msb-public
/
Data-Science-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity

chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes)

Browse Source
update-translations
localizeflow[bot] 6 days ago
parent 92f21c76df
commit 147a24a1b4
213 changed files with 1593 additions and 2217 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File

422
translations/cs/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -0,0 +1,422 @@
{
"1-Introduction/01-defining-data-science/README.md": {
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T19:04:57+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md": {
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-26T15:24:45+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md": {
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-26T15:26:20+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/02-ethics/README.md": {
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:54:39+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/02-ethics/assignment.md": {
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-26T15:17:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T17:57:18+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/03-defining-data/assignment.md": {
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-26T15:31:23+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md": {
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T14:02:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md": {
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-26T15:42:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-26T14:59:49+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md": {
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T12:03:54+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md": {
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:57:49+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md": {
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T17:44:58+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md": {
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-26T14:57:50+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/07-python/README.md": {
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:56:55+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/07-python/assignment.md": {
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-26T14:51:30+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md": {
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-05T17:47:16+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md": {
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-26T14:41:39+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"2-Working-With-Data/README.md": {
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-26T14:27:36+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T17:51:16+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-26T17:26:56+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T17:53:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-26T16:52:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T17:50:43+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md": {
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-26T17:30:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:45:35+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md": {
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-26T16:57:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md": {
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T17:51:48+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md": {
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-26T16:47:11+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-26T16:48:33+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-26T16:47:54+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-26T17:08:32+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-26T17:13:41+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-26T16:59:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-26T17:02:14+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-26T17:19:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-26T17:03:52+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md": {
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-26T17:15:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "cs"
},
"3-Data-Visualization/README.md": {
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-26T16:41:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md": {
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T21:31:19+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-26T16:28:00+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md": {
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T21:30:33+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md": {
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-26T16:31:36+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md": {
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T21:31:50+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md": {
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-26T16:40:11+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/README.md": {
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-26T16:20:53+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md": {
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-05T17:43:48+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-26T16:09:57+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md": {
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-05T17:42:30+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md": {
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-26T16:04:30+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md": {
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-05T17:44:15+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md": {
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-26T16:17:17+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/README.md": {
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-26T15:52:59+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "cs"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md": {
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:41:52+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "cs"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md": {
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-26T15:51:44+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "cs"
},
"6-Data-Science-In-Wild/README.md": {
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-26T15:44:05+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "cs"
},
"AGENTS.md": {
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:36:41+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "cs"
},
"CODE_OF_CONDUCT.md": {
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-26T14:23:55+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "cs"
},
"CONTRIBUTING.md": {
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T14:31:12+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "cs"
},
"INSTALLATION.md": {
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:24:46+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "cs"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T02:18:21+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "cs"
},
"SECURITY.md": {
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-26T14:25:07+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "cs"
},
"SUPPORT.md": {
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-26T14:21:17+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "cs"
},
"TROUBLESHOOTING.md": {
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:46:04+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "cs"
},
"USAGE.md": {
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T15:08:40+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "cs"
},
"docs/_sidebar.md": {
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-26T14:58:43+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "cs"
},
"examples/README.md": {
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T13:06:44+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "cs"
},
"for-teachers.md": {
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T20:00:28+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "cs"
},
"quiz-app/README.md": {
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-26T16:18:40+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "cs"
},
"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-26T15:43:31+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "cs"
}
}

9
translations/cs/1-Introduction/01-defining-data-science/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T19:04:57+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Definice datové vědy
| ![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

9
translations/cs/1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-26T15:24:45+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Zadání: Scénáře datové vědy
V tomto prvním úkolu vás žádáme, abyste přemýšleli o nějakém reálném procesu nebo problému v různých oblastech a o tom, jak jej můžete zlepšit pomocí procesu datové vědy. Zamyslete se nad následujícím:

9
translations/cs/1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-26T15:26:20+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Zadání: Scénáře datové vědy
V tomto prvním úkolu vás žádáme, abyste přemýšleli o nějakém reálném procesu nebo problému v různých oblastech a o tom, jak jej můžete zlepšit pomocí procesu datové vědy. Zamyslete se nad následujícím:

9
translations/cs/1-Introduction/02-ethics/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:54:39+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Úvod do datové etiky
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

9
translations/cs/1-Introduction/02-ethics/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-26T15:17:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
## Napište případovou studii o etice dat
## Pokyny

9
translations/cs/1-Introduction/03-defining-data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T17:57:18+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Definování dat
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

9
translations/cs/1-Introduction/03-defining-data/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-26T15:31:23+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Klasifikace datových sad
## Pokyny

11
translations/cs/1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T14:02:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Stručný úvod do statistiky a pravděpodobnosti
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ Pro lepší pochopení rozdělení dat je užitečné mluvit o **kvartilech**:
Graficky můžeme vztah mezi mediánem a kvartily znázornit v diagramu nazývaném **box plot**:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="Vysvětlení box plotu" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/cs/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="Vysvětlení box plotu" width="50%">
Zde také vypočítáme **mezikvartilové rozpětí** IQR=Q3-Q1 a tzv. **odlehlé hodnoty** - hodnoty, které leží mimo hranice [Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR].

