義 | [導論](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 | 統計與機率導論 | [導論](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 | 處理關聯式資料 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料，以及用結構化查詢語言（Structured Query Language，亦稱為 SQL（發音為 “see-quell”））來探索與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 | 處理 NoSQL 資料 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯式資料、其各種型態，以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 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python（如 Pandas 等函式庫）進行資料探索的基礎。建議具備 Python 程式設計的基本概念。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | 資料前處理 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 關於資料清理與轉換的技術主題，以處理遺失、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) | +| 01 | 定義資料科學 | [介紹](1-Introduction/README.md) | 學習資料科學背後的基本概念，以及它與人工智慧、機器學習和大資料的關係。 | [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) | 資料如何分類以及其常見來源。 | [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 | 處理關聯式資料 | [與資料共事](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹關聯式資料以及使用結構化查詢語言（也就是 SQL，發音類似「see-quell」）探索與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 | 處理 NoSQL 資料 | [與資料共事](2-Working-With-Data/README.md) | 介紹非關聯式資料、其各種類型以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 | [與資料共事](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 進行資料探索的基礎，會使用像 Pandas 這類的函式庫。建議具備 Python 程式設計的基礎理解。 | [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 | [與資料共事](2-Working-With-Data/README.md) | 關於資料清理與轉換技術的主題，以處理遺失、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) | 學習如何使用 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 | 資料分布的視覺化 | [資料視覺化](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) | +| 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) | 視覺化離散與分組的百分比。 | [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) | 視覺化資料集合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 | 具意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 提供技巧與指引，讓你的視覺化能對問題解決與洞見產生實際價值。 | [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以及其第一步：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著重於分析資料的技術。 | [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) | 這個階段專注於以易於決策者理解的方式呈現資料中的洞見。 | [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) | 這一系列課程介紹雲端中的資料科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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) and [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) and [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) | 真實世界中的資料科學驅動專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 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) | 使你的視覺化在有效解決問題與獲取洞見方面更有價值的技術與指引。 | [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：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技術階段。 | [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專注於以利決策者理解的方式呈現資料洞見的階段。 | [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) | 這一系列課程介紹雲端中的資料科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [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) and [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 實務中的資料科學 | [實務中](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 在真實世界中的資料科學驅動專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -依照以下步驟在 Codespace 中開啟這個範例： -1. 點選 Code 下拉選單並選擇 Open with Codespaces 選項。 +按照下列步驟在 Codespace 中開啟此範例： +1. 按一下 Code 下拉選單並選擇 Open with Codespaces 選項。 2. 在窗格底部選擇 + 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)。 +如需更多資訊，請查看 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 ## VSCode Remote - Containers -依照以下步驟，使用本機與 VSCode（透過 VS Code Remote - Containers 延伸功能）在容器中開啟此 repo： +按照下列步驟，使用本機電腦與 VSCode 並透過 VS Code Remote - Containers 擴充功能在容器中開啟此程式庫： -1. 如果這是你第一次使用開發容器，請確保你的系統符合 [入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) 中的前置需求（例如已安裝 Docker）。 +1. 若這是您第一次使用開發容器，請確保系統符合先決條件（例如已安裝 Docker），詳見[快速入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 -要使用這個倉庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷中開啟倉庫： +要使用此程式庫，您可以將程式庫開啟在隔離的 Docker 卷中： -**注意**：在內部，它會使用 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始程式碼複製到 Docker 卷中，而不是本機檔案系統。[Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器資料的首選機制。 +**注意**：在底層，此操作會使用 Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始程式碼複製到 Docker 卷而非本機檔案系統中。[Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器資料的首選機制。 -或是在本機已克隆或下載的倉庫版本中開啟： +或是開啟本機已克隆或下載的程式庫版本： -- 將此倉庫克隆到您的本機檔案系統。 -- 按 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 -- 選擇此資料夾的克隆副本，等候容器啟動，然後開始使用。 +- 將此程式庫克隆到您的本機檔案系統。 +- 按下 F1 並選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。 +- 選擇已克隆的資料夾副本，等待容器啟動，然後開始嘗試。 ## 離線存取 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 在離線環境下執行此文件。Fork 這個 repo，在您的本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將會在您的本機 localhost 的 3000 埠上提供：`localhost:3000`。 +您可以透過 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 在離線狀態下執行此說明文件。將本儲存庫分叉，並在本機安裝 Docsify（請參閱 [快速開始](https://docsify.js.org/#/quickstart)），然後在此儲存庫的根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將在本機的 3000 埠上提供服務：`localhost:3000`。 -> 注意，筆記本（notebooks）不會透過 Docsify 呈現，所以當您需要執行筆記本時，請在執行 Python 核心的 VS Code 中單獨執行。 +> 注意，筆記本（notebooks）不會透過 Docsify 呈現，因此當您需要執行筆記本時，請在執行 Python 核心的 VS Code 中另行執行。 ## 其他課程 -我們團隊也製作其他課程！看看： +我們的團隊也製作其他課程！查看： ### 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 初學者](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) +[![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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents -[![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) +[![AZD 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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 Agents 新手入門](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 -[![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 新手入門](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) @@ -216,31 +211,31 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、包含 --- ### 核心學習 -[![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) -[![AI 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) -[![Web 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) -[![XR 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) +[![ML 新手入門](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 新手入門](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) +[![AI 新手入門](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 新手入門](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 新手入門](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) +[![IoT 新手入門](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) +[![XR 開發 新手入門](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：AI 配對程式設計](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 配對程式設計）](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 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) ## 取得協助 -**遇到問題嗎？** 請查看我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md) 以取得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) 以取得常見問題的解決方案。 -如果在建立 AI 應用程式時卡住或有任何問題，歡迎加入 MCP 的學習者與資深開發者討論。這是一個支持性的社群，歡迎提出問題並自由分享知識。 +如果您在建立 AI 應用程式時遇到困難或有任何問題，歡迎加入與其他學習者和資深開發者一起討論 MCP 的社群。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。 -[![Microsoft Foundry Discord 伺服器](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) -如果在開發過程中有產品回饋或遇到錯誤，請造訪： +如果您在建立過程中有產品回饋或發現錯誤，請造訪： [![Microsoft Foundry 開發者論壇](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 +243,5 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、包含 免責聲明： -本文件由 AI 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精確之處。原始語言版本應視為具權威性的來源。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導致的任何誤解或曲解負責。 +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。原始文件的母語版本應視為具權威的來源。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產生的任何誤解或錯誤詮釋負責。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/uk/README.md b/translations/uk/README.md index 0e1ac9566..d8e18dd55 100644 --- a/translations/uk/README.md +++ b/translations/uk/README.md @@ -1,21 +1,21 @@ -# Наука про дані для початківців - Навчальна програма +# Data Science for Beginners - 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) [![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/) -[![PRs вітаються](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Pull-запити 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) [![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/) [![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/) @@ -26,102 +26,102 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![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) -Спеціалісти Azure Cloud Advocates в Microsoft раді запропонувати 10-тижневу, 20-урокову навчальну програму, присвячену Науці про дані. Кожен урок включає квізи до уроку та після уроку, письмові інструкції для виконання уроку, розв'язок та завдання. Наша проєктно-орієнтована педагогіка дозволяє вчитися, створюючи проєкти — перевірений спосіб для засвоєння нових навичок. +Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 10-week, 20-lesson curriculum all about Data Science. Each lesson includes pre-lesson and post-lesson quizzes, written instructions to complete the lesson, a solution, and an assignment. Our project-based pedagogy allows you to learn while building, a proven way for new skills to 'stick'. -**Щире спасибі 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). +**Щире 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). -**🙏 Особлива подяка 🙏 нашим авторам-рев'юерам та контриб'юторам із програми [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 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) авторам, рецензентам та контриб’юторам вмісту,** 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/) |![Скетчноут від @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.uk.png)| |:---:| -| Наука про дані для початківців - _Скетчноут від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners - _Скетчноут від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Підтримка кількох мов -#### Підтримується через GitHub Action (автоматизовано та 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/README.md) | [Китайська (традиційна, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайська (традиційна, Макао)](../mo/README.md) | [Китайська (традиційна, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватська](../hr/README.md) | [Чеська](../cs/README.md) | [Данська](../da/README.md) | [Нідерландська](../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 піджин](../pcm/README.md) | [Норвезька](../no/README.md) | [Перська (фарсі)](../fa/README.md) | [Польська](../pl/README.md) | [Португальська (Бразилія)](../br/README.md) | [Португальська (Португалія)](../pt/README.md) | [Пенджабі (Гурмухі)](../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) | [Свахілі](../sw/README.md) | [Шведська](../sv/README.md) | [Тагалог (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) +[Арабська](../ar/README.md) | [Бенгальська](../bn/README.md) | [Болгарська](../bg/README.md) | [Бірманська (М'янма)](../my/README.md) | [Китайська (спрощена)](../zh/README.md) | [Китайська (традиційна, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайська (традиційна, Макао)](../mo/README.md) | [Китайська (традиційна, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватська](../hr/README.md) | [Чеська](../cs/README.md) | [Данська](../da/README.md) | [Нідерландська](../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) | [Гінді](../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) | [Мараті](../mr/README.md) | [Непальська](../ne/README.md) | [Нігерійський пігін](../pcm/README.md) | [Норвезька](../no/README.md) | [Перська (фарсі)](../fa/README.md) | [Польська](../pl/README.md) | [Португальська (Бразилія)](../br/README.md) | [Португальська (Португалія)](../pt/README.md) | [Пенджабі (гурмухі)](../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) | [Свахілі](../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) -**Якщо ви бажаєте, щоб додаткові мови були підтримані, список доступних мов наведено [тут](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Якщо ви бажаєте, щоб додаткові мови перекладу були підтримані, вони перераховані [тут](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Приєднуйтесь до нашої спільноти +#### Приєднуйтесь до нашої спільноти [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ми проводимо серію занять у Discord під назвою "Learn with AI", дізнайтеся більше та приєднуйтесь до нас на [Серія Learn with AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) з 18 по 30 вересня 2025 року. Ви отримаєте поради та хитрощі щодо використання GitHub Copilot для Науки про дані. +У нас триває серія «Навчайся з ШІ» у Discord — дізнайтеся більше та приєднуйтесь до нас на [Серія «Навчайся з ШІ»](https://aka.ms/learnwithai/discord) з 18 по 30 вересня 2025 року. Ви отримаєте поради та хитрощі щодо використання GitHub Copilot для Data Science. -![Серія Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.uk.jpg) +![Серія «Навчайся з ШІ»](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.uk.jpg) # Ви студент? -Почніть з наступних ресурсів: +Почніть із наступних ресурсів: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На цій сторінці ви знайдете ресурси для початківців, набори для студентів і навіть способи отримати купон на безкоштовний сертифікат. Це сторінка, яку варто додати в закладки та періодично переглядати, оскільки ми щонайменше щомісяця оновлюємо вміст. