[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
Адвокатите за облака Azure в Microsoft с удоволствие представят 10-седмична учебна програма от 20 урока, изцяло посветена на науката за данните. Всеки урок включва предварителен и последващ тест, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задание. Нашата проектно-базирана педагогика ви позволява да учите, докато изграждате, доказано ефективен начин новите умения да "залепват".
Azure Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлагат 10-седмична, 20-урочна учебна програма, изцяло посветена на науката за данни. Всеки урок включва изпити преди и след урока, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задача. Нашата проектно-ориентирана педагогика ви позволява да учите, докато изграждате, което едоказан начин новите умения да "закрепят".
> Това хранилище включва преводи на над 50 езика, което значително увеличава размера на изтегляне. За да клонирате без преводите, използвайте sparse checkout:
> Този репозиторий включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера за сваляне. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> Това ви дава всичко необходимо, за да завършите курса с много по-бързо изтегляне.
> Това ви дава всичко необходимо, за да завършите курса с много по-бързо сваляне.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Ако искате да бъдат добавени допълнителни езикови преводи, поддържаните езициса изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Ако желаете да има поддръжка на допълнителни езици за превод, теса изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
Имаме активна серия "Научи с AI" в Discord, научете повече и се присъединете към нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за наука за данните.
Имаме текуща Discord серия за учене с AI, научете повече и се присъединете към нас в [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември 2025 г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за науката за данни.
@ -59,135 +59,135 @@
Започнете с следните ресурси:
- [Страница за студенти](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На тази страница ще откриете ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини да получите безплатен сертификатен ваучер. Това е страница, която ще искате да отбелязвате и преглеждате от време на време, тъй като съдържанието се обновява поне месечно.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присъединете се към глобална общност от студентски посланици, това може да бъде вашият път към Microsoft.
- [Страница на Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На тази страница ще намерите ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини за получаване на безплатен сертификат. Това е страница, която искате да маркирате и да проверявате от време на време, тъй като съдържанието се обновява поне веднъж месечно.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присъединете се към глобална общност от студентски посланици, това може да е вашият път към Microsoft.
# Започване
# Запознаване с курса
## 📚 Документация
- **[Ръководство за инсталиране](INSTALLATION.md)** - Подробни инструкции за настройка за начинаещи
- **[Ръководство за употреба](USAGE.md)** - Примери и често използвани работни потоци
- **[Отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md)** - Решения на чести проблеми
- **[Ръководство за сътрудничество](CONTRIBUTING.md)** - Как да допринесете към този проект
- **[Ръководство за инсталация](INSTALLATION.md)** - Стъпка по стъпка инструкции за начинаещи
- **[Ръководство за употреба](USAGE.md)** - Примери и често срещани работни потоци
- **[Отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md)** - Решения на често срещани проблеми
- **[Ръководство за принос](CONTRIBUTING.md)** - Как да се включите в този проект
- **[За учители](for-teachers.md)** - Насоки за преподаване и ресурси за класната стая
## 👨🎓 За студенти
> **Напълно начинаещи**: Нови сте в науката за данните? Започнете с нашите [лесни за начинаещи примери](examples/README.md)! Тези прости, добре коментирани примери ще ви помогнат да разберете основите преди да се потопите в пълната учебна програма.
> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, форкнете цялото репо и изпълнете задачите самостоятелно, започвайки с предварителен тест. След това прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте се да създадете проектите, като разбирате уроците, а не като копирате кода за решения; въпреки това, кодът е наличен в папките /solutions във всеки проектно ориентиран урок. Друга идея е да формирате учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За по-нататъшно обучение препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Напълно начинаещи**: Нови сте в науката за данни? Започнете с нашите [примери за начинаещи](examples/README.md)! Тези прости, добре коментирани примери ще ви помогнат да разберете основите преди да се потопите в цялата учебна програма.
> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, форкнете целия репозиторий и изпълнете задачите самостоятелно, започвайки с предварителен тест преди лекцията. След това прочетете лекцията и завършете останалите активности. Опитайте да създадете проектите, като разбирате уроците, а не копирате кода на решенията; все пак този код е наличен в папките /solutions във всеки проектно-ориентиран урок. Друга идея е да сформирате учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За по-нататъшно обучение препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Бърз старт:**
1. Прегледайте [Ръководството за инсталиране](INSTALLATION.md), за да настроите средата си
1. Прегледайте [Ръководството за инсталация](INSTALLATION.md), за да настроите средата си
2. Разгледайте [Ръководството за употреба](USAGE.md), за да научите как да работите с учебната програма
3. Започнете с Урок 1 и продължете последователно
3. Започнете с Урок 1 и следвайте поредно
4. Присъединете се към нашата [Discord общност](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за подкрепа
## 👩🏫 За учители
> **Учители**: ние сме [включили някои предложения](for-teachers.md) за това как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме на вашата обратна връзка [в нашия дискусионен форум](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Учители**: включили сме [някои предложения](for-teachers.md) как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме да чуем мнението ви [в нашия дискусионен форум](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> 🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха!
## Педагогика
Избрахме две педагогически основи при изграждането на тази учебна програма: да бъде базирана на проекти и да включва чести тестове. Към края на тази серия студентите ще са научили основните принципи на науката за данни, включително етични концепции, подготовка на данни, различни начини за работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални случаи на използване на науката за данни и още.
Избрахме две педагогически основи при изграждането на тази учебна програма: да бъде базирана на проекти и да включва чести викторини. Към края на тази серия, студентите ще са научили основните принципи на науката за данни, включително етични концепции, подготовка на данни, различни начини за работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални случаи на използване на науката за данни и още.