9
translations/cs/1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-26T15:42:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Malá studie o cukrovce
V tomto úkolu budeme pracovat s malým datovým souborem pacientů s cukrovkou, který je dostupný [zde](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html).

9
translations/cs/1-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-26T14:59:49+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Úvod do datové vědy
![data v akci](../../../translated_images/cs/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

9
translations/cs/2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T12:03:54+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Práce s daty: Relační databáze
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

9
translations/cs/2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:57:49+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Zobrazení dat o letištích
Byla vám poskytnuta [databáze](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) vytvořená na [SQLite](https://sqlite.org/index.html), která obsahuje informace o letištích. Schéma je zobrazeno níže. Budete používat [rozšíření SQLite](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) v [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) k zobrazení informací o letištích v různých městech.

9
translations/cs/2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T17:44:58+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Práce s daty: Nerelační data
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

9
translations/cs/2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-26T14:57:50+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Zisky z limonád
## Pokyny

9
translations/cs/2-Working-With-Data/07-python/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:56:55+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Práce s daty: Python a knihovna Pandas
| ![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

9
translations/cs/2-Working-With-Data/07-python/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-26T14:51:30+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Zadání pro zpracování dat v Pythonu
V tomto zadání vás požádáme, abyste rozpracovali kód, který jsme začali vyvíjet v našich výzvách. Zadání se skládá ze dvou částí:

9
translations/cs/2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-05T17:47:16+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Práce s daty: Příprava dat
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

9
translations/cs/2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-26T14:41:39+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vyhodnocení dat z formuláře
Klient testoval [malý formulář](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) pro sběr základních údajů o své klientele. Přinesli vám svá zjištění, abyste ověřili data, která shromáždili. Stránku `index.html` si můžete otevřít v prohlížeči a podívat se na formulář.

9
translations/cs/2-Working-With-Data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-26T14:27:36+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Práce s daty
![data love](../../../translated_images/cs/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

9
translations/cs/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T17:51:16+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace množství
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-26T17:26:56+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Čáry, bodové grafy a sloupcové grafy
## Pokyny

9
translations/cs/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T17:53:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace distribucí
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-26T16:52:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Uplatněte své dovednosti
## Pokyny

9
translations/cs/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T17:50:43+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace poměrů
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-26T17:30:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vyzkoušejte to v Excelu
## Pokyny

9
translations/cs/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:45:35+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace vztahů: Vše o medu 🍯
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-26T16:57:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Ponořte se do úlu
## Instrukce

9
translations/cs/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T17:51:48+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vytváření smysluplných vizualizací
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-26T16:47:11+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vytvořte si vlastní vizualizaci
## Pokyny

9
translations/cs/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-26T16:48:33+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Projekt vizualizace dat Dangerous Liaisons
Abyste mohli začít, ujistěte se, že máte na svém počítači nainstalované NPM a Node. Nainstalujte závislosti (npm install) a poté spusťte projekt lokálně (npm run serve):

9
translations/cs/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-26T16:47:54+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Projekt vizualizace dat Dangerous Liaisons
Než začnete, ujistěte se, že máte na svém počítači nainstalované NPM a Node. Nainstalujte závislosti (npm install) a poté spusťte projekt lokálně (npm run serve):

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-26T17:08:32+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace množství
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|
|:---:|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-26T17:13:41+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Čáry, body a sloupce
## Pokyny

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-26T16:59:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace distribucí
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-26T17:02:14+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Uplatněte své dovednosti
## Pokyny

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-26T17:19:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace proporcí
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-26T17:03:52+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace vztahů: Vše o medu 🍯
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-26T17:15:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vytváření smysluplných vizualizací
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

9
translations/cs/3-Data-Visualization/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-26T16:41:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vizualizace
![včela na květu levandule](../../../translated_images/cs/bee.0aa1d91132b12e3a8994b9ca12816d05ce1642010d9b8be37f8d37365ba845cf.jpg)

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T21:31:19+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Úvod do životního cyklu datové vědy
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/14-DataScience-Lifecycle.png)|

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-26T16:28:00+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Posouzení datové sady
Klient se obrátil na váš tým s žádostí o pomoc při zkoumání sezónních výdajových návyků zákazníků taxi služeb v New Yorku.

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T21:30:33+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Životní cyklus datové vědy: Analýza
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/15-Analyzing.png)|

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-26T16:31:36+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Hledání odpovědí
Toto je pokračování [úkolu](../14-Introduction/assignment.md) z předchozí lekce, kde jsme se krátce podívali na datový soubor. Nyní se podíváme na data podrobněji.