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Приєднуйтесь до глобальної спільноти студентських амбасадорів — це може стати вашим шляхом до Microsoft. +- [Сторінка Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На цій сторінці ви знайдете ресурси для початківців, набори для студентів і навіть способи отримати безкоштовний ваучер на сертифікацію. Це сторінка, яку варто додати в закладки і перевіряти час від часу, оскільки ми оновлюємо вміст принаймні щомісяця. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Приєднуйтесь до глобальної спільноти студентських послів — це може стати вашим шляхом до Microsoft. # Початок роботи ## 📚 Документація -- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Покрокові інструкції з налаштування для початківців -- **[Usage Guide](USAGE.md)** - Приклади та типові робочі процеси -- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Рішення поширених проблем -- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Як зробити внесок у цей проєкт -- **[For Teachers](for-teachers.md)** - Методичні рекомендації та ресурси для класу +- **[Керівництво з встановлення](INSTALLATION.md)** - Покрокові інструкції з налаштування для початківців +- **[Посібник з використання](USAGE.md)** - Приклади та поширені робочі процеси +- **[Усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md)** - Рішення для поширених проблем +- **[Посібник для контриб'юторів](CONTRIBUTING.md)** - Як робити внесок у цей проєкт +- **[Для викладачів](for-teachers.md)** - Рекомендації для викладання та ресурси для класу ## 👨‍🎓 Для студентів -> **Повні початківці**: Новачок у науці про дані? Почніть з наших [прикладів для початківців](examples/README.md)! Ці прості, добре прокоментовані приклади допоможуть вам зрозуміти основи перед зануренням у повну навчальну програму. -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: щоб використовувати цю навчальну програму самостійно, зробіть fork всього репозиторію та виконайте вправи самостійно, починаючи з передлекційного тесту. Потім прочитайте лекцію та виконайте інші активності. Намагайтеся створювати проєкти, розуміючи матеріал, а не просто копіюючи код рішення; однак цей код доступний у папках /solutions у кожному уроці, орієнтованому на проєкти. Інша ідея — сформувати навчальну групу з друзями і проходити матеріал разом. Для подальшого вивчення ми рекомендуємо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **Абсолютні початківці**: Новачок у Data Science? Почніть із наших [прикладів для початківців](examples/README.md)! Ці прості, добре прокоментовані приклади допоможуть вам зрозуміти основи перед тим, як переходити до повної навчальної програми. +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: щоб використовувати цю навчальну програму самостійно, зробіть fork усього репозиторію та виконуйте вправи самостійно, починаючи з передлекційного тесту. Потім прочитайте лекцію та завершіть решту завдань. Намагайтеся створювати проєкти, розуміючи уроки, а не просто копіюючи код рішень; проте цей код доступний у папках /solutions в кожному уроці, орієнтованому на проєкт. Ще одна ідея — сформувати навчальну групу з друзями та проходити матеріал разом. Для подальшого вивчення ми рекомендуємо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Швидкий старт:** -1. Перевірте [Installation Guide](INSTALLATION.md), щоб налаштувати ваше середовище -2. Ознайомтеся з [Usage Guide](USAGE.md), щоб дізнатися, як працювати з навчальною програмою -3. Почніть з Уроку 1 і проходьте їх послідовно +1. Перевірте [Керівництво з встановлення](INSTALLATION.md), щоб налаштувати середовище +2. Перегляньте [Посібник з використання](USAGE.md), щоб дізнатися, як працювати з навчальною програмою +3. Розпочніть з Уроку 1 і проходьте послідовно 4. Приєднуйтесь до нашої [спільноти в Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) для підтримки ## 👩‍🏫 Для викладачів -> **Викладачі**: ми [включили деякі пропозиції](for-teachers.md) щодо використання цієї навчальної програми. Ми будемо раді вашому зворотному зв'язку [у нашому форумі для дискусій](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Викладачі**: ми включили кілька пропозицій у [для викладачів](for-teachers.md) щодо використання цієї навчальної програми. Ми будемо вдячні за ваші відгуки [у нашому форумі обговорень](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Познайомтесь із командою +## Знайомтесь із командою -[![Промо-відео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![Промо-відео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо-відео") -**Гіф від** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проєкт та людей, які його створили! +**GIF від** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проєкт людей, які його створили! ## Педагогіка -Ми обрали дві педагогічні засади при створенні цього курсу: зробити його орієнтованим на проєкти та включити часті вікторини. Наприкінці цієї серії студенти опанують базові принципи науки про дані, включаючи етичні концепції, підготовку даних, різні способи роботи з даними, візуалізацію даних, аналіз даних, приклади застосування науки про дані в реальному світі та інше. +Ми обрали два педагогічні принципи під час створення цієї навчальної програми: забезпечити її проєктно-орієнтованою та включити часті вікторини. До кінця цього циклу студенти засвоять базові принципи Data Science, включаючи етичні поняття, підготовку даних, різні способи роботи з даними, візуалізацію даних, аналіз даних, приклади використання Data Science у реальному світі та інше. -Крім того, низьковажлива вікторина перед заняттям налаштовує студента на вивчення теми, а друга вікторина після заняття забезпечує подальше закріплення матеріалу. Ця навчальна програма була розроблена так, щоб бути гнучкою та цікавою, і її можна проходити цілком або частинами. Проєкти починаються з простих і стають поступово складнішими до кінця 10-тижневого циклу. +Крім того, низькопріоритетна вікторина перед заняттям налаштовує намір студента на вивчення теми, тоді як друга вікторина після заняття забезпечує подальше закріплення. Ця навчальна програма була спроектована як гнучка та цікава, і її можна проходити повністю або частково. Проєкти починаються з простих і поступово ускладнюються до кінця 10-тижневого циклу. -> Знайдіть наші [Кодекс поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Внесок](CONTRIBUTING.md), [Переклад](TRANSLATIONS.md) інструкції. Ми вітаємо ваші конструктивні відгуки! +> Знайдіть наші [Кодекс поведінки](CODE_OF_CONDUCT.md), [Поради щодо внеску](CONTRIBUTING.md), [Переклад](TRANSLATIONS.md) інструкції. Ми будемо раді вашим конструктивним відгукам! ## Кожен урок включає: -- Необов'язкова скетчноут -- Додаткове відео (необов'язкове) -- Розминкова вікторина перед уроком +- Опційна скетчноут +- Опційне додаткове відео +- Невелика розминка-вікторина перед уроком - Письмовий урок -- Для практичних уроків — покрокові інструкції зі створення проєкту +- Для уроків на основі проєктів — покрокові інструкції з побудови проєкту - Перевірки знань - Виклик -- Додаткова література +- Додаткове читання - Домашнє завдання - [Післяурочна вікторина](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Примітка щодо вікторин**: Всі вікторини містяться в папці Quiz-App, загалом 40 вікторин по три питання в кожній. Вони пов'язані з уроками, але додаток вікторин можна запускати локально або розгортати в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`. Вони поступово локалізуються. +> **Примітка щодо вікторин**: Усі вікторини містяться в папці `quiz-app`, загалом 40 вікторин по три питання в кожній. Вони пов'язані з уроками, але додаток для вікторин можна запускати локально або розгортати в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці `quiz-app`. Їх поступово локалізують. ## 🎓 Приклади для початківців -**Новачок у Data Science?** Ми створили спеціальний [каталог прикладів](examples/README.md) з простим, добре прокоментованим кодом, щоб допомогти вам розпочати: +**Новачок у Data Science?** Ми створили спеціальний [каталог прикладів](examples/README.md) з простим, добре прокоментованим кодом, щоб допомогти вам почати: -- 🌟 **Hello World** - Ваша перша програма з дослідження даних +- 🌟 **Hello World** - Ваша перша програма з Data Science - 📂 **Loading Data** - Навчіться читати та досліджувати набори даних -- 📊 **Simple Analysis** - Обчислюйте статистики та знаходьте закономірності +- 📊 **Simple Analysis** - Обчислюйте статистику та знаходьте закономірності - 📈 **Basic Visualization** - Створюйте діаграми та графіки - 🔬 **Real-World Project** - Повний робочий процес від початку до кінця @@ -134,63 +134,63 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: |![ Скетчноут від @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.uk.png)| |:---:| -| Data Science для початківців: Дорожня карта - _Скетчноут від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science For Beginners: Roadmap - _Скетчноут від [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Номер уроку | Тема | Lesson Grouping | Навчальні цілі | Linked Lesson | Автор | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Визначення Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Дізнайтеся основні концепції науки про дані та як вона пов’язана зі 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 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Концепції етики даних, виклики та рамки. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Визначення Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Вивчіть базові концепції Data Science та те, як воно пов'язане з штучним інтелектом, машинним навчанням та великими даними. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [відео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Етика Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Поняття етики даних, проблеми та рамки. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Визначення даних | [Introduction](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 теорії ймовірностей | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Математичні методи теорії ймовірностей і 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до реляційних даних та основ дослідження й аналізу реляційних даних за допомогою мови Structured Query Language, відомої як SQL (вимовляється «сі-квел»). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Робота з NoSQL-даними | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до нереляційних даних, їхніх різних типів та основ дослідження й аналізу документних баз даних. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Робота з Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Основи використання Python для дослідження даних із бібліотеками, такими як 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Теми щодо методів обробки даних для очищення та перетворення даних, щоб впоратися з проблемами відсутніх, неточних або неповних даних. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Візуалізація кількостей | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Дізнайтеся, як 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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація спостережень і тенденцій в межах інтервалу. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 04 | Вступ до статистики та теорії ймовірностей | [Introduction](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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до реляційних даних та основи дослідження й аналізу реляційних даних за допомогою Structured Query Language, також відомої як SQL (вимовляється “see-quell”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Робота з NoSQL-даними | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Вступ до нереляційних даних, їх різних типів та основ дослідження й аналізу документних баз даних. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Робота з Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Основи використання Python для дослідження даних з бібліотеками, такими як 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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Техніки очищення та трансформації даних для вирішення проблем відсутніх, неточних або неповних даних. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Візуалізація кількостей | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація спостережень і тенденцій у межах інтервалу. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Візуалізація пропорцій | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація дискретних та згрупованих відсотків. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Візуалізація взаємозв'язків | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація зв'язків та кореляцій між наборами даних і їхніми змінними. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Інформативні візуалізації | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Методи та рекомендації для створення візуалізацій, які сприяють ефективному розв'язанню проблем і отриманню інсайтів. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Вступ до життєвого циклу Data Science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Вступ до життєвого циклу науки про дані та його першого кроку — отримання й витягання даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Аналіз | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ця фаза життєвого циклу науки про дані зосереджена на методах аналізу даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Комунікація | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ця фаза життєвого циклу науки про дані зосереджена на поданні інсайтів з даних таким чином, щоб їх було легше зрозуміти особам, які приймають рішення. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science у хмарі | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ця серія уроків знайомить з Data Science у хмарі та її перевагами. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science у хмарі | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 12 | Візуалізація взаємозв'язків | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Візуалізація зв'язків та кореляцій між наборами даних і їх змінними. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Значущі візуалізації | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Техніки та поради щодо створення візуалізацій, які допомагають ефективно вирішувати задачі та отримувати інсайти. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Вступ до життєвого циклу Data Science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Вступ до життєвого циклу Data Science і його першого кроку — отримання та витяг даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Аналіз | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Цей етап життєвого циклу Data Science зосереджений на техніках аналізу даних. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Комунікація | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Цей етап життєвого циклу Data Science зосереджений на представленні інсайтів із даних у формі, що полегшує їх розуміння для осіб, які приймають рішення. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science у хмарі | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ця серія уроків знайомить із Data Science у хмарі та її перевагами. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science у хмарі | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Навчання моделей за допомогою інструментів Low Code. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Data Science у хмарі | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science у реальному світі | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проєкти, орієнтовані на науку про дані, у реальному світі. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Data Science у реальному світі | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проєкти, що використовують Data Science 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 зразок у Codespace: -1. Натисніть випадаюче меню Code і виберіть опцію Open with Codespaces. +Дотримуйтесь цих кроків, щоб відкрити цей приклад у Codespace: +1. Натисніть меню Code і виберіть опцію Open with Codespaces. 2. Виберіть + New codespace внизу панелі. -Для отримання додаткової інформації перегляньте [документацію GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository). +Для додаткової інформації перегляньте [документацію 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, використовуючи вашу локальну машину та VSCode використовуючи розширення VS Code Remote - Containers: +Дотримуйтесь цих кроків, щоб відкрити цей репозиторій у контейнері, використовуючи вашу локальну машину та VSCode за допомогою розширення VS Code Remote - Containers: -1. Якщо ви вперше використовуєте контейнер для розробки, будь ласка, переконайтеся, що ваша система відповідає передумовам (наприклад, має встановлений Docker) у [документації з початку роботи](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Якщо ви вперше використовуєте контейнер розробки, будь ласка, переконайтесь, що ваша система відповідає попереднім вимогам (тобто, встановлено Docker) у [документації для початку роботи](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Щоб використовувати цей репозиторій, ви можете або відкрити репозиторій в ізольованому томі Docker: +Щоб використовувати цей репозиторій, ви можете або відкрити репозиторій у ізольованому Docker-томі: -**Примітка**: Під капотом це використовуватиме команду Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, щоб клонувати вихідний код у том Docker замість локальної файлової системи. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) — це рекомендований механізм для збереження даних контейнера. +**Note**: Під капотом, це буде використовувати команду Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** для клонування вихідного коду в Docker-том замість локальної файлової системи. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) є рекомендованим механізмом для збереження даних контейнера. -Або відкрийте локально клоновану або завантажену версію репозиторію: +Або відкрийте локально клоновану або завантажену копію репозиторію: - Клонуйте цей репозиторій у вашу локальну файлову систему. - Натисніть F1 і виберіть команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Виберіть клоновану копію цієї папки, дочекайтеся запуску контейнера та випробуйте функціонал. +- Виберіть клоновану копію цієї папки, зачекайте, поки контейнер запуститься, і випробуйте. ## Офлайн-доступ -Ви можете запускати цю документацію офлайн, використовуючи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашому локальному комп'ютері, а потім у кореневій папці цього репозиторію введіть `docsify serve`. Вебсайт буде доступний на порту 3000 на вашому localhost: `localhost:3000`. +Ви можете запускати цю документацію офлайн за допомогою [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкніть цей репозиторій, [встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашому локальному комп'ютері, потім у кореневій папці цього репозиторію введіть `docsify serve`. Вебсайт буде обслуговуватись на порту 3000 на вашому localhost: `localhost:3000`. -> Зауважте, блокноти не будуть відображені через Docsify, тож коли вам потрібно запустити блокнот, зробіть це окремо у VS Code із запущеним ядром Python. +> Примітка, блокноти не будуть відображатися через Docsify, тому коли вам потрібно запустити блокнот, робіть це окремо у VS Code з запущеним Python-ядром. -## Інші навчальні програми +## Інші курси -Наша команда створює й інші навчальні програми! Перегляньте: +Наша команда створює інші курси! Перегляньте: ### LangChain @@ -207,38 +207,38 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -### 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) +### Серія Generative AI +[![Generative AI 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) +[![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) --- -### Основи навчання +### Основне навчання [![ML 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) [![Data Science 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) +[![AI 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) +[![Cybersecurity 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) +[![Web Dev 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) -[![Розробка XR 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) +[![XR Development 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 для парного програмування зі 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) +[![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) ## Отримання допомоги -**Зіткнулися з проблемами?** Перегляньте наш [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для рішень поширених проблем. +**Стикаєтесь з проблемами?** Перегляньте наш [Посібник з усунення несправностей](TROUBLESHOOTING.md) для вирішення поширених проблем. -Якщо ви застрягли або у вас є питання щодо створення додатків зі ШІ. Приєднуйтесь до інших учнів і досвідчених розробників в обговореннях MCP. Це підтримувальна спільнота, де питання вітаються, а знання вільно діляться. +Якщо ви застрягли або маєте будь-які питання щодо створення AI додатків. Приєднуйтесь до інших учнів і досвідчених розробників у обговореннях про MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються і знання вільно поширюються. -[![Дискорд Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry у Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Якщо у вас є відгуки про продукт або помилки під час розробки, відвідайте: @@ -247,6 +247,6 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --- -Відмова від відповідальності: -Цей документ було перекладено за допомогою сервісу машинного перекладу на основі штучного інтелекту [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, просимо врахувати, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується скористатися послугами професійного перекладача. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. +**Відмова від відповідальності**: +Цей документ було перекладено за допомогою сервісу машинного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки чи неточності. Оригінал документа мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного перекладу, виконаного людиною. 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/README.md b/translations/ur/README.md index cedac508c..895108aaf 100644 --- a/translations/ur/README.md +++ b/translations/ur/README.md @@ -1,187 +1,187 @@ -‏# ڈیٹا سائنس برائے مبتدی - ایک نصاب +# ڈیٹا سائنس برائے مبتدی - 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 کنندگان](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![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) -Microsoft میں Azure Cloud Advocates خوش ہیں کہ وہ ڈیٹا سائنس کے بارے میں 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کر رہے ہیں۔ ہر سبق میں پری-سبق اور پوسٹ-سبق کوئزز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی اندازِ تدریس آپ کو بنانے کے دوران سیکھنے میں مدد دیتا ہے، جو نئی مہارتوں کو قائم کرنے کا ثابت شدہ طریقہ ہے۔ +Azure Cloud Advocates at Microsoft خوش ہیں کہ وہ ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کر رہے ہیں جو مکمل طور پر ڈیٹا سائنس کے بارے میں ہے۔ ہر سبق میں پیش سبق اور بعد از سبق کوئزز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی تدریسی انداز آپ کو بنانے کے دوران سیکھنے کا موقع دیتا ہے، جو نئی مہارتوں کو 'ٹکنے' 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 مؤلفین 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). -**🙏 خاص شکریہ 🙏 ہمارے [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) مصنفین، نظر ثانی کرنے والوں اور مواد میں حصہ ڈالنے والوں کو،** خصوصاً 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), +**🙏 خصوصی شکریہ 🙏 ہمارے [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) مصنفین، جائزہ نگاروں اور مواد کے حصہ ڈالنے والوں کو،** خاص طور پر 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/) -|![اسکیچنوٹ بذریعہ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ur.png)| +|![سکیچ نوٹ بذریعہ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ur.png)| |:---:| -| ڈیٹا سائنس برائے مبتدی - _اسکیچنوٹ از [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ڈیٹا سائنس برائے مبتدی - _سکیچ نوٹ بذریعہ [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 متعدد زبانوں کی حمایت -#### GitHub Action کے ذریعے معاونت (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین) +#### GitHub Action کے ذریعے سپورٹ (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/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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) | 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سیریز](https://aka.ms/learnwithai/discord) پر جوائن کریں، جو 18 - 30 ستمبر، 2025 کو ہوگی۔ آپ کو GitHub Copilot کو ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال کرنے کے ٹپس اور ٹرکس ملیں گے۔ +ہماری Discord پر "AI کے ساتھ سیکھیں" سیریز جاری ہے، مزید جاننے اور شامل ہونے کے لیے [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) پر آئیں از 18 - 30 ستمبر، 2025۔ آپ کو GitHub Copilot کو ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال کرنے کے ٹپس اور ٹرکس ملیں گے۔ -![Learn with AI سیریز](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ur.jpg) +![AI کے ساتھ سیکھنے کی سیریز](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ur.jpg) # کیا آپ طالب علم ہیں؟ مندرجہ ذیل وسائل سے شروع کریں: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) اس صفحے میں آپ کو ابتدائی وسائل، Student پیکس اور یہاں تک کہ مفت سرٹیفکیٹ ووچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ ایک صفحہ ہے جسے آپ کو بک مارک کرنا چاہیے اور وقتاً فوقتاً دیکھنا چاہیے کیونکہ ہم مواد کو کم از کم ماہانہ بنیاد پر تبدیل کرتے رہتے ہیں۔ -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ایک عالمی طلباء سفیروں کی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ آپ کا مائیکروسافٹ میں داخل ہونے کا راستہ ہو سکتا ہے۔ +- [Student Hub صفحہ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) اس صفحے میں آپ کو ابتدائی وسائل، اسٹوڈنٹ پیکس اور یہاں تک کہ مفت سرٹیفیکیٹ ووچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ وہ صفحہ ہے جسے آپ نشان زد کرنا چاہیں گے اور وقتاً فوقتاً چیک کریں کیونکہ ہم کم از کم ماہانہ بنیاد پر مواد تبدیل کرتے ہیں۔ +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) عالمی سطح پر اسٹوڈنٹ ایمبیسیڈرز کی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ مائیکروسافٹ میں آپ کے داخلے کا راستہ ہو سکتا ہے۔ # شروع کریں ## 📚 دستاویزات -- **[انسٹالیشن گائیڈ](INSTALLATION.md)** - شروع کرنے والوں کے لیے مرحلہ وار سیٹ اپ ہدایات -- **[استعمال گائیڈ](USAGE.md)** - مثالیں اور عام ورک فلو -- **[مسائل کا حل](TROUBLESHOOTING.md)** - عام مسائل کے حل -- **[شراکت کا رہنما](CONTRIBUTING.md)** - اس پروجیکٹ میں حصہ لینے کا طریقہ -- **[اساتذہ کے لیے](for-teachers.md)** - تدریسی رہنمائی اور کلاس روم کے وسائل +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - ابتدائیوں کے لیے قدم بہ قدم سیٹ اپ ہدایات +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - مثالیں اور عام ورک فلو +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - عام مسائل کے حل +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - اس پروجیکٹ میں حصہ ڈالنے کا طریقہ +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - تدریسی رہنمائی اور کلاس روم وسائل ## 👨‍🎓 طلباء کے لیے -> **بالکل ابتدائی**: کیا آپ ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟ ہمارے [ابتدائی دوستانہ مثالیں](examples/README.md) سے شروعات کریں! یہ سادہ، اچھی طرح تشریحات والی مثالیں آپ کو پورے نصاب میں غوطہ لگانے سے پہلے بنیادیں سمجھنے میں مدد دیں گی۔ -> **[طلباء](https://aka.ms/student-page)**: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورا ریپو فورک کریں اور مشقیں خود مکمل کریں، پری-لیکچر کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ حل کے کوڈ کی نقل کرنے کے بجائے اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنائیں؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے /solutions فولڈرز میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہے کہ دوستوں کے ساتھ ایک مطالعہ گروپ بنائیں اور مواد کو ایک 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) کی سفارش کرتے ہیں۔ +> **بالکل نوآموز**: کیا آپ ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟ ہمارے [ابتدائیوں کے لیے مثالیں](examples/README.md) سے شروع کریں! یہ سادہ، اچھی طرح کومنٹس والی مثالیں آپ کو مکمل نصاب میں داخل ہونے سے پہلے بنیادی باتیں سمجھنے میں مدد دیں گی۔ +> **[طلباء](https://aka.ms/student-page)**: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور خود مشقیں مکمل کریں، پری لیکچر کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ حل کا کوڈ نقل کرنے کی بجائے اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنائیں؛ تاہم وہ کوڈ ہر پروجیکٹ-مرکوز سبق کے /solutions فولڈرز میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہے کہ دوستوں کے ساتھ ایک اسٹڈی گروپ بنائیں اور مل کر مواد کا مطالعہ کریں۔ مزید مطالعے 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۔ **فوری آغاز:** -1. اپنے ماحول کو ترتیب دینے کے لیے [انسٹالیشن گائیڈ](INSTALLATION.md) چیک کریں -2. نصاب کے ساتھ کام کرنے کا طریقہ سیکھنے کے لیے [استعمال گائیڈ](USAGE.md) کا جائزہ لیں -3. سبق 1 سے شروع کریں اور ترتیب وار کام کریں -4. مدد کے لیے ہماری [Discord کمیونٹی](https://aka.ms/ds4beginners/discord) میں شامل ہوں +1. اپنے ماحول کو سیٹ اپ کرنے کے لیے [Installation Guide](INSTALLATION.md) چیک کریں +2. نصاب کے ساتھ کام کرنے کا طریقہ سیکھنے کے لیے [Usage Guide](USAGE.md) کا جائزہ لیں +3. سبق 1 سے شروع کریں اور ترتیب وار آگے بڑھیں +4. معاونت کے لیے ہماری [Discord کمیونٹی](https://aka.ms/ds4beginners/discord) میں شامل ہوں ## 👩‍🏫 اساتذہ کے لیے -> **اساتذہ**: ہم نے اس نصاب کو استعمال کرنے کے کچھ مشورے [شامل کیے ہیں](for-teachers.md). ہمیں آپ کی آراء [ہمارے بحثی فورم](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) میں جان کر خوشی ہوگی! +> **اساتذہ**: ہم نے اس نصاب کو استعمال کرنے کے متعلق [کچھ تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md)۔ ہمیں آپ کی رائے [ہمارے مباحثہ فورم میں](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) پسند آئے گی! ## ٹیم سے ملیں [![پرومو ویڈیو](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "پرومو ویڈیو") -**گیف بذریعہ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 اوپر موجود تصویر پر کلک کریں تاکہ اس پراجیکٹ اور اسے بنانے والوں کے بارے میں ویڈیو دیکھ سکیں! +**گِف بذریعہ** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 اوپر والی تصویر پر پروجیکٹ اور اسے بنانے والے لوگوں کے بارے میں ویڈیو کے لیے کلک کریں! ## تدریسی اصول -ہم نے اس نصاب کو تیار کرتے وقت دو تدریسی اصول منتخب کیے ہیں: یہ کہ یہ پراجیکٹ پر مبنی ہو اور اس میں بار بار کوئزز شامل ہوں۔ اس سلسلے کے اختتام تک، طلباء ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ لیں گے، جن میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے مختلف طریقے، ڈیٹا کی بصری نمائندگی، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا کے استعمالات، وغیرہ شامل ہیں۔ +ہم نے اس نصاب کی تیاری کے دوران دو تدریسی اصول منتخب کیے ہیں: یہ یقینی بنانا کہ نصاب پروجیکٹ پر مبنی ہو اور اس میں بار بار کوئزز شامل ہوں۔ اس سلسلے کے اختتام تک، طلبہ 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 بصری نمائندگی، ڈیٹا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا میں اطلاق اور مزید شامل ہیں۔ -مزید برآں، کلاس سے پہلے ایک ہلکا پھلکا کوئز طلباء کے سیکھنے کے ارادے کو ترتیب دیتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید حفظانِ ذہن کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور خوشگوار ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور پورا یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پراجیکٹس چھوٹے سے شروع ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے چکر کے اختتام تک بتدریج پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں۔ +اس کے علاوہ، کلاس سے قبل ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کے سیکھنے کے ارادے کو قائم کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد ایک دوسرا کوئز مزید حفظِ معلومات کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور دلچسپ بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے آغاز ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے دورانیے کے اختتام تک بتدریج زیادہ پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں۔ -> ہمارے [ہمارا ضابطہ اخلاق](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) رہنما خطوط دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیرمقدم کرتے ہیں! +> ہمارا [ضابطۂ اخلاق](CODE_OF_CONDUCT.md)، [شراکت](CONTRIBUTING.md)، [ترجمہ](TRANSLATIONS.md) گائیڈ لائنز دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیرمقدم کرتے ہیں! -## ہر سبق میں شامل ہیں: +## ہر سبق میں شامل ہے: -- اختیاری اسکیچنوٹ -- اختیاری معاون ویڈیو +- اختیاری سکیچ نوٹ +- اختیاری ضمنی ویڈیو - سبق سے قبل وارم اپ کوئز -- متن پر مبنی سبق -- پراجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پراجیکٹ بنانے کے مرحلہ وار رہنما -- علمی جانچیں +- تحریری سبق +- پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پروجیکٹ بنانے کے مرحلہ وار رہنما +- علمی جانچ - ایک چیلنج -- معاون مطالعہ +- ضمنی مطالعہ - اسائنمنٹ - [سبق کے بعد کا کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **کوئزز کے بارے میں ایک نوٹس**: تمام کوئزز Quiz-App فولڈر میں موجود ہیں، مجموعی طور پر 40 کوئزز ہر ایک میں تین سوالات ہیں۔ یہ اسباق کے اندر سے جوڑے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر ڈیپلائے کیا جا سکتا ہے؛ ہدایات `quiz-app` فولڈر میں موجود ہدایات پر عمل کریں۔ انہیں بتدریج مقامی زبانوں میں منتقل کیا جا رہا ہے۔ +> **کوئزز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئزز Quiz-App فولڈر میں محفوظ ہیں، کل 40 کوئزز ہیں جن میں سے ہر ایک تین سوالات پر مشتمل ہے۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں، لیکن quiz app کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں ہدایات پر عمل کریں۔ انہیں بتدریج مختلف مقامی زبانوں میں ڈھالا جا رہا ہے۔ -## 🎓 مبتدیوں کے لیے مثالیں +## 🎓 ابتدائی افراد کے لیے مثالیں -**کیا آپ ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟** ہم نے شروعات میں مدد کے لیے سادہ، اچھی طرح تبصرہ شدہ کوڈ کے ساتھ ایک خاص [مثالوں کی ڈائریکٹری](examples/README.md) بنائی ہے: +**ڈیٹا سائنس میں نئے ہیں؟** ہم نے خاص [examples directory](examples/README.md) تیار کیا ہے جس میں سادہ، اچھی طرح کمنٹس کے ساتھ کوڈ شامل ہے تاکہ آپ شروعات کر سکیں: -- 🌟 **ہیلو ورلڈ** - آپ کا پہلا ڈیٹا سائنس پروگرام -- 📂 **ڈیٹا لوڈ کرنا** - ڈیٹا سیٹس کو پڑھنا اور دریافت کرنا سیکھیں -- 📊 **سادہ تجزیہ** - شماریات نکالیں اور پیٹرن تلاش کریں -- 📈 **بنیادی بصری نمائندگی** - چارٹس اور گراف بنائیں -- 🔬 **حقیقی دنیا کا پراجیکٹ** - شروع سے اختتام تک مکمل ورک فلو +- 🌟 **Hello World** - آپ کا پہلا ڈیٹا سائنس پروگرام +- 📂 **Loading Data** - ڈیٹا سیٹس کو پڑھنے اور ان کی کھوج کرنے کا طریقہ سیکھیں +- 📊 **Simple Analysis** - اعداد و شمار کا حساب لگائیں اور پیٹرن تلاش کریں +- 📈 **Basic Visualization** - چارٹس اور گرافس بنائیں +- 🔬 **Real-World Project** - شروع سے آخر تک مکمل ورک فلو -ہر مثال میں ہر قدم کی وضاحت کرنے والے تفصیلی تبصرے شامل ہیں، جو بالکل ابتدائی لوگوں کے لیے بہترین ہیں! +ہر مثال میں ہر قدم کی وضاحت کرنے والی تفصیلی کمنٹس شامل ہیں، جو انہیں بالکل نو آموز افراد کے لیے بہترین بناتی ہیں! 👉 **[مثالوں سے شروع کریں](examples/README.md)** 👈 ## اسباق -|![ اسکیچنوٹ از @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ur.png)| +|![ اسکیچ نوٹ بذریعہ @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ur.png)| |:---:| -| ڈیٹا سائنس برائے مبتدیان: روڈ میپ - _اسکیچنوٹ از [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی افراد: روڈ میپ - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| سبق نمبر | موضوع | سبق کا گروپ | سیکھنے کے مقاصد | مربوط سبق | مصنف | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ڈیٹا سائنس کی تعریف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات اور یہ مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور بگ ڈیٹا سے کیسے متعلق ہے، سیکھیں۔ | [سبق](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ڈیٹا سائنس اخلاقیات | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا اخلاقیات کے تصورات، چیلنجز اور فریم ورکس۔ | [سبق](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ڈیٹا کی تعریف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کو کیسے درجہ بندی کیا جاتا ہے اور اس کے عام ذرائع کون سے ہیں۔ | [سبق](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | اعداد و شمار اور امکانیت کا تعارف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے احتمال اور شماریات کی ریاضیاتی تکنیکیں۔ | [سبق](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | تعلقاتی (ریلیشنل) ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف اور Structured Query Language (SQL) کے ساتھ تعلقاتی ڈیٹا کو تلاش اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | غیر تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور ڈاکیومنٹ ڈیٹابیسز کو تلاش اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas جیسے لائبریریوں کے ساتھ ڈیٹا کی کھوج کے لیے Python کے استعمال کی بنیادیں۔ Python پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ تجویز کی جاتی ہے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ڈیٹا کی تیاری | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | غائب، غلط یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز سے نمٹنے کے لیے ڈیٹا کو صاف اور تبدیل کرنے کی تکنیکوں کے موضوعات۔ | [سبق](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | مقداروں کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا ویزولائزیشن](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib کا استعمال کرتے ہوئے پرندوں کے ڈیٹا کو بصری شکل میں دکھانا سیکھیں 🦆 | [سبق](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ڈیٹا کی تقسیمات کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا ویزولائزیشن](3-Data-Visualization/README.md) | کسی وقفے کے اندر مشاہدات اور رجحانات کو بصری شکل دینا۔ | [سبق](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | تناسبات کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا ویزولائزیشن](3-Data-Visualization/README.md) | منفرد اور گروہ بند شدہ فیصدات کو بصری شکل میں دکھانا۔ | [سبق](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | رشتوں کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا ویزولائزیشن](3-Data-Visualization/README.md) | ڈیٹا سیٹس اور ان کے متغیرات کے درمیان روابط اور ہم آہنگیوں کو بصری شکل میں دکھانا۔ | [سبق](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | بامعنی بصری نمائندگیاں | [ڈیٹا ویزولائزیشن](3-Data-Visualization/README.md) | آپ کی بصری نمائندگی کو مؤثر مسئلہ حل اور بصیرت کے لیے قیمتی بنانے کی تکنیکیں اور رہنمائی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا تعارف | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا تعارف اور اس کے پہلے قدم یعنی ڈیٹا حاصل کرنا اور نکالنا۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | تجزیہ کرنا | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر مرکوز ہے۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](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 انداز میں پیش کرنے پر مرکوز ہے کہ فیصلہ سازان اسے آسانی سے سمجھ سکیں۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](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 کراتے ہیں۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](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) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio کے ساتھ ماڈلز کی تعیناتی۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس | [حقیقی دنیا میں](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس پر مبنی پراجیکٹس۔ | [سبق](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ڈیٹا سائنس کی تعریف | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات سیکھیں اور یہ کہ یہ مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور بگ ڈیٹا سے کس طرح متعلق ہے۔ | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ڈیٹا سائنس اخلاقیات | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا اخلاقیات کے تصورات، چیلنجز اور فریم ورک۔ | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ڈیٹا کی تعریف | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کی درجہ بندی اور اس کے عام ذرائع۔ | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | اعداد و شمار اور احتمال کا تعارف | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے احتمال اور اعداد و شمار کی ریاضیاتی تکنیکیں۔ | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | رلیشنل ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | رلیشنل ڈیٹا کا تعارف اور Structured Query Language (SQL، جس کا تلفظ “see-quell” ہے) کے ذریعے رلیشنل ڈیٹا کو تلاش اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | غیر رلیشنل ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور ڈاکیومنٹ ڈیٹا بیسز کے بنیادی تلاش اور تجزیہ۔ | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python کے ساتھ کام کرنا | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas جیسے لائبریریز کے ساتھ ڈیٹا کی کھوج کے لیے Python کے استعمال کی بنیادی باتیں۔ Python پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ کی سفارش کی جاتی ہے۔ | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ڈیٹا کی تیاری | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ڈیٹا کو صاف اور تبدیل کرنے کی تکنیکیں تاکہ غائب، غلط، یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز کو سنبھالا جا سکے۔ | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | مقداروں کی بصری نمائندگی | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib کا استعمال کر کے پرندوں کے ڈیٹا کی بصری نمائندگی سیکھیں 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ڈیٹا کی تقسیمات کی بصری نمائندگی | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | وقفہ کے اندر مشاہدات اور رجحانات کو بصری شکل دینا۔ | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | تناسبات کی بصری نمائندگی | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | غیر مسلسل اور گروپ شدہ فیصدات کی بصری نمائندگی۔ | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | تعلقات کی بصری نمائندگی | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ڈیٹا کے سیٹ اور ان کے متغیرات کے درمیان روابط اور هم بستگی کی بصری نمائندگی۔ | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | بامعنی بصری نمائندگیاں | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | اپنی بصری نمائندگیوں کو مؤثر مسئلہ حل اور بصیرت کے لیے قیمتی بنانے کی تکنیکیں اور رہنمائی۔ | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا تعارف | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا تعارف اور اس کے پہلے مرحلے یعنی ڈیٹا حاصل کرنے اور نکالنے کا تعارف۔ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | تجزیہ کرنا | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر توجہ دیتا ہے۔ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ابلاغ | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | یہ مرحلہ ڈیٹا سے حاصل شدہ بصیرت کو ایسے انداز میں پیش کرنے پر مرکوز ہے جو فیصلہ سازوں کے لیے سمجھنا آسان بنائے۔ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | یہ سلسلہ کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف کراتا ہے۔ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی ٹریننگ۔ |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio کے ساتھ ماڈلز کو ڈپلائے کرنا۔ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس سے چلنے والے پروجیکٹس۔ | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -اس نمونے کو Codespace میں کھولنے کے لیے یہ اقدامات کریں: +اس نمونے کو Codespace میں کھولنے کے لیے درج ذیل اقدامات پر عمل کریں: 1. Code 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، [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) دیکھیں۔ ## VSCode Remote - Containers -اپنے مقامی مشین اور VSCode کے توسط سے اس ریپو کو کانٹینر میں کھولنے کے لیے VS Code Remote - Containers ایکسٹینشن استعمال کریں: +اپنے مقامی مشین اور VSCode کا استعمال کرتے ہوئے اس ریپو کو کنٹینر میں کھولنے کے لیے درج ذیل اقدامات پر عمل کریں، اس کے لیے VS Code Remote - Containers ایکسٹینشن استعمال کریں: -1. اگر آپ پہلی بار ڈویلپمنٹ کنٹینر استعمال کر رہے ہیں تو، براہِ کرم یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم ابتدائی تقاضوں کو پورا کرتا ہے (مثلاً Docker انسٹال ہو)؛ اس کے لیے [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) دیکھیں۔ +1. اگر یہ آپ کا پہلی بار ڈیویلپمنٹ کنٹینر استعمال کرنا ہے، تو براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم پری-ریکوئزٹس پورا کرتا ہے (مثلاً Docker نصب ہو) اس کے لیے [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) دیکھیں۔ -اس ریپوزیٹری کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو ریپوزیٹری کو ایک علیحدہ Docker والیوم میں کھول سکتے ہیں: +اس ریپوزٹری کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو ریپوزٹری کو ایک الگ شدہ Docker والیوم میں کھول سکتے ہیں: -**نوٹ**: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** کمانڈ استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو مقامی فائل سسٹم کی بجائے ایک Docker والیوم میں کلون کیا جا سکے۔ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) کنٹینر ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے ترجیحی طریقہ ہیں۔ +**نوٹ**: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** کمانڈ استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو مقامی فائل سسٹم کی بجائے Docker والیوم میں کلون کیا جائے۔ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) کنٹینر ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے ترجیحی طریقہ کار ہیں۔ -یا ریپوزیٹری کی مقامی کلون کی گئی یا ڈاؤن لوڈ شدہ کاپی کھولیں: +یا ریپوزٹری کی مقامی کلون شدہ یا ڈاؤن لوڈ شدہ کاپی کھولیں: -- اس ریپوزیٹری کو اپنے مقامی فائل سسٹم پر کلون کریں۔ -- F1 دبائیں اور **Remote-Containers: Open Folder in Container...** کمانڈ منتخب کریں۔ -- اس فولڈر کی کلون شدہ کاپی منتخب کریں، کنٹینر کے شروع ہونے کا انتظار کریں، اور چیزیں آزمائیں۔ +- اس ریپوزٹری کو اپنے مقامی فائل سسٹم پر کلون کریں۔ +- F1 دبائیں اور Remote-Containers: **Open Folder in Container...** کمانڈ منتخب کریں۔ +- اس فولڈر کی کلون شدہ کاپی منتخب کریں، کنٹینر کے شروع ہونے تک انتظار کریں، اور پھر چیزیں آزمائیں۔ ## آف لائن رسائی -آپ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) استعمال کرکے اس دستاویزات کو آف لائن چلا سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، اپنی مقامی مشین پر [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) کریں، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں ٹائپ کریں `docsify serve`۔ ویب سائٹ آپ کے localhost پر پورٹ 3000 پر سرور کی جائے گی: `localhost:3000`۔ +آپ اس دستاویز کو آف لائن Docsify کے ذریعے چلا کر دیکھ سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، اپنی مقامی مشین 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 فراہم کی جائے گی: `localhost:3000`. -> نوٹ، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے رینڈر نہیں ہوں گے، لہٰذا جب آپ کو نوٹ بک چلانے کی ضرورت ہو تو اسے علیحدہ طور پر VS Code میں Python کرنل کے ساتھ کریں۔ +> نوٹ، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے رینڈر نہیں ہوں گے، لہٰذا جب آپ کو نوٹ بک چلانی ہو تو وہ الگ طور پر VS Code میں Python کرنل کے ساتھ چلائیں۔ ## دیگر نصاب @@ -189,21 +189,21 @@ Microsoft میں Azure Cloud Advocates خوش ہیں کہ وہ ڈیٹا سائن ### 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 برائے مبتدی](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 برائے مبتدی](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 مبتدیوں کے لیے](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 مبتدیوں کے لیے](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 مبتدیوں کے لیے](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 ایجنٹس مبتدیوں کے لیے](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) +[![ابتدائیوں 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) +[![ابتدائیوں کے لیے 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) +[![ابتدائیوں 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) +[![ابتدائیوں 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) --- ### جنریٹو AI سیریز -[![جنریٹو AI مبتدیوں کے لیے](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) +[![ابتدائیوں کے لیے جنریٹو 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) [![جنریٹو 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) [![جنریٹو 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) [![جنریٹو 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) @@ -211,37 +211,37 @@ Microsoft میں Azure Cloud Advocates خوش ہیں کہ وہ ڈیٹا سائن --- ### بنیادی سیکھنے -[![ML مبتدیوں کے لیے](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) -[![ڈیٹا سائنس مبتدیوں کے لیے](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) -[![مصنوعی ذہانت مبتدیوں کے لیے](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) -[![سائبر سیکیورٹی مبتدیوں کے لیے](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) -[![ویب ڈویلپمنٹ مبتدیوں کے لیے](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 مبتدیوں کے لیے](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 ڈویلپمنٹ مبتدیوں کے لیے](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) +[![ابتدائیوں کے لیے مشین لرننگ](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) +[![ابتدائیوں 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) +[![ابتدائیوں کے لیے مصنوعی ذہانت](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) +[![ابتدائیوں کے لیے سائبر سکیورٹی](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) +[![ابتدائیوں 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) +[![ابتدائیوں 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) +[![ابتدائیوں کے لیے XR ڈویلپمنٹ](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) --- ### کوپائلٹ سیریز -[![Copilot برائے مشترکہ AI پروگرامنگ](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 برائے 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 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) +[![AI کے ساتھ جوڑی 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 ایڈونچر](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 کریں -**کیا آپ مسائل کا سامنا کر رہے ہیں؟** ہمارے [مسائل کے حل کی رہنمائی](TROUBLESHOOTING.md) میں عمومی مسائل کے حل دیکھیں۔ +**مسائل درپیش ہیں؟** عام مسائل کے حل کے لیے ہماری [مسائل حل کرنے کی رہنمائی](TROUBLESHOOTING.md) دیکھیں۔ -اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو۔ MCP کے بارے میں مباحثوں میں دوسرے سیکھنے والوں اور تجربہ کار ڈویلپرز کے ساتھ شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات خوش آمدید کہے جاتے ہیں اور علم بلا جھجھک بانٹا جاتا ہے۔ +اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو۔ MCP کے بارے میں گفتگو میں ساتھی سیکھنے والوں اور تجربہ کار ڈویلپرز میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات خوش آمدید ہیں اور علم کھل کر بانٹا جاتا ہے۔ -[![Microsoft Foundry ڈسکارڈ](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 یا تعمیر کے دوران غلطیاں ہوں تو ملاحظہ کریں: +اگر آپ کے پاس پراڈکٹ کا فیڈبیک یا بنانے کے دوران خامیاں ہوں تو ملاحظہ کریں: -[![Microsoft Foundry ڈویلپر 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) +[![مائیکروسافٹ فاؤنڈری ڈویلپر 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) --- -دفعِ ذمہ داری: -اس دستاویز کا ترجمہ AI ترجمہ سروس Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) کے ذریعے کیا گیا ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہِ کرم نوٹ کریں کہ خودکار تراجم میں غلطیاں یا عدمِ درستی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی مادری زبان میں معتبر ماخذ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی مترجم کا ترجمہ تجویز کیا جاتا ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہوں گے۔ +دسکلیمر: +اس دستاویز کا ترجمہ AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کے ذریعے کیا گیا ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، تاہم براہِ کرم نوٹ کریں کہ خودکار تراجم میں غلطیاں یا عدم درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی مادری زبان میں معتبر ماخذ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ذمہ دار نہیں ہوں گے۔ \ No newline at end of file diff --git a/translations/vi/README.md b/translations/vi/README.md index d37ebea8a..f997da39c 100644 --- a/translations/vi/README.md +++ b/translations/vi/README.md @@ -1,131 +1,131 @@ -# Khoa học Dữ liệu cho Người mới Bắt đầu - Chương trình giảng dạy +# Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu - Chương trình học [![Mở trong GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![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) [![Người đóng góp 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/) -[![Hoan nghênh PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Issue trên GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![Pull requests trên 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) [![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/) -[![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/) -[![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/) +[![Forks trên 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/) +[![Sao trên 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) +[![Discord của Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![Diễn đàn Nhà phát triển Microsoft Foundry trên 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) +[![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) -Các Chuyên gia Truyền thông Đám mây Azure tại Microsoft vui mừng giới thiệu một chương trình 10 tuần, 20 bài giảng toàn bộ về Khoa học Dữ liệu. Mỗi bài học bao gồm bài kiểm tra trước bài học và sau bài học, hướng dẫn viết tay để hoàn thành bài học, một lời giải và một bài tập. Phương pháp dạy 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 trụ". +Azure Cloud Advocates tại Microsoft rất vui được cung cấp một chương trình học 10 tuần, 20 bài toàn về Khoa học Dữ liệu. Mỗi bài học bao gồm bài kiểm tra trước và sau bài học, hướng dẫn viết để hoàn thành bài học, lời giải và một bài tập. Phương pháp sư phạm dựa trên dự án của chúng tôi cho phép bạn học trong khi xây dựng, một cách đã được chứng minh để kỹ năng mới "bám" lâu hơn. -**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). +**Xin 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). -**🙏 Lời cảm ơn đặc biệt 🙏 tới các tác giả, người duyệt và cộng tác nội dung của [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** đặc biệt 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), +**🙏 Lời cảm ơn đặc biệt 🙏 tới các tác giả, người đánh giá và những người đóng góp nội dung thuộc [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** đáng chú ý có 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 bởi @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.vi.png)| |:---:| -| 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 nhiều ngôn ngữ -#### Được Hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn Cập nhật) +#### Hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật) -[Tiếng Ả Rập](../ar/README.md) | [Tiếng Bengal](../bn/README.md) | [Tiếng Bulgaria](../bg/README.md) | [Tiếng Miến Điện (Myanmar)](../my/README.md) | [Tiếng Trung (Giản thể)](../zh/README.md) | [Tiếng Trung (Phồn thể, Hồng Kông)](../hk/README.md) | [Tiếng Trung (Phồn thể, Macau)](../mo/README.md) | [Tiếng Trung (Phồn thể, Đài Loan)](../tw/README.md) | [Tiếng Croatia](../hr/README.md) | [Tiếng Séc](../cs/README.md) | [Tiếng Đan Mạch](../da/README.md) | [Tiếng Hà Lan](../nl/README.md) | [Tiếng Estonia](../et/README.md) | [Tiếng Phần Lan](../fi/README.md) | [Tiếng Pháp](../fr/README.md) | [Tiếng Đức](../de/README.md) | [Tiếng Hy Lạp](../el/README.md) | [Tiếng Do Thái](../he/README.md) | [Tiếng Hindi](../hi/README.md) | [Tiếng Hungary](../hu/README.md) | [Tiếng 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2025. Bạn sẽ nhận được mẹo và thủ thuật khi sử dụng GitHub Copilot cho Khoa học Dữ liệu. +Chúng tôi đang có chuỗi Discord "Học cùng AI", tìm hiểu thêm và tham gia với chúng tôi tại [Chuỗi Học cùng AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) từ 18 - 30 tháng 9, 2025. Bạn sẽ nhận được mẹo và thủ thuật khi sử dụng GitHub Copilot cho Khoa học Dữ liệu. ![Chuỗi Học cùng AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.vi.jpg) -# Bạn là sinh viên? +# Bạn có phải là sinh viên? Bắt đầu với các tài nguyên sau: -- [Trang Trung tâm Sinh viên](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Trong trang này, bạn sẽ tìm thấy các tài nguyên dành cho người mới bắt đầu, gói dành cho sinh viên và thậm chí cả các cách để nhận phiếu chứng nhận miễn phí. Đây là một trang bạn nên đánh dấu và kiểm tra định kỳ vì chúng tôi thay đổi nội dung ít nhất hàng tháng. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tham gia một cộng đồng đại diện sinh viên toàn cầu, đây có thể là con đường của bạn vào Microsoft. +- [Trang Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tại trang này, bạn sẽ tìm thấy tài nguyên cho người mới bắt đầu, bộ gói dành cho sinh viên và thậm chí cả cách để nhận voucher chứng chỉ miễn phí. Đây là một trang bạn nên đánh dấu và kiểm tra theo thời gian vì chúng tôi thay đổi nội dung ít nhất hàng tháng. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tham gia một cộng đồng toàn cầu của các đại sứ sinh viên, đây có thể là con đường của bạn vào Microsoft. # Bắt đầu ## 📚 Tài liệu -- **[Hướng dẫn Cài đặt](INSTALLATION.md)** - Hướng dẫn thiết lập từng bước cho người mới bắt đầu -- **[Hướng dẫn Sử dụng](USAGE.md)** - Ví dụ và các luồng công việc thông dụng +- **[Hướng dẫn cài đặt](INSTALLATION.md)** - Hướng dẫn thiết lập từng bước cho người mới bắt đầu +- **[Hướng dẫn sử dụng](USAGE.md)** - Ví dụ và 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 vào dự án này -- **[Dành cho Giáo viên](for-teachers.md)** - Hướng dẫn giảng dạy và tài nguyên cho lớp học +- **[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 cho lớp học -## 👨‍🎓 Dành cho Sinh viên -> **Người mới hoàn toàn**: Mới với khoa học dữ liệu? Bắt đầu với các [ví dụ thân thiện cho người mới](examples/README.md) của chúng tôi! Những ví dụ đơn giản, có chú thích rõ ràng này sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm cơ bản trước khi đi sâu vào toàn bộ chương trình giảng dạy. -> **[Sinh viên](https://aka.ms/student-page)**: để sử dụng chương trình này một mình, fork toàn bộ repo và hoàn thành các bài tập một mình, bắt đầu bằng bài kiểm tra 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 theo dự án. Một ý tưởng khác là thành lập một nhóm học với bạn bè và cùng nhau đi qua nội dung. Để học thêm, chúng tôi khuyên bạn nên [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 với khoa học dữ liệu? Bắt đầu với các [ví dụ thân thiện cho người mới bắt đầu](examples/README.md)! Những ví dụ đơn giản, có chú thích rõ ràng này sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm cơ bản trước khi đi sâu vào toàn bộ chương trình học. +> **[Sinh viên](https://aka.ms/student-page)**: để sử dụng chương trình học này một mình, hãy fork toàn bộ repo và hoàn thành các bài tập một mình, bắt đầu với bài kiểm tra 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 các bài học thay vì sao chép mã lời giải; tuy nhiên, mã đó có sẵn trong thư mục /solutions trong mỗi bài học hướng dự án. Một ý tưởng khác là thành lập nhóm học với bạn bè và cùng nhau đi qua nội dung. Để học sâu hơn, chúng tôi đề xuất [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 của bạn -2. Xem lại [Hướng dẫn Sử dụng](USAGE.md) để học cách làm việc với chương trình giảng dạy -3. Bắt đầu với Bài học 1 và làm theo tuần tự +**Bắt đầu nhanh:** +1. Kiểm tra [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 học +3. Bắt đầu với Bài học 1 và tiến hành theo thứ tự 4. Tham gia [cộng đồng Discord của chúng tôi](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 gợi ý](for-teachers.md) về cách sử dụng chương trình này. Chúng tôi rất mong nhận được phản hồi của 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 vài đề xuất](for-teachers.md) về cách sử dụng chương trình học này. Chúng tôi rất mong nhận được phản hồi của bạn [trong diễn đàn thảo luận của chúng tôi](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -## Gặp đội ngũ +## 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 ở trên để xem video về dự án và những người đã tạo ra nó! ## Phương pháp giảng dạy -Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc sư phạm khi xây dựng chương trình học này: đảm bảo rằng nó dựa trên dự án và bao gồm các bài kiểm tra thường xuyên. Đến cuối chuỗi này, học viên sẽ nắm 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 khác nhau để làm việc với dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, các trường hợp sử dụng thực tế của khoa học dữ liệu và hơn thế nữa. -Ngoài ra, một bài kiểm tra nhẹ trước lớp giúp học viên đặt mục tiêu học tập cho một chủ đề, trong khi bài kiểm tra thứ hai sau lớp giúp tăng khả năng ghi nhớ. Chương trình này được thiết kế linh hoạt và vui nhộn, có thể học toàn bộ hoặc từng phần. Các dự án bắt đầu nhỏ và trở nên ngày càng phức tạp vào cuối chu kỳ 10 tuần. +Ngoài ra, một bài kiểm tra ít áp lực trước giờ học giúp học viên đặt mục tiêu học tập cho chủ đề, trong khi một bài kiểm tra thứ hai sau giờ học đảm bảo sự ghi nhớ lâu hơn. Chương trình này được thiết kế linh hoạt và vui nhộn và có thể học toàn bộ hoặc theo phần. Các dự án bắt đầu nhỏ và trở nên phức tạp hơn vào cuối chu kỳ 10 tuần. -> Tìm [Bộ Quy tắc Ứng xử](CODE_OF_CONDUCT.md), [Hướng dẫn Đóng góp](CONTRIBUTING.md), [Hướng dẫn Dịch thuật](TRANSLATIONS.md). Chúng tôi hoan nghênh mọi góp ý mang tính xây dựng! +> Tìm [Bộ quy tắc ứng xử](CODE_OF_CONDUCT.md), [Đóng góp](CONTRIBUTING.md), [Dịch thuật](TRANSLATIONS.md) hướng dẫn. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi mang tính xây dựng của bạn! -## Each lesson includes: +## Mỗi bài học bao gồm: - Sketchnote tùy chọn - Video bổ sung tùy chọn -- Trắc nghiệm khởi động trước bài học +- Bài kiểm tra khởi động trước bài học - Bài học bằng văn bản -- Đối với các bài học theo dự án, hướng dẫn từng bước về cách xây dựng dự án +- Đối với các bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước về cách xây dựng dự án - Kiểm tra kiến thức - Một thử thách -- Tài liệu đọc bổ sung +- Tài liệu tham khảo bổ sung - Bài tập -- [Trắc nghiệm sau bài học](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Bài kiểm tra sau bài học](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Một ghi chú về các bài trắc nghiệm**: Tất cả các bài trắc nghiệm được chứa trong thư mục Quiz-App, với tổng cộng 40 bài trắc nghiệm, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết từ trong các bài học, nhưng ứng dụng trắc nghiệm có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; làm theo hướng dẫn trong thư mục `quiz-app`. Chúng đang dần được bản địa hóa. +> **Ghi chú về các bài kiểm tra**: Tất cả các bài kiểm tra được chứa trong thư mục Quiz-App, tổng cộng 40 bài kiểm tra, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết trong các bài học, nhưng ứng dụng kiểm tra có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; làm theo hướng dẫn trong thư mục `quiz-app`. Chúng đang dần được bản địa hóa. -## 🎓 Ví dụ thân thiện cho người mới bắt đầu +## 🎓 Ví dụ dành cho 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 đơn giản, nhiều chú thích để giúp bạn bắt đầu: +**Mới làm quen với Khoa học Dữ liệu?** Chúng tôi đã tạo một [thư mục ví dụ](examples/README.md) đặc biệt với mã đơn giản, có chú thích rõ ràng để giúp bạn bắt đầu: - 🌟 **Hello World** - Chương trình khoa học dữ liệu đầu tiên của bạn - 📂 **Loading Data** - Học cách đọc và khám phá các bộ dữ liệu -- 📊 **Simple Analysis** - Tính toán thống kê và tìm các mẫu -- 📈 **Basic Visualization** - Tạo biểu đồ và đồ thị -- 🔬 **Real-World Project** - Quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối +- 📊 **Simple Analysis** - Tính toán các thống kê và tìm các mô hình +- 📈 **Basic Visualization** - Tạo biểu đồ và đồ thị cơ bản +- 🔬 **Real-World Project** - Quy trình làm việc hoàn chỉnh từ đầu đến cuối -Mỗi ví dụ bao gồm các chú thích chi tiết giải thích từng bước, khiến nó hoàn hảo cho người mới tuyệt đối! +Mỗi ví dụ bao gồm các chú thích chi tiết giải thích từng bước, khiến nó hoàn hảo cho người mới hoàn toàn! 