Освен това, тест с нисък залог преди урока задава намерението на ученика към изучаването на тема, а втори тест след урока осигурява по-добро запомняне. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да сепредприеме изцяло или на части. Проектите започват малки и стават все по-сложни към края на 10-седмичния цикъл.
Освен това ниско-рисковата викторина преди час задава намерението на студента към изучаване на темата, докато втора викторина след часа осигурява по-нататъшно задържане на знанията. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да сеизучава цялостно или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни към края на 10-седмичния цикъл.
> Вижте нашите [Правила за поведение](CODE_OF_CONDUCT.md), [Указания за принос](CONTRIBUTING.md), [Превод](TRANSLATIONS.md). Очакваме вашата конструктивна обратна връзка!
## Всеки урок включва:
## Всяко занятие включва:
- По желание скицник
- По желание скичноут
- По желание допълнително видео
- Загряващ тест преди урока
- Предварителна викторина за затопляне преди урока
- Писмен урок
- За уроци основани на проекти, стъпка по стъпка водачи как да изградите проекта
- Провери на знанията
- За уроци на базата на проекти — стъпка по стъпка насоки за изграждане на проекта
- Проверки на знанията
- Предизвикателство
- Допълнително четиво
- Задача
- [Тест след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
- [Викторина след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Бележка относно тестовете**: Всички тестове са в папката Quiz-App, общо 40 теста с по три въпроса. Теса свързани от самите уроци, но приложението за тестове може да се стартира локално или да се разположи в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те постепенно се локализират.
> **Забележка относно викторините**: Всички викторини се намират в папката Quiz-App, общо 40 викторини с по три въпроса всяка. Теса свързани от уроците, но приложението за викторини може да се изпълнява локално или да се разполага в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Постепенно се локализират.
## 🎓 Примери за начинаещи
## 🎓 Примери, подходящи за начинаещи
**Нови в науката за данни?** Създадохме специален [директория с примери](examples/README.md) с прост, добре коментиран код, който ще ви помогне да започнете:
**Новак в науката за данни?** Създадохме специална [директория с примери](examples/README.md) с прост, добре коментиран код, за да ви помогнем да започнете:
- 🌟 **Здравей свят** - Вашата първа програма за наука за данни
- 📂 **Зареждане на данни** - Научете седа четете и изследвате набори от данни
- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и търсене на модели
- 📈 **Основна визуализация** - Създаване на диаграми и графики
- 🔬 **Реален проект** - Цялостен работен процес от начало до край
- 🌟 **Hello World** - Вашата първа програма за наука за данни
- 📂 **Зареждане на данни** - Научете секак да четете и разглеждате набори от данни
- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и намиране на модели
- 📈 **Базова визуализация** - Създаване на диаграми и графики
- 🔬 **Реален проект** - Пълен работен процес от начало до край
Всеки пример включва подробни коментари, обясняващи всяка стъпка, което го прави идеален за абсолютни начинаещи!
Всеки пример включва подробни коментари, които обясняват всяка стъпка, което го прави перфектен за абсолютни начинаещи!
👉 **[Започнете с примерите](examples/README.md)** 👈
## Уроци
||
||
|:---:|
| Наука за данни за начинаещи: План - _Скицник от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Наука за данни за начинаещи: Пътна карта - _Скичноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Номер на урока | Тема | Групиране на урока | Цели за обучение | Свързан урок | Автор |
| Номер на урок | Тема | Група уроци | Учебни цели | Връзка към урок | Автор |
| 01 | Определяне на науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните понятия зад науката за данни и как тя е свързана с изкуствен интелект, машинно обучение и големи данни. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) |
| 02 | Етика в науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Концепции, предизвикателства и рамки на етиката в данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Определяне на данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните чести източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Въведение в статистиката и вероятността | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники на вероятност и статистика за разбиране на данните. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) |
| 05 | Работа с релационни данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в релационни данни и основите на изследване и анализ на релационни данни с езика за структурирани заявки, известен като SQL (произнася се “си-кю-ел”). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофър](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Работа с NoSQL данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в нерелационни данни, различните им типове и основите на изследване и анализ на документно-базирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Работа с Python | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Основи на използването на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчва се основно разбиране на програмирането с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) |
| 08 | Подготовка на данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Теми за техники за почистване и трансформиране на данните, за да се справят с проблеми като липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Визуализация на количества | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Научете как да използвате Matplotlib за визуализиране на данни за птици 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 01 | Определяне на науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните концепции зад науката за данни и как тя е свързана с изкуствения интелект, машинното обучение и големите данни. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) |
| 02 | Етика в науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Концепции, предизвикателства и рамки за етиката на данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Определяне на данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните често срещани източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Въведение в статистиката и вероятностите | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники по вероятности и статистика за разбиране на данни. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) |
| 05 | Работа с релационни данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в релационните данни и основи на изследване и анализ на релационни данни с езика за структурирани заявки, известен и като SQL (произнася се "си-квел"). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофър](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Работа с NoSQL данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Въведение в нерелационните данни, различните им типове и основи на изследване и анализ на документирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Работа с Python | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Основи на използването на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчително е основно разбиране на програмирането с Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) |
| 08 | Подготовка на данни | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Теми върху техники за почистване и трансформация на данни за справяне с предизвикателства като липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Визуализация на количества | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Научете как да използвате Matplotlib за визуализация на данни за птици 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Визуализация на разпределения на данни | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на наблюдения и тенденции в интервал. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Визуализация на пропорции | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на дискретни и групирани проценти. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Визуализация на връзки | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на връзки и корелации между набори от данни и техните променливи. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Значими визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за правене на визуализациите ви ценни за ефективно решаване на проблеми и прозрения. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни и първата му стъпка за придобиване и извличане на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Анализиране | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Комуникация | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху представяне на прозренията от данните по начин, който улеснява разбирането им от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джален](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тази серия уроци представя науката за данни в облака и нейните предимства. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели чрез инструменти с нисък код. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) |
| 13 | Значими визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за създаване на визуализации, ценни за ефективно решаване на проблеми и извличане на прозрения. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Въведение в жизнения цикъл на науката за данни и първата му стъпка - придобиване и извличане на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Анализ | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Този етап от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Комуникация | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Този етап от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху представянето на извлечените прозрения от данните по начин, който го прави по-лесен за разбиране от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джален](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тази серия от уроци въвежда науката за данни в облака и нейните предимства. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели с инструменти Low Code. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Разгръщане на модели с Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Наука за данни в реалния свят | [В дивата природа](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, базирани на наука за данни в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) |
| 20 | Наука за данни в реалния свят | [В дивата природа](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, базирани на науката за данни, в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Следвайте тези стъпки, за да отворите този пример в Codespace:
1. Кликнете върху менюто Code и изберете опцията Open with Codespaces.