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T21:31:50+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Životní cyklus datové vědy: Komunikace
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev)](../../sketchnotes/16-Communicating.png)|

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-26T16:40:11+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Vyprávějte příběh
## Pokyny

9
translations/cs/4-Data-Science-Lifecycle/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-26T16:20:53+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Životní cyklus datové vědy
![communication](../../../translated_images/cs/communication.06d8e2a88d30d168d661ad9f9f0a4f947ebff3719719cfdaf9ed00a406a01ead.jpg)

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-05T17:43:48+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Úvod do datové vědy v cloudu
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/17-DataScience-Cloud.png)|

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-26T16:09:57+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Průzkum trhu
## Pokyny

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-05T17:42:30+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Data Science v cloudu: Cesta "Low code/No code"
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/18-DataScience-Cloud.png)|

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-26T16:04:30+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Projekt Data Science s nízkým kódem/bez kódu na Azure ML
## Instrukce

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-05T17:44:15+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Data Science v cloudu: Cesta "Azure ML SDK"
|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/19-DataScience-Cloud.png)|

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-26T16:17:17+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Projekt Data Science pomocí Azure ML SDK
## Pokyny

9
translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-26T15:52:59+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Data Science v cloudu
![cloud-picture](../../../translated_images/cs/cloud-picture.f5526de3c6c6387b2d656ba94f019b3352e5e3854a78440e4fb00c93e2dea675.jpg)

9
translations/cs/6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:41:52+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Data Science v reálném světě
| ![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/20-DataScience-RealWorld.png) |

9
translations/cs/6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-26T15:51:44+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Prozkoumejte dataset Planetary Computer
## Pokyny

9
translations/cs/6-Data-Science-In-Wild/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-26T15:44:05+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Data Science v praxi
Praktické aplikace datové vědy napříč odvětvími.

9
translations/cs/AGENTS.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:36:41+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# AGENTS.md
## Přehled projektu

9
translations/cs/CODE_OF_CONDUCT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-26T14:23:55+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Kodex chování pro open source od Microsoftu
Tento projekt přijal [Kodex chování pro open source od Microsoftu](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).

9
translations/cs/CONTRIBUTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T14:31:12+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Přispívání do Data Science pro začátečníky
Děkujeme za váš zájem o přispění do kurikula Data Science pro začátečníky! Uvítáme příspěvky od komunity.

9
translations/cs/INSTALLATION.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:24:46+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Průvodce instalací
Tento průvodce vám pomůže nastavit prostředí pro práci s učebními materiály Data Science for Beginners.