👉 **[Bắt đầu với các ví dụ](examples/README.md)** 👈 @@ -134,63 +134,63 @@ Mỗi ví dụ bao gồm các chú thích chi tiết giải thích từng bướ |![ Sketchnote bởi @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.vi.png)| |:---:| -| Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu: Lộ trình - _Sketchnote bởi [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 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 | Bài học liên kết | Tác giả | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Định nghĩa Khoa học dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và cách nó liên quan đến trí tuệ nhân tạo, máy học và big data. | [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) | Các khái niệm, thách thức & khung 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 phổ biến của nó. | [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 về dữ liệu quan hệ và các kiến thức cơ bản về khám phá và phân tích dữ liệu quan hệ bằng Structured Query Language, còn được gọi 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 về dữ liệu phi quan hệ, các loại của nó và kiến thức cơ bản để 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) | Những kiến thức cơ bản về 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 xử lý dữ liệu để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu nhằm xử lý các thách thức như dữ liệu bị 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 các Đại 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 Tỉ lệ | [Trực quan hóa Dữ liệu](3-Data-Visualization/README.md) | Trực quan hóa các 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 tập dữ liệu và 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) | Các kỹ thuật và hướng dẫn để làm cho các biểu đồ của bạn có giá trị trong việc giải quyết vấn đề và rút ra insight hiệu quả. | [bài học](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Giới thiệu về 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 thập 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 để 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 các insight 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 Cloud | [Dữ liệu trên Cloud](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Khoa học dữ liệu trên Cloud | [Dữ liệu trên Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Huấn luyện mô hình sử dụng các công cụ Low Code. |[bài học](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Khoa học dữ liệu trên Cloud | [Dữ liệu trên Cloud](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) and [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 được dẫn dắt bởi 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) | +| 01 | Định nghĩa Khoa học Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Tìm hiểu 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 Khoa học Dữ liệu | [Giới thiệu](1-Introduction/README.md) | Các khái niệm, thách thức & khung 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) | Dữ liệu được phân loại như thế nào và các nguồn phổ biến của nó. | [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 của 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 về dữ liệu quan hệ và những kiến thức cơ bản để khám phá và phân tích dữ liệu quan hệ với Structured Query Language, còn được gọi 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 về dữ liệu phi quan hệ, các loại khác nhau và kiến thức cơ bản để 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) | Những điều cơ bản về sử dụng Python để khám phá dữ liệu với các thư viện như Pandas. Nên 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 xử lý dữ liệu để làm sạch và biến đổi dữ liệu nhằm xử lý các thách thức như 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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kỹ thuật và hướng dẫn để làm cho biểu đồ của bạn có giá trị cho việc giải quyết vấn đề và rút ra nhận định hiệu quả. | [bài học](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Giới thiệu về vòng đời Khoa học Dữ liệu | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giới thiệu về vòng đời khoa học dữ liệu và bước đầu tiên là thu thập và trích xuất dữ liệu. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Phân tích | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu tập trung vào các kỹ thuật để phân tích dữ liệu. | [bài học](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Truyền đạt | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu tập trung vào trình bày những hiểu biết 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 trên Đám mây](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Loạt bài này giới thiệu khoa học dữ liệu trên đám mây và những lợi ích của nó. | [bài học](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Khoa học Dữ liệu trên Đám mây | [Dữ liệu trên 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Khoa học Dữ liệu trên Đám mây | [Dữ liệu trên 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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Khoa học Dữ liệu trong Thực tế | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Các dự án được thúc đẩy bởi 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 mẫu này trong một Codespace: -1. Nhấp vào menu thả xuống Code và chọn tùy chọn Open with Codespaces. -2. Chọn + New codespace ở đáy ngăn. -For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Làm theo các bước sau để mở ví dụ này trong một Codespace: +1. Nhấp vào menu Code và chọn tùy chọn Open with Codespaces. +2. Chọn + New codespace ở cuối ngăn. +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). ## VSCode Remote - Containers -Thực hiện các bước sau để mở repo này trong một container bằng máy cục bộ của bạn và VSCode sử dụng the VS Code Remote - Containers extension: +Làm theo các bước sau để mở repo này trong một container bằng máy cục bộ của bạn và VSCode sử dụng phần mở rộng VS Code Remote - Containers: -1. Nếu đây là lần đầu bạn sử dụng một development container, vui lòng đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu trước (ví dụ: đã cài Docker) trong [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Nếu đây là lần đầu bạn sử dụng một development container, vui lòng 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). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +Để sử dụng kho lưu trữ này, bạn có thể mở kho lưu trữ trong một Docker volume riêng biệt: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Lưu ý**: Ở tầng dưới, điều này sẽ sử dụng lệnh Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** để sao chép mã nguồn vào một Docker volume thay vì hệ thống tệp cục bộ. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) là cơ chế được ưu tiên để lưu trữ dữ liệu của container. -Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: +Hoặc mở một bản sao đã clone hoặc tải xuống trên máy của bạn: -- Clone this repository to your local filesystem. -- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- Sao chép kho lưu trữ này vào hệ thống tệp cục bộ của bạn. +- Nhấn F1 và chọn lệnh **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. +- Chọn bản sao đã clone của thư mục này, chờ container khởi động, và 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, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) trên máy cục bộ của bạn, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách sử dụng [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo này, [cài Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) trên máy cục bộ của bạn, sau đó trong thư mục gốc của repo này, gõ `docsify serve`. Website sẽ được phục vụ trên cổng 3000 tại localhost của bạn: `localhost:3000`. -> Lưu ý, các notebook sẽ không được render qua Docsify, vì vậy khi bạn cần chạy một notebook, hãy làm điều đó riêng trong VS Code đang chạy một Python kernel. +> Lưu ý, notebook sẽ không được hiển thị qua Docsify, vì vậy khi bạn cần chạy một notebook, hãy làm điều đó riêng trong VS Code đang chạy kernel Python. ## Các chương trình giảng dạy khác -Our team produces other curricula! Check out: +Nhóm của chúng tôi còn tạo các chương trình giảng dạy khác! Xem: ### LangChain @@ -200,53 +200,53 @@ Our team produces other curricula! Check out: --- ### 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 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) +[![Tác nhân AI 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 Generative AI -[![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 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 tập 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) +### Nội dung 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) --- ### Chuỗi Copilot -[![Copilot cho lập trình cộng 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 Lập trình theo cặp 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) -[![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 phải sự cố?** Hãy xem [Hướng dẫn xử lý sự cố](TROUBLESHOOTING.md) để biết giải pháp cho các vấn đề thường gặp. +**Gặp sự cố?** Hãy xem [Hướng dẫn Khắc phục Sự cố](TROUBLESHOOTING.md) để tìm giải pháp cho các vấn đề thường gặp. -Nếu bạn bị mắc kẹt hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về việc 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 các câu hỏi luôn được chào đón và kiến thức được chia sẻ rộng rãi. +Nếu bạn bị mắc kẹt hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về việc xây dựng ứng dụng AI. Hãy tham gia cùng những người học khác và các nhà phát triển có kinh nghiệm trong các 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. [![Discord Microsoft Foundry](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -If you have product feedback or errors while building visit: +Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc gặp lỗi khi xây dựng, hãy truy cập: -[![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) +[![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) --- Miễn trừ 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 nỗ lực đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được coi là nguồn thông tin có thẩm quyền. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp do con người thực hiện. Chúng tôi không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ sự hiểu nhầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này. +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 coi là nguồn có thẩm quyền. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng bản dịch chuyên nghiệp do người dịch thực hiện. Chúng tôi không chịu trách nhiệm đối với 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/README.md b/translations/zh/README.md index e2dde56d3..589ff6211 100644 --- a/translations/zh/README.md +++ b/translations/zh/README.md @@ -1,13 +1,13 @@ -# 面向初学者的数据科学 - 课程 +# 面向初学者的数据科学课程 [![在 GitHub Codespaces 中打开](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) @@ -15,7 +15,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![GitHub 贡献者](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub 问题](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub 拉取请求](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![欢迎提交拉取请求](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![欢迎 PRs](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub 关注者](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/) @@ -24,191 +24,191 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -[![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) -Azure 云倡导者团队很高兴提供一个为期 10 周、共 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、完成课程的书面说明、一个解答以及一个作业。我们的项目驱动教学法允许你在构建的同时学习，这是一种经验证的使新技能“牢固掌握”的方法。 +微软的 Azure Cloud Advocates 很高兴提供一个为期 10 周、共 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、完成课程的书面说明、一个解答以及一个作业。我们的项目驱动教学法允许你在构建项目的同时学习——这是让新技能“留下来”的有效方法。 **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 Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、评审和内容贡献者，** 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 Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 特别感谢 🙏 我们的 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、审阅者和内容贡献者，** 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 Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![草图笔记 - 作者 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.zh.png)| +|![素描笔记，由 @sketchthedocs 提供 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.zh.png)| |:---:| -| 面向初学者的数据科学 - _草图笔记，作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 面向初学者的数据科学 - _素描笔记 由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 多语言支持 -#### 通过 GitHub Action 支持（自动且始终最新） +#### 通过 GitHub Action 支持（自动且始终保持最新） -[阿拉伯语](../ar/README.md) | [孟加拉语](../bn/README.md) | [保加利亚语](../bg/README.md) | [缅甸语（缅甸）](../my/README.md) | [中文（简体）](./README.md) | [中文（繁体，香港）](../hk/README.md) | [中文（繁体，澳门）](../mo/README.md) | [中文（繁体，台湾）](../tw/README.md) | [克罗地亚语](../hr/README.md) | [捷克语](../cs/README.md) | [丹麦语](../da/README.md) | [荷兰语](../nl/README.md) | [爱沙尼亚语](../et/README.md) | [芬兰语](../fi/README.md) | [法语](../fr/README.md) | [德语](../de/README.md) | [希腊语](../el/README.md) | [希伯来语](../he/README.md) | [印地语](../hi/README.md) | [匈牙利语](../hu/README.md) | [印尼语](../id/README.md) | [意大利语](../it/README.md) | [日语](../ja/README.md) | [卡纳达语](../kn/README.md) | 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[瑞典语](../sv/README.md) | [他加洛语（菲律宾）](../tl/README.md) | [泰米尔语](../ta/README.md) | [泰卢固语](../te/README.md) | [泰语](../th/README.md) | [土耳其语](../tr/README.md) | [乌克兰语](../uk/README.md) | [乌尔都语](../ur/README.md) | [越南语](../vi/README.md) -**如果你希望支持更多翻译语言，已支持语言列表见 [这里](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果您希望支持其他翻译语言，已支持的语言列在 [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) -我们正在进行一个 Discord 的 “与 AI 一起学习” 系列，了解更多并于 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我们，访问 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。你将获得使用 GitHub Copilot 进行数据科学的技巧和窍门。 +我们正在进行 Discord 的“与 AI 学习”系列，了解更多并在 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我们，访问 [“与 AI 学习”系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)。您将获得使用 GitHub Copilot 进行数据科学的小技巧和窍门。 -![与 AI 一起学习 系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.zh.jpg) +![“与 AI 学习”系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.zh.jpg) # 你是学生吗？ -从以下资源开始： +开始使用以下资源： -- [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，你会找到入门资源、学生包，甚至获得免费证书凭证的方法。你会希望将此页面加入书签并不时查看，因为我们至少每月会更换一次内容。 -- [Microsoft Learn 学生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球的学生大使社区，这可能是你进入微软的途径。 +- [学生中心页面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在该页面中，您会找到面向初学者的资源、学生包，甚至获取免费认证凭证的方法。建议将此页面加入书签并不时查看，因为我们至少每月更换一次内容。 +- [Microsoft Learn 学生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入一个全球学生大使社区，这可能成为你进入微软的一种途径。 -# 开始使用 +# 入门 ## 📚 文档 -- **[安装指南](INSTALLATION.md)** - 面向初学者的逐步设置说明 -- **[使用指南](USAGE.md)** - 示例和常见工作流程 -- **[故障排除](TROUBLESHOOTING.md)** - 常见问题的解决方案 -- **[贡献指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何为本项目做出贡献 -- **[给教师的建议](for-teachers.md)** - 教学指导和课堂资源 +- **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - 针对初学者的逐步设置说明 +- **[Usage Guide](USAGE.md)** - 示例和常用工作流程 +- **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - 常见问题的解决方案 +- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - 如何为本项目做出贡献 +- **[For Teachers](for-teachers.md)** - 教学指南和课堂资源 -## 👨‍🎓 学生 -> **完全初学者**：对数据科学完全陌生？从我们的[面向初学者的示例](examples/README.md)开始！这些简单且注释充分的示例将帮助你在深入完整课程之前掌握基本概念。 -> **[学生](https://aka.ms/student-page)**：如果你想自行使用本课程，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其余活动。尝试通过理解课程内容来创建项目，而不是直接复制解答代码；不过，每个以项目为导向的课程的 /solutions 文件夹中都有相应代码可供参考。另一个主意是与朋友组建学习小组，共同学习内容。若需进一步学习，我们推荐 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +## 👨‍🎓 面向学生 +> **完全初学者**：刚接触数据科学？从我们的[面向初学者的示例](examples/README.md)开始！这些简洁、注释良好的示例将帮助你在深入完整课程之前理解基础。 +> **[学生](https://aka.ms/student-page)**：如果想自行使用本课程，请将整个仓库 fork 一份并自行完成练习，从课前测验开始。然后阅读讲义并完成其余活动。尽量通过理解课程内容来创建项目，而不是直接复制解答代码；不过，每个面向项目的课程在 /solutions 文件夹中都提供了解答代码。另一个想法是与朋友组建学习小组，一起学习内容。若需进一步学习，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) 以设置你的环境 -2. 浏览 [使用指南](USAGE.md) 以了解如何使用该课程 -3. 从第 1 课开始并按顺序学习 +1. 查看 [Installation Guide](INSTALLATION.md) 以设置你的环境 +2. 查阅 [Usage Guide](USAGE.md) 以了解如何使用本课程 +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) 寻求支持 -## 👩‍🏫 教师 +## 👩‍🏫 面向教师 -> **教师**：我们已在 [for-teachers.md](for-teachers.md) 中包含了一些使用本课程的建议。我们很乐意在 [讨论论坛](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 中收到你的反馈！ +> **教师**：我们在 [for-teachers.md](for-teachers.md) 中包含了一些关于如何使用本课程的建议。我们非常希望您在 [讨论论坛](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) 中提供反馈！ -## 团队介绍 +## 认识团队 [![宣传视频](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣传视频") -**GIF 来自** [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团队的视频！ +**动图作者：** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +> 🎥 点击上方图片查看关于该项目 创建它的人们的视频！ ## 教学法 -我们在构建本课程时选择了两个教学原则：确保以项目为基础，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、数据科学的真实世界用例等。 +我们在构建本课程时选择了两个教学原则：确保以项目为基础，并包含频繁的测验。在本系列结束时，学生将掌握数据科学的基本原理，包括伦理概念、数据准备、不同的数据处理方式、数据可视化、数据分析、数据科学的真实世界用例等。 -此外，课堂前的一次低风险小测验可以帮助学生为学习某个主题设定意图，而课后的第二次小测验则有助于巩固记忆。该课程设计灵活且有趣，可全部或部分学习。项目从小型开始，并在 10 周周期结束时逐渐变得复杂。 +此外，课前的一次低风险测验可以帮助学生为学习某个主题设定意图，而课后的第二次测验则有助于进一步巩固记忆。本课程旨在灵活且有趣，可整体或部分学习。项目从小规模开始，在 10 周周期结束时变得越来越复杂。 -> 查阅我们的 [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](CONTRIBUTING.md)、[翻译](TRANSLATIONS.md) 指南。我们欢迎你的建设性反馈！ +> 查阅我们的 [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md), [贡献指南](CONTRIBUTING.md), [翻译指南](TRANSLATIONS.md)。欢迎您提出建设性的反馈！ -## 每节课包含： +## 每节课包括： -- 可选的手绘速记图 +- 可选的速写笔记 - 可选的补充视频 -- 课前热身小测验 +- 课前热身测验 - 书面课程 -- 对于基于项目的课程，逐步的项目构建指南 +- 对于基于项目的课程，提供逐步指南教你如何构建项目 - 知识检测 - 挑战 - 补充阅读 - 作业 -- [课后小测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [课后测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **关于小测验的一点说明**：所有小测验都包含在 Quiz-App 文件夹中，共 40 个小测验，每个小测验包含三道题。它们在课程内有链接，但测验应用可以在本地运行或部署到 Azure；请按照 `quiz-app` 文件夹中的说明操作。它们正在逐步实现本地化。 +> **关于测验的说明**: 所有测验都包含在 Quiz-App 文件夹中，总共 40 个测验，每个测验包含三道题。它们在课程中有链接，但测验应用可以在本地运行或部署到 Azure；请遵循 `quiz-app` 文件夹中的说明。它们正在逐步本地化。 -## 🎓 面向初学者的示例 +## 🎓 适合初学者的示例 -**刚接触数据科学？** 我们创建了一个专门的 [示例目录](examples/README.md)，包含简单且注释详尽的代码，帮助你入门： +**刚接触数据科学吗？** 我们创建了一个专门的 [示例目录](examples/README.md)，其中包含简单且注释详细的代码，帮助你入门： - 🌟 **Hello World** - 你的第一个数据科学程序 -- 📂 **加载数据** - 学习读取和探索数据集 -- 📊 **简单分析** - 计算统计量并发现模式 -- 📈 **基础可视化** - 创建图表和图形 -- 🔬 **真实项目** - 从头到尾的完整工作流程 +- 📂 **Loading Data** - 学习读取和探索数据集 +- 📊 **Simple Analysis** - 计算统计并发现模式 +- 📈 **Basic Visualization** - 创建图表和图形 +- 🔬 **Real-World Project** - 从头到尾完成整个工作流程 -每个示例都包含详细注释，解释每一步，适合完全的初学者！ +每个示例都包含详细注释，解释每一步，非常适合完全的初学者！ 👉 **[从示例开始](examples/README.md)** 👈 ## 课程 -|![ 速写图 由 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.zh.png)| +|![ 速写笔记作者 @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.zh.png)| |:---:| -| 面向初学者的数据科学：路线图 - _速写图 由 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 面向初学者的数据科学：路线图 - _速写笔记作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| 课程编号 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 关联课程 | 作者 | +| Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | 定义数据科学 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 了解数据科学的基本概念以及它与人工智能、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 | [Introduction](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 | [Introduction](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 | 统计学与概率导论 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 使用概率和统计的数学技术来理解数据。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 介绍关系型数据以及使用结构化查询语言（Structured Query Language，亦称 SQL，发音为 “see-quell”）探索和分析关系型数据的基础知识。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 介绍非关系型数据、其各种类型以及探索和分析文档数据库的基础知识。 | [课程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | 使用 Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 进行数据探索的基础知识，涉及 Pandas 等库。建议具备 Python 编程的基础理解。 | [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 | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | 关于清洗和转换数据的技术，以处理缺失、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 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 学习如何使用 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 | [Data Visualization](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 | 比例可视化 | [Data Visualization](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 | 关系可视化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化数据集及其变量之间的连接和相关性。 | [课程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 有意义的可视化 | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | 制作有助于有效问题解决和洞察的可视化的技术与指导。 | [课程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | 数据科学生命周期导论 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介绍数据科学生命周期及其获取和提取数据的第一步。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 分析 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期中专注于分析数据的阶段。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | 沟通 | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期中专注于以便决策者更易理解的方式呈现数据洞察的阶段。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | 云端数据科学 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | 云端数据科学 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | 云端数据科学 | [Cloud Data](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 实战中的数据科学 | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真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) | 学习数据科学背后的基本概念，以及它与人工智能、机器学习和大数据之间的关系。 | [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 | 统计与概率导论 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 使用概率与统计的数学技术来理解数据。 | [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) | 介绍关系型数据，以及使用结构化查询语言（Structured Query Language，简称 SQL，发音为“see-quell”）来探索和分析关系型数据的基础知识。 | [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) | 介绍非关系型数据、其各种类型以及探索和分析文档数据库的基础知识。 | [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) | 使用诸如 Pandas 等库进行数据探索的 Python 基础。建议具备 Python 编程的基础理解。 | [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) | 涵盖用于清洗和转换数据的技术，以应对缺失、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 | 数量可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 学习如何使用 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 | 关系可视化 | [数据可视化](3-Data-Visualization/README.md) | 可视化数据集及其变量之间的连接和相关性。 | [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) | 提供使可视化在解决问题和洞察方面更有价值的技巧与指导。 | [课程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | 数据科学生命周期导论 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介绍数据科学生命周期及其获取和抽取数据的第一步。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 分析 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期的此阶段侧重于分析数据的各种技术。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | 沟通 | [生命周期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 数据科学生命周期的此阶段侧重于以便决策者更易理解的方式呈现数据洞察。 | [课程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | 云端的数据科学 | [云端数据](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 这一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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | 云端的数据科学 | [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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | 云端的数据科学 | [云端数据](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) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | 实践中的数据科学 | [实践](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) | ## GitHub Codespaces 按照以下步骤在 Codespace 中打开此示例： -1. 点击 Code 下拉菜单并选择 “Open with Codespaces” 选项。 -2. 在窗格底部选择 + New codespace。 -有关更多信息，请查看 [GitHub 文档](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 +1. 点击 Code 下拉菜单并选择 Open with Codespaces 选项。 +2. 在面板底部选择 + New codespace。 +For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). -## VSCode Remote - Containers -按照以下步骤使用本地机器和 VSCode（使用 VS Code Remote - Containers 扩展）在容器中打开此仓库： +## VSCode 远程 - 容器 +按照以下步骤，使用本地机器和 VSCode 通过 VS Code Remote - Containers 扩展在容器中打开此仓库： -1. 如果这是你第一次使用开发容器，请确保你的系统满足[入门文档](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)中的先决条件（例如已安装 Docker）。 +1. 如果这是您第一次使用开发容器，请确保您的系统满足先决条件（即在 [入门文档](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) 中列出的要求，例如已安装 Docker）。 -要使用此仓库，你可以选择在隔离的 Docker 卷中打开仓库： +To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: -**注意**：在底层，这将使用 Remote-Containers: **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。[Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器数据的首选机制。 +**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. -或者打开本地克隆或下载的仓库副本： +Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: -- 将此仓库克隆到你的本地文件系统。 -- 按 F1 并选择 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 命令。 -- 选择该文件夹的克隆副本，等待容器启动，然后开始试用。 +- Clone this repository to your local filesystem. +- Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. ## 离线访问 -你可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 离线运行本文档。Fork 此仓库，在本地机器上[安装 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然后在此仓库的根文件夹中输入 `docsify serve`。网站将在本地的 3000 端口提供服务：`localhost:3000`。 +You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> 注意，Docsify 不会渲染笔记本文件，因此当你需要运行笔记本时，请在运行 Python 内核的 VS Code 中单独运行。 +> 注意，笔记本不会通过 Docsify 呈现，因此当您需要运行笔记本时，请在运行 Python 内核的 VS Code 中单独执行。 ## 其他课程 -我们的团队还制作其他课程！查看： +Our team produces other curricula! Check out: ### LangChain -[![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) -[![适合初学者的 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) +[![LangChain4j 初学者指南](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 初学者指南](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 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 代理 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) +[![AZD 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 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 初学者指南](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) @@ -216,19 +216,19 @@ Azure 云倡导者团队很高兴提供一个为期 10 周、共 20 节课的完 --- ### 核心学习 -[![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) +[![机器学习 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 初学者指南](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 -[![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) -[![用于 C#/.NET 的 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) +[![用于 AI 配对编程的 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) +[![适用于 C#/.NET 的 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) @@ -236,11 +236,11 @@ Azure 云倡导者团队很高兴提供一个为期 10 周、共 20 节课的完 **遇到问题？** 请查看我们的 [故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md) 以获取常见问题的解决方案。 -如果您在构建 AI 应用时遇到困难或有任何问题。加入与其他学习者和有经验的开发者一起讨论 MCP。这里是一个支持性的社区，欢迎提问并自由分享知识。 +如果在构建 AI 应用时遇到困难或有任何问题，请加入 MCP 的学习者和经验丰富的开发者，参与讨论。这里是一个互助社区，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) +[![Microsoft Foundry Discord 社区](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您在构建过程中有产品反馈或遇到错误，请访问： +如果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) @@ -248,5 +248,5 @@ Azure 云倡导者团队很高兴提供一个为期 10 周、共 20 节课的完 免责声明： -本文件使用 AI 翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻译。虽然我们力求准确，但请注意自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于重要信息，建议使用专业人工翻译。对于因使用本翻译而产生的任何误解或曲解，我们不承担任何责任。 +本文件使用 AI 翻译服务 Co-op Translator（https://github.com/Azure/co-op-translator）进行翻译。尽管我们力求准确，但请注意自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应视为具有权威性的版本。对于关键信息，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曲解，我们不承担责任。 \ No newline at end of file