1. Кликнете на падащото меню Code и изберете опцията Open with Codespaces.
2. Изберете + New codespace в долната част на панела.
За повече информация, вижте [документацията на GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
За повече информация вижте [документацията на GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Контейнери
Следвайте тези стъпки, за да отворите това репо в контейнер чрез вашия локален компютър и VSCode, използвайки разширението VS Code Remote - Containers:
Следвайте тези стъпки, за да отворите това хранилище в контейнер, използвайки локалния си компютър и VSCode чрез разширението VS Code Remote - Containers:
1. Ако използвате контейнер за разработка за първи път, уверете се, че системата ви отговаря на предварителните изисквания (т.е. имате инсталиран Docker) в [документацията за започване](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Ако това е първият ви път с development контейнер, уверете се, че системата ви отговаря на изискванията (например, че Docker е инсталиран) в [ръководството за започване](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
За да използвате това хранилище, можете да отворите хранилището в изолиран Docker том:
За да използвате това хранилище, можете да отворите хранилището в изолиран Docker обем:
**Забележка**: Под капака, това ще използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** за клониране на изходния код в Docker том вместо локалната файлова система. [Томове](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитаният механизъм за съхранение на данни на контейнера.
**Забележка**: Под капака, това използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, за да клонира изходния код в Docker обем вместо в локалната файлова система. [Обемите](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитаният механизъм за съхранение на данни на контейнер.
Или отворете локално клонирана или изтеглена версия на хранилището:
- Клонирайте хранилището на локалната си файлова система.
- Клонирайте това хранилище на локалната файлова система.
- Натиснете F1 и изберете командата **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте да стартира контейнера и опитайте.
- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте контейнерът да стартира и тествате.
## Достъп офлайн
## Офлайн достъп
Можете да стартирате тази документация офлайн, като използвате [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локалната си машина, след което в основната папка на това хранилище напишете `docsify serve`. Уебсайтът ще се сервира на порт 3000 на вашия localhost: `localhost:3000`.
Можете да използвате тази документация офлайн чрез [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локалната си машина и след това в основната папка на това хранилище въведете `docsify serve`. Уебсайтът ще се обслужва на порт 3000 на вашия локален хост: `localhost:3000`.
> Забележка, бележниците няма да бъдат изобразявани чрез Docsify, така че когато трябва да изпълните бележник, направете това отделно в VS Code с работещ Python ядро.
> Забележка: бележниците няма да се рендерират чрез Docsify, затова ако трябва да стартирате бележник, направете го отделно във VS Code с изпълняващ се Python kernel.
## Други учебни програми
@ -197,28 +197,28 @@
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Агенти
### Azure / Edge / MCP / Агентии
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Поредица за генериращ AI
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Серия за Генеративен AI
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Основно обучение
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -226,22 +226,22 @@
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Поредица Copilot
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Серия Copilot
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## Получаване на помощ
**Имали проблеми?** Проверете нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми.
**Имате проблеми?** Разгледайте нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми.
Ако сте зациклили или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други обучаващи сеи опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанието се споделя свободно.
Ако се затруднявате или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанията се споделят свободно.
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки чесе стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за никакви недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Докатосе стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия оригинален език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за никакви недоразумения или неправилни тълкувания, възникнали при използването на този превод.
Azure Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, despre Data Science. Fiecare lecție include teste înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și un exercițiu. Pedagogia noastră bazată pe proiect vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită ca noile abilități să se „fixeze”.
Avocații Azure Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, dedicat Științei Datelor. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă demonstrată pentru a face noile abilități să "rămână".
> Acest depozit include peste 50 de traduceri în limbi care cresc semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout:
> Acest depozit include peste 50 de traduceri în limbi diferite, ceea ce crește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout:
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> Acest lucru îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă.
> Aceasta îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Dacă dorești să fie suportate limbi suplimentare de traducere, acestea sunt listate [aici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
Avem în desfășurare o serie Discord "Learn with AI", află mai multe și alătură-te la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri pentru folosirea GitHub Copilot în Data Science.
Avem o serie Discord “Învață cu AI” în desfășurare, află mai multe și alătură-te la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi trucuri și sfaturi pentru folosirea GitHub Copilot pentru Știința Datelor.
@ -59,74 +59,74 @@ Avem în desfășurare o serie Discord "Learn with AI", află mai multe și ală
Începe cu următoarele resurse:
- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pe această pagină găsești resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Aceasta este o pagină pe care vrei să o marchezi și să o verifici din când în când deoarece înlocuim conținutul cel puțin lunar.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, acest lucru ar putea fi calea ta spre Microsoft.
- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pe această pagină vei găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher de certificare gratuit. Aceasta este o pagină pe care vrei să o adaugi la favorite și să o verifici din când în când, deoarece conținutul se schimbă cel puțin lunar.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta poate fi calea ta spre Microsoft.
# Începe
# Începutul
## 📚 Documentație
- **[Ghid de instalare](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurația începătorilor
- **[Ghid de utilizare](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri de lucru comune
- **[Ghid de Instalare](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurarea mediului pentru începători
- **[Ghid de Utilizare](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri de lucru comune
- **[Depanare](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluții pentru probleme frecvente
- **[Ghid pentru contribuții](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect
- **[Pentru profesori](for-teachers.md)** - Ghidare pentru predare și resurse pentru clasă
- **[Ghid Contribuire](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect
- **[Pentru Profesori](for-teachers.md)** - Ghid pentru predare și resurse pentru clasă
## 👨🎓 Pentru Studenți
> **Începători Compleți**: Ești nou în data science? Începe cu [exemplele noastre prietenoase pentru începători](examples/README.md)! Aceste exemple simple, bine comentate, te vor ajuta să înțelegi bazele înainte de a începe curriculum-ul complet.
> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă fork la tot repo-ul și realizează singur exercițiile, începând cu un quiz pre-lectură. Apoi citește lecția și realizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, nu copiază codul soluției; totuși, codul este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, recomandăm [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Începători Compleți**: Nou în știința datelor? Începe cu [exemplele noastre prietenoase pentru începători](examples/README.md)! Aceste exemple simple și bine comentate te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a te adânci în curriculumul complet.
> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă un fork la întregul repo și completează exercițiile singur, începând cu un chestionar pre-lectură. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât să copiezi codul soluției; cu toate acestea, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată spre proiect. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți împreună conținutul. Pentru studiu suplimentar, recomandăm [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Pornire rapidă:**
1. Consultă [Ghidul de instalare](INSTALLATION.md) pentru configurarea mediului
2. Revizuiește [Ghidul de utilizare](USAGE.md) pentru a învăța cum să folosești curriculum-ul
3. Începe cu Lecția 1 și lucrează în ordine
4. Alătură-te comunității noastre [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pentru suport
**Pornire Rapidă:**
1. Verifică [Ghidul de Instalare](INSTALLATION.md) pentru a seta mediul
2. Revizuiește [Ghidul de Utilizare](USAGE.md) pentru a învăța cum să folosești curriculumul
3. Începe cu Lecția 1 și parcurge-le în ordine
4. Alătură-te comunității noastre pe [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pentru suport
## 👩🏫 Pentru Profesori
> **Profesori**: am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Profesori**: am inclus [unele sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Am aprecia feedback-ul dumneavoastră [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> 🎥 Apasă pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect și oamenii care l-au creat!
> 🎥 Dă clic pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect și oamenii care l-au creat!
## Pedagogie
Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este bazat pe proiecte și că include frecvent chestionare. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principiile de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu date, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare în lumea reală a științei datelor și altele.
Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: să fie bazat pe proiecte și să includă teste frecvente. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu date, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de folosire reale ale științei datelor și altele.
În plus, un chestionar cu miză redusă înaintea unei clase setează intenția studentului către învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea chestionar după clasă asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi urmat integral sau parțial. Proiectele încep mic și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni.
În plus, un test cu miză redusă înaintea unei clase setează intenția studentului față de învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea test după clasă asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi urmat în totalitate sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni.
> Găsește [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Ghidul de contribuție](CONTRIBUTING.md), [Ghidul de traduceri](TRANSLATIONS.md). Așteptăm cu drag feedback-ul tău constructiv!
> Găsește [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), ghidurile de [Traduceri](TRANSLATIONS.md). Apreciem feedback-ul tău constructiv!
## Fiecare lecție include:
- Sketchnote opțional
- Video suplimentar opțional
- Chestionar de încălzire înainte de lecție
- Test de încălzire înaintea lecției
- Lecție scrisă
- Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghid pas cu pas pentru realizarea proiectului
- Verificări de cunoștințe
- Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului
> **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele sunt conținute în folderul Quiz-App, pentru un total de 40 de chestionare a câte trei întrebări fiecare. Ele sunt linkate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmează instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Acestea sunt localizate treptat.
> **Un comentariu despre teste**: Toate testele se găsesc în folderul Quiz-App, cu 40 de teste în total a câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din lecții, dar aplicația de test poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmează instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Se traduc progresiv.
## 🎓 Exemple Prietenoase pentru Începători
## 🎓 Exemple Prietenoase Pentru Începători
**Ești nou în Știința Datelor?** Am creat un director special [exemple](examples/README.md) cu cod simplu și bine comentat pentru a te ajuta să începi:
**Ești nou în știința datelor?** Am creat un [director de exemple](examples/README.md) special cu cod simplu și bine comentat pentru a te ajuta să începi:
- 🌟 **Hello World** - Primul tău program de știință a datelor
- 📂 **Încărcarea Datelor** - Învață să citești și să explorezi seturi de date
- 📊 **Analiză Simplă** - Calculează statistici și găsește tipare
- 📈 **Vizualizare de Bază** - Creează grafice și diagrame
- 🔬 **Proiect din Lumea Reală** - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit
- 🌟 **Hello World** - Primul tău program de știința datelor
- 📂 **Încărcarea datelor** - Învață să citești și să explorezi seturi de date
- 📊 **Analiză simplă** - Calculează statistici și găsește tipare
- 📈 **Vizualizare de bază** - Creează grafice și diagrame
- 🔬 **Proiect real** - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit
Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începătorii absoluți!
Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începători absoluți!
👉 **[Începe cu exemplele](examples/README.md)** 👈
@ -135,69 +135,69 @@ Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind pe
||
|:---:|
| Știința Datelor pentru Începători: Plan - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Număr Lecție | Subiect | Grupare Lecție | Obiective de Învățare | Lecție Linkuită | Autor |
| 01 | Definirea Științei Datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață conceptele de bază din spatele științei datelor și cum este legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data. | [lecție](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etica în Știința Datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Concepte, provocări și cadre etice în știința datelor. | [lecție](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definirea Datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Cum sunt clasificate datele și sursele comune ale acestora. | [lecție](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Introducere în Statistică & Probabilitate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Tehnici matematice de probabilitate și statistică pentru a înțelege datele. | [lecție](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Lucrul cu Date Relaționale | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date relaționale și elemente de bază pentru explorarea și analiza datelor relaționale cu limbajul Structured Query Language, cunoscut și ca SQL (pronunțat "see-quell"). | [lecție](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Lucrul cu Date NoSQL | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în datele non-relaționale, tipurile acestora și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date de tip document. | [lecție](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Lucrul cu Python | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Elemente de bază pentru utilizarea Python în explorarea datelor folosind biblioteci precum Pandas. Se recomandă înțelegerea de bază a programării în Python. | [lecție](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Pregătirea Datelor | [Lucrul cu Date](2-Working-With-Data/README.md) | Subiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor legate de date lipsă, inexacte sau incomplete. | [lecție](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizarea Cantităților | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Învață să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆 | [lecție](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizarea Relațiilor | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele acestora. | [lecție](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Vizualizări Semnificative | [Vizualizarea Datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnici și recomandări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de perspective. | [lecție](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclu de Viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiză | [Ciclu de Viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Comunicare | [Ciclu de Viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea insight-urilor din date într-un mod care facilitează înțelegerea de către factorii de decizie. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Știința Datelor în Cloud | [Date în Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile sale. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Știința Datelor în Cloud | [Date în Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Antrenarea modelelor folosind instrumente Low Code. |[lecție](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Știința Datelor în Cloud | [Date în Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Știința Datelor în Lumea Reală | [În Lumea Reală](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proiecte conduse de știința datelor în lumea reală. | [lecție](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| Știința datelor pentru începători: Plan - _Sketchnote de [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Număr lecție | Subiect | Grupare lecție | Obiective de învățare | Lecție legată | Autor |
| 01 | Definirea științei datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață conceptele de bază din spatele științei datelor și modul în care se leagă de inteligența artificială, învățarea automatizată și big data. | [lecție](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etica în știința datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Concepte, provocări și cadre ale eticii datelor. | [lecție](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definirea datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune. | [lecție](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Introducere în Statistică & Probabilitate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru înțelegerea datelor. | [lecție](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Lucrul cu date relaționale | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date relaționale și elemente de explorare și analiză a datelor relaționale folosind Structured Query Language, cunoscut și ca SQL (pronunțat „see-quell”). | [lecție](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) |
| 06 | Lucrul cu date NoSQL | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date non-relaționale, tipurile lor și elementele de explorare și analiză a bazelor de date de tip document. | [lecție](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Lucrul cu Python | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Bazele utilizării Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Este recomandată o înțelegere fundamentala a programării Python. | [lecție](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Pregătirea datelor | [Lucrul cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Obiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a gestiona provocările datelor lipsă, inexacte sau incomplete. | [lecție](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizarea cantităților | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Învață să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆 | [lecție](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizarea relațiilor | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele lor. | [lecție](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Vizualizări semnificative | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de perspective. | [lecție](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclu de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiza | [Ciclu de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 16 | Comunicare | [Ciclu de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea perspectivelor din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea decidenților. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) |
| 17 | Știința datelor în cloud | [Date în cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile sale. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Știința datelor în cloud | [Date în cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Antrenarea modelelor folosind unelte Low Code. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Știința datelor în cloud | [Date în cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio. | [lecție](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Știința datelor în teren | [În teren](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proiecte bazate pe știința datelor în lumea reală. | [lecție](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Urmează acești pași pentru a deschide acest exemplu într-un Codespace:
1. Apasă meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces.
1. Dă clic pe meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces.
2. Selectează + New codespace în partea de jos a panoului.
Pentru mai multe informații, vezi [documentația GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
Pentru mai multe informații, consultă [documentația GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
## VSCode Remote - Containere
Urmează acești pași pentru a deschide acest depozit într-un container folosind mașina ta locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:
1. Dacă folosești pentru prima dată un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele prealabile (adică ai instalat Docker) în [documentația de introducere](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Dacă este prima dată când folosești un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele prealabile (adică ai instalat Docker) din [documentația de început](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Pentru a folosi acest depozit, poți deschide fie depozitul într-un volum Docker izolat:
**Notă**: În spate, acest lucru va folosi comanda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în loc de sistemul local de fișiere. [Volumele](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sunt mecanismul preferat pentru persistarea datelor containerului.
**Notă**: În fundal, se va folosi comanda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în loc de sistemul local de fișiere. [Volumele](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sunt mecanismul recomandat pentru persistența datelor containerului.
Sau deschide o versiune clonată sau descărcată local a depozitului:
Sau deschide o copie clonată local sau descărcată a depozitului:
- Clonează acest depozit pe sistemul tău local.