213
translations/cs/README.md
Unescape View File

@ -1,210 +1,201 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "33d252f7491b696d85df7f680e7e7b90",
"translation_date": "2026-01-16T18:38:42+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Data Science pro začátečníky - Kurikulum
[![Open in 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/)
# Data Science pro začátečníky - osnovy
[![Otevřít v GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![GitHub licence](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![GitHub přispěvatelé](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
[![GitHub sledující](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 hvězdy](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
Azure Cloud Advocates ve Microsoftu s potěšením nabízejí 10týdenní, 20lekční kurikulum zaměřené na Data Science. Každá lekce obsahuje kvízy před a po lekci, psané pokyny k dokončení lekce, řešení a úkol. Naše výuková metoda založená na projektech vám umožňuje učit se při tvorbě, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti opravdu osvojit.
Azure Cloud Advocates v Microsoft mají radost, že mohou nabídnout 10týdenní osnovu, která obsahuje 20 lekcí věnovaných datové vědě. Každá lekce zahrnuje kvízy před a po lekci, psané pokyny k dokončení lekce, řešení a úkol. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožňuje učit se při tvorbě, což je osvědčený způsob, jak nové dovednosti "zůstanou".
**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).
**Upřímné poděkování našim autorům:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu,** 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 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** zejména Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../../../translated_images/cs/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|![Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| Data Science pro začátečníky - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
### 🌐 Podpora více jazyků
#### Podporováno přes GitHub Action (automatické a vždy aktuální)
#### Podporováno přes GitHub Action (automatizované & vždy aktuální)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[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)
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](./README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **Preferujete klonovat lokálně?**
> **Dáváte přednost klonování lokálně?**
> Tento repozitář zahrnuje více než 50 překladových jazyků, což výrazně zvětšuje velikost stažení. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout:
> Tento repozitář zahrnuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvětšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout:
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
> cd Data-Science-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> Toto vám poskytne vše potřebné k dokončení kurzu s mnohem rychlejším stažením.
> To vám poskytne vše potřebné k dokončení kurzu s mnohem rychlejším stažením.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Pokud chcete podporu dalších jazyků překladů, jsou uvedeny [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Pokud si přejete podpořit další jazyky, podporované jazyky jsou uvedeny [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### Připojte se k naší komunitě
#### Připojte se k naší komunitě
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Máme probíhající Discord sérii Learn with AI, dozvíte se více a připojte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky, jak používat GitHub Copilot pro Data Science.
Máme probíhající řadu Learn with AI na Discordu, dozvíte se více a připojte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) v době od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky, jak používat GitHub Copilot pro datovou vědu.
![Learn with AI series](../../../../translated_images/cs/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
![Learn with AI series](../../translated_images/cs/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# Jste student?
Začněte s následujícími zdroji:
- [Student Hub stránka](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na této stránce najdete zdroje pro začátečníky, studentské balíčky a dokonce i způsoby, jak získat bezplatný certifikační voucher. To je stránka, kterou si chcete uložit do záložek a občas ji navštívit, 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 ambasadorů, to může být vaše cesta do Microsoftu.
- [Student Hub stránka](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na této stránce najdete zdroje pro začátečníky, studentské balíčky a dokonce i způsoby, jak získat bezplatný certifikační voucher. Tuto stránku si rozhodně uložte mezi záložky a pravidelně kontrolujte, protože obsah měníme alespoň jednou měsíčně.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Připojte se k celosvětové komunitě studentských velvyslanců, může to být vaše cesta do Microsoftu.
# Začínáme
## 📚 Dokumentace
- **[Průvodce instalací](INSTALLATION.md)** - Krok za krokem nastavení pro začátečníky
- **[Instalační příručka](INSTALLATION.md)** - Krok za krokem nastavení pro začátečníky
- **[Průvodce používáním](USAGE.md)** - Příklady a běžné pracovní postupy
- **[Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md)** - Řešení běžných problémů
- **[Příspěvky do projektu](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispět do tohoto projektu
- **[Pro učitele](for-teachers.md)** - Příručka pro výuku a zdroje do tříd
- **[Příručka přispívání](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispět do tohoto projektu
- **[Pro učitele](for-teachers.md)** - Doporučení k výuce a materiály do výuky
## 👨‍🎓 Pro studenty
> **Úplní začátečníci**: Noví v oblasti data science? Začněte s našimi [přátelskými příklady pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře komentované příklady vám pomohou pochopit základy předtím, než se pustíte do celého kurikula.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: pro použití tohoto kurikula sami, vyfofrkujte celý repozitář a samostatně dokončujte cvičení, začněte kvízem před přednáškou. Pak si přečtěte přednášku a dokončete zbytek aktivit. Snažte se vytvářet projekty na základě porozumění lekcím, nikoli pouze kopírováním kódu řešení; ten je ale dostupný ve složkách /solutions v každé projektově orientované lekci. 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**: Jste noví v datové vědě? Začněte s našimi [příklady přátelskými pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře komentované příklady vám pomohou pochopit základy před tím, než se do osnovy ponoříte.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: Chcete-li tento kurz využít sami, forknete celý repozitář a samostatně dokončete cvičení, začínající přednáškovým kvízem. Poté si přečtěte lekci a dokončete zbytek aktivit. Snažte se projekty vytvářet tak, že pochopíte lekce, místo abyste pouze kopírovali řešení; však tyto kódy jsou k dispozici v /solutions složkách v každé lekci orientované na projekt. Dalším nápadem je vytvořit studijní skupinu s přáteli a projít obsah společně. Pro další studium doporučujeme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Rychlý start:**
1. Pro instalaci spoléháte na [Průvodce instalací](INSTALLATION.md)
2. Podívejte se na [Průvodce používáním](USAGE.md), abyste se naučili pracovat s kurikulem
3. Začněte Lekcí 1 a postupujte chronologicky
4. Připojte se k naší [Discord komunitě](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu
1. Podívejte se na [Instalační příručku](INSTALLATION.md) k nastavení svého prostředí
2. Prohlédněte si [Průvodce používáním](USAGE.md), abyste se naučili, jak s osnovou pracovat
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**: přidali jsme [několik návrhů](for-teachers.md), jak používat toto kurikulum. Budeme rádi za vaši zpětnou vazbu [v našem diskuzním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Učitelé**: přidali jsme [několik návrhů](for-teachers.md), jak tuto osnovu používat. Rádi uvítáme vaše připomínky [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Seznamte se s týmem
[![Propagační video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Propagační video")
[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video")
**Gif od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří jej vytvořili!
> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří ho vytvořili!
## Pedagogika
Při tvorbě tohoto kurikula jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajistit, aby bylo založeno na projektech, a aby obsahovalo časté kvízy. Na konci této série se studenti naučí základní principy datové vědy, včetně etických konceptů, přípravy dat, různých způsobů práce s daty, vizualizace dat, analýzy dat, reálných případů použití datové vědy a další.
Při tvorbě této učební osnovy jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajistit, aby byl kurz založen na projektech a aby obsahoval časté kvízy. Na konci této série se studenti naučí základní principy datové vědy, včetně etických konceptů, přípravy dat, různých způsobů práce s daty, vizualizace dat, analýzy dat, praktických případů použití datové vědy a další.
Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastavuje záměr studenta ke studiu daného tématu, zatímco druhý kvíz po hodině zajišťuje lepší zapamatování. Toto kurikulum bylo navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a může být absolvováno celé nebo částečně. Projekty začínají malé a postupně se během 10týdenního cyklu stávají složitějšími.
Navíc nízkorizikový kvíz před lekcí nastavuje záměr studenta k učení daného tématu, zatímco druhý kvíz po lekci zajišťuje lepší zapamatování. Tento kurz byl navržen tak, aby byl flexibilní a zábavný a může být absolvován celý nebo jen jeho část. Projekty začínají malé a postupně se během 10týdenního cyklu stávají složitějšími.
> Najdete zde naše [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pravidla přispívání](CONTRIBUTING.md) a [Překlady](TRANSLATIONS.md). Vítáme vaše konstruktivní připomínky!
> Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Příspěvky](CONTRIBUTING.md), [Překlad](TRANSLATIONS.md) pravidla. Vítáme vaši konstruktivní zpětnou vazbu!
## Každá lekce obsahuje:
- Volitelnou náčrtnou poznámku
- Volitelný sketchnote
- Volitelné doplňkové video
- Zahřívací kvíz před lekcí
- Psána lekce
- U lekcí založených na projektu podrobné návody, jak projekt vybudovat
- Předlekční rozcvičovací kvíz
- Písemnou lekci
- U projektových lekcí podrobné návody, jak projekt sestavit
- Kontroly znalostí
- Výzvu
- Doplňující četbu
- Zadání
- [Kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
- [Pověrečnou kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Poznámka ke kvízům**: Všechny kvízy jsou uloženy v složce Quiz-App, celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny z lekcí, ale aplikaci kvízů je možné spustit lokálně nebo nasadit do Azure; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app`. Postupně se lokalizují.
> **Poznámka k učebním kvízům**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce Quiz-App, kde je celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny v rámci lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně nebo nasadit do Azure; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app`. Postupně jsou lokalizovány.
## 🎓 Příklady přátelské k začátečníkům
## 🎓 Příklady vhodné pro začátečníky
**Nový ve světě datové vědy?** Vytvořili jsme speciální [adresář příkladů](examples/README.md) se jednoduchým, dobře komentovaným kódem, který vám pomůže začít:
**Jste v datové vědě nováčkem?** Vytvořili jsme speciální [adresář s příklady](examples/README.md) s jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít:
- 🌟 **Hello World** - Váš první program datové vědy
- 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a prozkoumávat dataset
- 🌟 **Hello World** - Váš první program v datové vědě
- 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a zkoumat datové sady
- 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítejte statistiky a najděte vzory
- 📈 **Základní vizualizace** - Vytvořte grafy a diagramy
- 🔬 **Projekt z reálného světa** - Kompletní pracovní postup od začátku do konce
- 📈 **Základní vizualizace** - Vytvářejte grafy a diagramy
- 🔬 **Projekt ze skutečného světa** - Kompletní workflow od začátku do konce
Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, ideální pro úplné začátečníky!
Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, což je ideální pro úplné začátečníky!
👉 **[Začněte s příklady](examples/README.md)** 👈
## Lekce
|![ Nákres poznámky od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../../../translated_images/cs/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Data Science Pro Začátečníky: Plán - _Nákres poznámky od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Datová věda pro začátečníky: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Výukové cíle | Odkaz na lekci | Autor |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Definice datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní pojmy datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením a velkými daty. | [lekce](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etika datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty etiky dat, výzvy a rámce. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| Číslo lekce | Téma | Zařazení lekce | Cíle učení | Odkaz na lekci | Autor |
| :---------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Definice datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní koncepty datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením a big daty. | [lekce](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etika datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dat. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definice dat | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jak jsou data klasifikována a jejich běžné zdroje. | [lekce](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 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 jazyka Structured Query Language, známého jako SQL (vyslovuje se „sí-kvel“). | [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 je 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 čistění a transformace dat pro zvládání problémů s chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizace množství | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte se používat Matplotlib k vizualizaci dat o ptácích 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizace rozložení dat | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace pozorování a trendů v rámci intervalu. | [lekce](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Vizualizace poměrů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace diskrétních a seskupených procent. | [lekce](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizace vztahů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace propojení a korelací mezi sadami dat a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Významné vizualizace | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a rady, jak učinit vaše vizualizace hodnotnými pro efektivní řešení problémů a získání poznatků. | [lekce](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Úvod do životního cyklu datové vědy | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životního cyklu datové vědy a jeho prvního kroku, získávání a extrakce dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analýza | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na techniky analýzy dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikace | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na prezentaci poznatků z dat tak, aby byly snadněji pochopitelné pro rozhodovatele. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 04 | Úvod do statistiky a pravděpodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravděpodobnosti a statistiky pro pochopení dat. | [lekce](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Práce s relačními daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačních dat a základy průzkumu a analýzy relačních dat za pomocí strukturovaného dotazovacího jazyka, známého jako SQL (vyslovováno „ess-kyu-el“). | [lekce](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) |