- Apasă F1 și selectează comanda **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Selectează copie clonată a acestui folder, așteaptă să pornească containerul și încearcă.
- Selectează copia clonată a acestui folder, așteaptă să pornească containerul și încearcă.
## Acces offline
Poți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork-uiește acest repo, [instalează Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 la localhost-ul tău: `localhost:3000`.
Poți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fă fork la acest repo, [instalează Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul tău: `localhost:3000`.
> Atenție, notebook-urile nu vor fi randate prin Docsify, așa că când trebuie să rulezi un notebook, fă-o separat în VS Code folosind un kernel Python.
> Notă, caietele Jupyter nu vor fi afișate prin Docsify, așa că atunci când trebuie să rulezi un caiet, fă-o separat în VS Code cu un kernel Python.
## Alte Curriculumuri
## Alte Curricula
Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi:
Echipa noastră produce și alte curricula! Vezi:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agenți
@ -208,18 +208,18 @@ Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi:
---
### Seria Inteligenței Generative
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Învățare de bază
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -228,26 +228,26 @@ Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi:
---
### Seria Copilot
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
**Întâmpini probleme?** Consultă [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme frecvente.
**Întâmpinați probleme?** Verificați [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune.
Dacă te blochezi sau ai întrebări legate de crearea aplicațiilor AI. Alătură-te altor învățăcei și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.
Dacă vă blocați sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de suport unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere automată AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea în urma utilizării acestei traduceri.
**Declinare de responsabilitate**:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesionistă realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm nicio responsabilitate pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.
[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
Azure Cloud Advocates v Microsoft s potešením ponúkajú 10-týždňový, 20-lekčný kurz venovaný Data Science. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné inštrukcie na dokončenie lekcie, riešenie a zadanie. Naša projektovo orientovaná pedagogika vám umožní učiť sa pri tvorbe, čo je overený spôsob, ako si nové zručnosti udržať.
Advokáti Azure Cloud v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekčný kurz venovaný Data Science. Každá lekcia obsahuje pred-lekčné a po-lekčné kvízy, písané pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a úlohu. Naša projektovo orientovaná pedagogika umožňuje učiť sa pri budovaní, čo je osvedčený spôsob, ako sa nové zručnosti dobre uchytia.
> Tento repozitár obsahuje viac ako 50 prekladov jazykov, čo výrazne zväčšuje veľkosť sťahovania. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout:
> Tento repozitár obsahuje viac ako 50 jazykových prekladov, čo výrazne zvyšuje veľkosť sťahovania. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout:
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> Toto vám poskytne všetko potrebné na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším sťahovaním.
> Toto vám dá všetko, čo potrebujete na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším sťahovaním.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Ak si prajete podporu ďalších jazykov, sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Ak si prajete podporu ďalších jazykov prekladov, sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
Máme prebiehajúcu Discord sériu Learn with AI, dozviete sa viac a pridajte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dostanete tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre Data Science.
Máme prebiehajúcu sériu Learn with AI na Discorde, dozviete sa viac a pridajte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky, ako využívať GitHub Copilot pre Data Science.
@ -59,145 +59,145 @@ Máme prebiehajúcu Discord sériu Learn with AI, dozviete sa viac a pridajte sa
Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:
- [Stránka študenta](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca možnosti na získanie certifikátového voucheru zadarmo. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť do záložiek a občas skontrolovať, pretože obsah pravidelne meníme aspoň raz do mesiaca.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridajte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu.
- [Stránka Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný certifikačný poukaz. Túto stránku si chcete uložiť medzi záložky a občas skontrolovať, pretože obsah meníme aspoň raz za mesiac.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridajte sa ku globálnej komunite študentských veľvyslancov, toto by mohla byť vaša cesta do Microsoftu.
# Začíname
## 📚 Dokumentácia
- **[Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md)** - Krok za krokom nastavenie pre začiatočníkov
- **[Používateľský sprievodca](USAGE.md)** - Ukážky a bežné pracovné postupy
- **[Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md)** - Riešenia bežných problémov
- **[Sprievodca prispievaním](CONTRIBUTING.md)** - Ako prispieť do tohto projektu
- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - Pokyny pre výučbu a zdroje pre triedu
- **[Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md)** - krok za krokom inštrukcie pre začiatočníkov
- **[Používateľský sprievodca](USAGE.md)** - príklady a bežné pracovné postupy
- **[Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md)** - riešenia bežných problémov
- **[Sprievodca prispievaním](CONTRIBUTING.md)** - ako prispieť do tohto projektu
- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - usmernenia pre výučbu a zdroje pre triedu
## 👨🎓 Pre študentov
> **Úplní začiatočníci**: Nový v oblasti data science? Začnite s našimi [príkladmi pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre komentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celého učebného plánu.
> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: pre samostatné používanie tohto učebného plánu, forkujte celý repozitár a dokončite cvičenia samostatne, začínajúc kvízom pred prednáškou. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšok aktivít. Snažte sa vytvárať projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; kód však nájdete v priečinkoch /solutions v každej lekcii orientovanej na projekt. Ďalšou možnosťou je vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Na ďalšie štúdium odporúčame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Úplní začiatočníci**: Ste nováčik vo vede o dátach? Začnite s našimi [príkladmi vhodnými pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre komentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celej osnovy.
> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: ak chcete používať tento kurz sami, vytvorte si forka celého repozitára a dokončujte cvičenia samostatne, začnite pred-lekčným kvízom. Potom si prečítajte lekciu a dokončite ostatné aktivity. Snažte sa projekty vytvárať pochopením lekcií namiesto kopírovania riešenia; kód s riešením je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii orientovanej na projekt. Ďalšou možnosťou je vytvoriť si študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Pre ďalšie štúdium odporúčame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Rýchly štart:**
1. Skontrolujte [Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md), ako nastaviť svoje prostredie
2. Prezrite si [Používateľský sprievodca](USAGE.md), aby ste sa naučili pracovať s učebným plánom
3. Začnite Lekciou 1 a pracujte postupne
4. Pridajte sa do našej [Discord komunity](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pre podporu
1. Prezrite si [Inštalačný sprievodca](INSTALLATION.md) a nastavte svoje prostredie
2. Prezrite si [Používateľský sprievodca](USAGE.md), aby ste sa naučili pracovať s osnovou
3. Začnite s Lekciou 1 a pokračujte postupne
4. Pridajte sa k našej [Discord komunite](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pre podporu
## 👩🏫 Pre učiteľov
> **Učitelia**: zahrnuli sme [niektoré návrhy](for-teachers.md), ako používať tento učebný plán. Radi by sme mali vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Spoznajte Tím
> **Učitelia**: pridali sme [niekoľko návrhov](for-teachers.md), ako používať túto osnovu. Radi privítame vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!
> 🎥 Kliknite na vyššie uvedený obrázok pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!
## Pedagogika
## Pedagógia
Pri tvorbe tohoto kurikula sme si zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečenie projektovo orientovaného prístupu a zahrnutie častých kvízov. Na konci tejto série študenti osvojia základné princípy dátovej vedy, vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia dátovej vedy a ďalšie.
Pri tvorbe tohto kurikula sme si vybrali dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby bolo založené na projektoch a aby obsahovalo časté kvízy. Na konci tejto série sa študenti naučia základné princípy dátovej vedy vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia dátovej vedy a ďalšie.
Okrem toho, nízkorizikový kvíz pred prednáškou nastavuje zámer študenta učiť sa danú tému, zatiaľ čo druhý kvíz po prednáške zabezpečuje lepšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné, a môže byť absolvované celé alebo iba čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími v priebehu 10-týždňového cyklu.
Okrem toho kvíz s nízkou záťažou pred hodinou nastavuje študentovi zámer učiť sa danú tému, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie uchovanie informácií. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné a môže byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a ku koncu desaťtýždňového cyklu sa stávajú čoraz komplexnejšími.
> Nájdite náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pokyny pre prispievateľov](CONTRIBUTING.md), [Pokyny na preklady](TRANSLATIONS.md). Radi uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu!
> Nájdete u nás [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Pokyny na preklady](TRANSLATIONS.md). Privítame vaše konštruktívne pripomienky!
## Každá lekcia obsahuje:
## Každá lekcia zahŕňa:
- Voliteľnú náčrtnú poznámku (sketchnote)
- Voliteľné doplnkové video
- Kvíz na zahriatie pred lekciou
- Nepovinnú sketchnotu
- Nepovinné doplnkové video
- Rozohrevný kvíz pred lekciou
- Písanú lekciu
- Pre projektovo zamerané lekcie, krok za krokom návody ako vytvoriť projekt
- Overovanie znalostí
- Pre projektové lekcie krok za krokom návody na vytvorenie projektu
- Kontroly vedomostí
- Výzvu
- Dodatočné čítanie
- Zadanie úlohy
- Doplnkovú literatúru
- Zadanie
- [Kvíz po lekcii](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov so 3 otázkami každý. Sú prepojené v rámci lekcií, no aplikáciu kvízov možno spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú.
> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú v priečinku Quiz-App, dohromady 40 kvízov po tri otázky. Sú prepojené v lekciách, ale kvízová aplikácia sa dá spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; postupujte podľa inštrukcií v priečinku `quiz-app`. Postupne prebieha lokalizácia.
## 🎓 Príklady priateľské pre začiatočníkov
**Nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať:
**Ste nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať:
- 🌟 **Hello World** - Váš prvý dátovo-viedny program
- 📂 **Nahrávanie dát** - Naučte sa čítať a skúmať dátové sady
- 🌟 **Hello World** - Váš prvý program v dátovej vede
- 📂 **Nahrávanie dát** - Naučte sa čítať a skúmať dátové súbory
- 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory
- 📈 **Základná vizualizácia** - Vytvorte grafy a diagramy
- 🔬 **Reálny projekt** - Kompletný pracovný postup od začiatku do konca
- 📈 **Základná vizualizácia** - Vytvárajte grafy a diagramy
- 🔬 **Reálny projekt** - Kompletný pracovný tok od začiatku do konca
Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, takže je ideálny pre úplných začiatočníkov!
Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, čo je ideálne pre absolútnych začiatočníkov!