| 06 | Práce s NoSQL daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačních dat, jejich různých typů a základy průzkumu a analýzy dokumentových databází. | [lekce](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 07 | Práce s Pythonem | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Základy použití Pythonu pro průzkum dat s knihovnami jako Pandas. Doporučuje se základní znalost programování v Pythonu. | [lekce](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Příprava dat | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Témata o technikách vyčištění a transformace dat pro řešení problémů s chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizace množství | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte se, jak používat Matplotlib k vizualizaci dat ptáků 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizace rozložení dat | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace pozorování a trendů v intervalu. | [lekce](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Vizualizace podílů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace diskrétních a seskupených procent. | [lekce](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizace vztahů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi sadami dat a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Smysluplné vizualizace | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a rady, jak udělat vaše vizualizace hodnotnými pro efektivní řešení problémů a získávání poznatků. | [lekce](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Úvod do životního cyklu datové vědy | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životního cyklu datové vědy a jeho prvního kroku získávání a extrakce dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analýza | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na techniky analýzy dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 16 | Komunikace | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na prezentaci poznatků z dat tak, aby bylo snazší je pochopit rozhodovacím orgánům. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) |
| 17 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tato série lekcí představuje datovou vědu v cloudu a její výhody. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů pomocí nástrojů s nízkým kódem. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazení modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Datová věda v reálném životě | [In the Wild](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) |
| 18 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénink modelů pomocí nástrojů Low Code. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazení modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Datová věda v terénu | [V terénu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty poháněné datovou vědou ve skutečném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Postupujte podle těchto kroků, abyste otevřeli tento příklad v Codespace:
1. Klikněte na rozbalovací nabídku Kód a vyberte možnost Otevřít pomocí Codespaces.
Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto vzoru v Codespace:
1. Klikněte na rozbalovací nabídku Kód a vyberte možnost Otevřít v Codespaces.
2. Vyberte + Nový codespace ve spodní části panelu.
Pro více informací si přečtěte [dokumentaci GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
Další informace naleznete v [dokumentaci GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto repozitáře v kontejneru pomocí vašeho lokálního počítače a VSCode pomocí rozšíření VS Code Remote - Containers:
Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto repozitáře v kontejneru pomocí vašeho místního počítače a VSCode pomocí rozšíření VS Code Remote - Containers:
1. Pokud používáte vývojový kontejner poprvé, ujistěte se, že váš systém splňuje požadavky (tj. máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Pokud poprvé používáte vývojový kontejner, ujistěte se, že váš systém splňuje požadavky (například máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Pro používání tohoto repozitáře můžete buď otevřít repozitář v izolovaném Docker svazku:
Pro použití tohoto repozitáře můžete buď otevřít repozitář v izolovaném Docker volume:
**Poznámka**: Pod kapotou bude použito Remote-Containers: **Klonovat repozitář do svazku kontejneru...** příkaz pro naklonování zdrojového kódu do Docker svazku místo lokálního souborového systému. [Svazky](https://docs.docker.com/storage/volumes/) jsou preferovaný mechanismus pro uchovávání dat kontejneru.
**Poznámka**: Pod kapotou se použije příkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pro naklonování zdrojového kódu do Docker volume místo lokálního souborového systému. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) jsou preferovaný mechanismus pro uchovávání dat kontejneru.
Nebo otevřete lokálně naklonovanou či staženou verzi repozitáře:
Nebo otevřete lokálně klonovanou nebo staženou verzi repozitáře:
- Naklonujte tento repozitář do lokálního souborového systému.
- Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Otevřít složku v kontejneru...**.
- Vyberte naklonovanou kopii této složky, počkejte, až se kontejner spustí, a vyzkoušejte to.
- Naklonujte tento repozitář do svého místního souborového systému.
- Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Vyberte klonovanou kopii této složky, počkejte na spuštění kontejneru a vyzkoušejte.
## Offline přístup
Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvořte fork tohoto repozitáře, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na váš lokální počítač, poté v kořenové složce tohoto repozitáře spusťte `docsify serve`. Webová stránka bude dostupná na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkněte tento repozitář, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj místní počítač, poté v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte `docsify serve`. Webová stránka bude dostupná na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
> Poznámka, poznámkové bloky nebudou vykresleny přes Docsify, takže pokud potřebujete spustit poznámkový blok, udělejte to samostatně ve VS Code s běžícím Python jádrem.
> Poznámka, notebooky nebudou vykresleny přes Docsify, takže pokud potřebujete spustit notebook, udělejte to samostatně ve VS Code, kde běží Python kernel.
## Další kurikula
## Další kurzy
Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[![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)
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
@ -213,50 +204,50 @@ 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 agenty pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Série Generativní AI
[![Generativní AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Sérii Generativní AI
[![Generative AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generativní AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generativní AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generativní AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Základní vzdělávání
[![Strojové učení pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Základní učení
[![ML pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Kybernetická bezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Kyberbezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Webový vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Vývoj XR pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Série Copilot
[![Copilot pro AI párové programování](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot pro C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![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)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## Získání pomoci
**Máte problémy?** Podívejte se do našeho [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných potíží.
**Narážíte na problémy?** Podívejte se na náš [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných potíží.
Pokud uvíznete nebo máte jakékoli dotazy ohledně vytváření AI aplikací. Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou dotazy vítány a znalosti se volně sdílejí.
Pokud se zaseknete nebo máte jakékoli otázky ohledně vytváření AI aplikací. Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům k diskuzím o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti jsou sdíleny volně.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby během vývoje, navštivte:
Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo chyby při tvorbě navštivte:
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Prohlášení o vyloučení odpovědnosti**:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Přestože usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Nejsme zodpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.
**Upozornění**:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, vezměte prosím na vědomí, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro zásadní informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neručíme za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

9
translations/cs/SECURITY.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-26T14:25:07+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "cs"
}
-->
## Zabezpečení
Společnost Microsoft bere bezpečnost svých softwarových produktů a služeb vážně, což zahrnuje všechny repozitáře zdrojového kódu spravované prostřednictvím našich organizací na GitHubu, mezi které patří [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin) a [naše GitHub organizace](https://opensource.microsoft.com/).

9
translations/cs/SUPPORT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-26T14:21:17+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Podpora
## Jak nahlásit problémy a získat pomoc

9
translations/cs/TROUBLESHOOTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:46:04+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Průvodce řešením problémů
Tento průvodce poskytuje řešení běžných problémů, na které můžete narazit při práci s kurikulem Data Science for Beginners.

9
translations/cs/USAGE.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T15:08:40+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Průvodce použitím
Tento průvodce poskytuje příklady a běžné pracovní postupy pro použití kurikula Data Science for Beginners.

9
translations/cs/docs/_sidebar.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-26T14:58:43+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "cs"
}
-->
- Úvod
- [Definování datové vědy](../1-Introduction/01-defining-data-science/README.md)
- [Etika datové vědy](../1-Introduction/02-ethics/README.md)

9
translations/cs/examples/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T13:06:44+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Příklady pro začátečníky v datové vědě
Vítejte v adresáři příkladů! Tato sbírka jednoduchých, dobře okomentovaných příkladů je navržena tak, aby vám pomohla začít s datovou vědou, i když jste úplný začátečník.

9
translations/cs/for-teachers.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T20:00:28+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "cs"
}
-->
## Pro pedagogy
Chcete použít tento vzdělávací program ve své třídě? Klidně to udělejte!

9
translations/cs/quiz-app/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-26T16:18:40+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
# Kvízy
Tyto kvízy slouží jako přednáškové a popřednáškové kvízy pro kurikulum datové vědy na https://aka.ms/datascience-beginners

9
translations/cs/sketchnotes/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-26T15:43:31+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "cs"
}
-->
Najděte všechny sketchnoty zde!
## Poděkování

422
translations/hu/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -0,0 +1,422 @@
{
"1-Introduction/01-defining-data-science/README.md": {
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T19:04:00+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md": {
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-26T15:24:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md": {
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-26T15:26:04+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/02-ethics/README.md": {
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:53:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/02-ethics/assignment.md": {
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-26T15:16:47+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T17:37:52+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/03-defining-data/assignment.md": {
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-26T15:31:10+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md": {
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T14:00:01+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md": {
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-26T15:42:18+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-26T14:59:40+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md": {
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T12:00:50+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md": {
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:57:37+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md": {
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T17:26:09+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md": {
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-26T14:57:40+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/07-python/README.md": {
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:55:52+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/07-python/assignment.md": {
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-26T14:51:17+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md": {
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-05T17:28:40+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md": {
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-26T14:41:31+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"2-Working-With-Data/README.md": {
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-26T14:27:26+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T17:32:57+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-26T17:26:48+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T17:34:58+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-26T16:52:40+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T17:32:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md": {
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-26T17:30:45+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:45:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md": {
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-26T16:57:29+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md": {
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T17:33:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md": {
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-26T16:47:04+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-26T16:48:26+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-26T16:47:48+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-26T17:07:45+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-26T17:13:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-26T16:59:09+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-26T17:02:07+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-26T17:19:17+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-26T17:03:15+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md": {
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-26T17:14:59+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "hu"
},
"3-Data-Visualization/README.md": {
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-26T16:41:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md": {
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T21:29:06+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-26T16:27:37+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md": {
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T21:28:18+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md": {
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-26T16:31:21+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md": {
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T21:29:34+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md": {
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-26T16:40:03+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/README.md": {
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-26T16:20:42+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md": {
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-05T17:23:29+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-26T16:09:50+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md": {
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-05T17:22:05+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md": {
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-26T16:04:16+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md": {
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-05T17:24:56+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md": {
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-26T16:17:07+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/README.md": {
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-26T15:52:48+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "hu"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md": {
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:40:54+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "hu"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md": {
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-26T15:51:31+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "hu"
},
"6-Data-Science-In-Wild/README.md": {
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-26T15:43:59+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "hu"
},
"AGENTS.md": {
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:35:23+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "hu"
},
"CODE_OF_CONDUCT.md": {
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-26T14:23:48+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "hu"
},
"CONTRIBUTING.md": {
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T14:28:37+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "hu"
},
"INSTALLATION.md": {
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:24:22+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "hu"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T02:16:48+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "hu"
},
"SECURITY.md": {
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-26T14:24:36+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "hu"
},
"SUPPORT.md": {
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-26T14:21:10+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "hu"
},
"TROUBLESHOOTING.md": {
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:45:32+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "hu"
},
"USAGE.md": {
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T15:08:16+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "hu"
},
"docs/_sidebar.md": {
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-26T14:58:32+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "hu"
},
"examples/README.md": {
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T13:06:24+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "hu"
},
"for-teachers.md": {
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T20:00:14+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "hu"
},
"quiz-app/README.md": {
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-26T16:18:15+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "hu"
},
"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-26T15:43:25+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "hu"
}
}