👉 **[Začnite s príkladmi](examples/README.md)** 👈
## Lekcie
||
||
|:---:|
| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán cesty - _Náčrtná poznámka od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán - _Sketchnota od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcií | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor |
| Číslo lekcie | Téma | Zoskupenie lekcie | Učebné ciele | Prepojená lekcia | Autor |
| 01 | Definovanie dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelej inteligencie, strojovým učením a veľkými dátami. | [lekcia](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etika v dátovej vede | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dát. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 01 | Definovanie dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a jej súvislosť s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami. | [lekcia](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etika dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dát. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definovanie dát | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Ako sa dáta klasifikujú a ich bežné zdroje. | [lekcia](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky pre pochopenie dát. | [lekcia](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Práca s relačnými dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou štruktúrovaného dotazovacieho jazyka (SQL, vyslovuje sa "sí-kveil"). | [lekcia](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Práca s NoSQL dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nereľačných dát, ich typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz. | [lekcia](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Práca s Pythonom | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Základy používania Pythonu na prieskum dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné porozumenie programovaniu v Pythone. | [lekcia](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Príprava dát | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Témy týkajúce sa techník čistenia a transformácie dát na riešenie problémov chýbajúcich, nepresných alebo neúplných dát. | [lekcia](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizácia kvantít | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆 | [lekcia](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizácia distribúcií dát | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia pozorovaní a trendov v intervale. | [lekcia](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizácia vzťahov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia spojení a korelácií medzi množinami dát a ich premennými. | [lekcia](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Významné vizualizácie | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a rady, ako spraviť vaše vizualizácie hodnotnými pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 04 | Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na pochopenie dát. | [lekcia](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Práca s relačnými dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „see-quell“). | [lekcia](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Práca s NoSQL dátami | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačných dát, ich rôznych typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz. | [lekcia](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Práca s Python | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Základy používania Pythonu na skúmanie dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné porozumenie programovaniu v Pythone. | [lekcia](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Príprava dát | [Práca s dátami](2-Working-With-Data/README.md) | Témy techník úpravy a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nesprávnymi alebo neúplnými dátami. | [lekcia](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizácia množstiev | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆 | [lekcia](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizácia rozdelení dát | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia pozorovaní a trendov v intervale. | [lekcia](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizácia vzťahov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia spojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými. | [lekcia](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Významné vizualizácie | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a odporúčania na tvorbu vizualizácií hodnotných pre efektívne riešenie problémov a získavanie informácií. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analýza | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikácia | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje rozhodovacím činiteľom porozumenie. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tréning modelov pomocou Low Code nástrojov. |[lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Dátová veda v praxi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty založené na dátovej vede v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 16 | Komunikácia | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovacích pracovníkov. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tréning modelov pomocou nástrojov Low Code. |[lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Dátová veda v praxi | [V teréne](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty riadené dátovou vedou v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili túto ukážku v Codespace:
1. Kliknite na rozbaľovaciu ponuku Kód (Code) a vyberte možnosť Open with Codespaces.
Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tejto ukážky v Codespace:
1. Kliknite na rozbaľovacie menu Code a vyberte možnosť Open with Codespaces.
2. Vyberte + New codespace v spodnej časti panela.
Viac informácií nájdete v [GitHub dokumentácii](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
Pre viac informácií si pozrite [dokumentáciu GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili tento repozitár v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers:
Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri na vašom lokálnom zariadení pomocou VSCode a rozšírenia VS Code Remote - Containers:
1. Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa požiadavky (napr. že máte nainštalovaný Docker) podľa [dokumentácie na začiatok](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa požiadavky (napr. máte nainštalovaný Docker) v [dokumentácii "Začíname"](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Ak chcete použiť tento repozitár, môžete ho buď otvoriť v izolovanom Docker zväzku:
Na používanie tohto repozitára ho môžete buď otvoriť v izolovanom Docker volume:
**Poznámka**: Pod kapotou sa použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na naklonovanie zdrojového kódu do Docker zväzku namiesto lokálneho súborového systému. [Zväzky](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaným mechanizmom na trvalé ukladanie dát kontajnera.
**Poznámka**: Pod kapotou použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na naklonovanie zdrojového kódu do Docker volume namiesto lokálneho súborového systému. [Volume](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaný mechanizmus pre trvalé ukladanie dát kontajnera.
Alebo otvorte lokálne naklonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:
- Naklonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému.
- Naklonujte tento repozitár na váš lokálny súborový systém.
- Stlačte F1 a vyberte príkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Vyberte naklonovanú kópiu tejto zložky, počkajte, kým kontajner spustí, a vyskúšajte to.
- Vyberte naklonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte, kým kontajner spustí, a začnite skúmať.
## Offline prístup
## Prístup offline
Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvorte fork tohto repozitára, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašom lokálnom počítači, potom v koreňovom adresári tohto repozitára spustite príkaz `docsify serve`. Webová stránka bude servírovaná na porte 3000 na vašom localhoste: `localhost:3000`.
Túto dokumentáciu môžete používať offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvorte si fork tohto repozitára, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašom lokálnom zariadení, potom v koreňovom priečinku repozitára zadajte príkaz `docsify serve`. Webstránka vám bude servírovaná na porte 3000 na localhoste: `localhost:3000`.
> Poznámka, poznámkové bloky (notebooks) nebudú rendrované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, spravte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python jadrom.
> Poznámka: Notebooky nebudú renderované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, robte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom.
## Iné kurikuly
Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite si:
Náš tím tvorí aj ďalšie kurikuly! Pozrite si:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agenti
@ -208,7 +208,7 @@ Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite si:
---
### Séria Generatívnej AI
### Séria generatívnej AI
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -218,26 +218,26 @@ Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite si:
### Základné učenie
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Séria Copilot
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
**Máte problémy?** Pozrite si náš [Sprievodca riešením problémov](TROUBLESHOOTING.md) pre riešenia bežných problémov.
Ak ste zaseknutí alebo máte otázky o vytváraní AI aplikácií, pridajte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a znalosti sa voľne zdieľajú.
Ak budete mať zádrhel alebo otázky o vývoji AI aplikácií, pridajte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa zdieľajú bezplatne.
@ -248,6 +248,6 @@ Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby počas vývoja, navštívte:
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Vylúčenie zodpovednosti**:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, majte prosím na pamäti, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre dôležité informácie sa odporúča odborný ľudský preklad. Nezodpovedáme za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne výklady vyplývajúce z použitia tohto prekladu.
**Zrieknutie sa zodpovednosti**:
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, uvedomte si, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre dôležité informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nepreberáme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.
localizeflow[bot]
3 months ago