9
translations/hu/1-Introduction/01-defining-data-science/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T19:04:00+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Az adattudomány meghatározása
| ![ Sketchnote készítette: [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

9
translations/hu/1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-26T15:24:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Feladat: Adattudományi Forgatókönyvek
Ebben az első feladatban arra kérünk, hogy gondolj át néhány valós életbeli folyamatot vagy problémát különböző problématerületeken, és hogy hogyan tudnád ezeket javítani az adattudományi folyamat segítségével. Gondolj az alábbiakra:

9
translations/hu/1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-26T15:26:04+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Feladat: Adattudományi Szenáriók
Ebben az első feladatban arra kérünk, hogy gondolj egy valós életbeli folyamatra vagy problémára különböző problématerületeken, és hogyan tudnád javítani azt az adattudományi folyamat segítségével. Gondolj az alábbiakra:

9
translations/hu/1-Introduction/02-ethics/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:53:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Bevezetés az adatetikába
|![ Sketchnote készítette: [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

9
translations/hu/1-Introduction/02-ethics/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-26T15:16:47+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
## Írj egy adatetikai esettanulmányt
## Útmutató

9
translations/hu/1-Introduction/03-defining-data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T17:37:52+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatok meghatározása
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

9
translations/hu/1-Introduction/03-defining-data/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-26T15:31:10+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatkészletek osztályozása
## Útmutató

11
translations/hu/1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T14:00:01+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# A statisztika és a valószínűség rövid bemutatása
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ Az adatok eloszlásának megértéséhez hasznos a **kvartilisekről** beszélni
Grafikusan a medián és a kvartilisek kapcsolatát egy **dobozdiagramon** (box plot) ábrázolhatjuk:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="Box Plot Explanation" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/hu/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="Box Plot Explanation" width="50%">
Itt kiszámítjuk az **interkvartilis tartományt** (IQR=Q3-Q1), valamint az úgynevezett **kiugró értékeket** - azokat az értékeket, amelyek a [Q1-1,5*IQR, Q3+1,5*IQR] határokon kívül esnek.

9
translations/hu/1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-26T15:42:18+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Kis Diabétesz Tanulmány
Ebben a feladatban egy kis diabéteszes betegek adatállományával fogunk dolgozni, amely innen származik: [here](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html).

9
translations/hu/1-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-26T14:59:40+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Bevezetés az adattudományba
![adatok működés közben](../../../translated_images/hu/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

9
translations/hu/2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T12:00:50+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatkezelés: Relációs adatbázisok
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

9
translations/hu/2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:57:37+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Repülőtéri adatok megjelenítése
Egy [adatbázist](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) kaptál, amelyet [SQLite](https://sqlite.org/index.html) alapokra építettek, és repülőterekről tartalmaz információkat. Az adatbázis sémája az alábbiakban látható. A [SQLite kiterjesztést](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) fogod használni a [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) programban, hogy különböző városok repülőtereiről jeleníts meg információkat.

9
translations/hu/2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T17:26:09+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatok kezelése: Nem-relációs adatok
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

9
translations/hu/2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-26T14:57:40+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Üdítőital Nyereségek
## Útmutató

9
translations/hu/2-Working-With-Data/07-python/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:55:52+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatok kezelése: Python és a Pandas könyvtár
| ![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

9
translations/hu/2-Working-With-Data/07-python/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-26T14:51:17+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Feladat Pythonban történő adatfeldolgozáshoz
Ebben a feladatban arra kérünk, hogy dolgozd ki a kódot, amelyet a kihívásaink során elkezdtünk fejleszteni. A feladat két részből áll:

9
translations/hu/2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-05T17:28:40+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatokkal való munka: Adatelőkészítés
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

9
translations/hu/2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-26T14:41:31+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatok értékelése egy űrlapról
Egy ügyfél egy [kis űrlapot](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) tesztelt, hogy alapvető adatokat gyűjtsön ügyfélköréről. Az összegyűjtött adatokat elhozta hozzád, hogy érvényesítsd azokat. Megnyithatod az `index.html` oldalt a böngészőben, hogy megnézd az űrlapot.

9
translations/hu/2-Working-With-Data/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-26T14:27:26+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Adatokkal való munka
![data love](../../../translated_images/hu/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

9
translations/hu/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T17:32:57+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Mennyiségek vizualizálása
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

9
translations/hu/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-26T17:26:48+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Vonalak, Szórások és Oszlopok
## Útmutató

9
translations/hu/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T17:34:58+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Az eloszlások vizualizálása
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

9
translations/hu/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-26T16:52:40+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Alkalmazd a képességeidet
## Útmutató

9
translations/hu/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T17:32:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Arányok vizualizálása
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

9
translations/hu/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-26T17:30:45+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Próbáld ki az Excelben
## Útmutató

9
translations/hu/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:45:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Kapcsolatok vizualizálása: Minden a mézről 🍯
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

9
translations/hu/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-26T16:57:29+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Merülj el a méhkasban
## Útmutató

9
translations/hu/3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T17:33:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "hu"
}
-->
# Jelentőségteljes vizualizációk készítése
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More

Write Preview
Loading…
Cancel
Save