[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
Адвокатите на Azure Cloud в Microsoft с удоволствие предлагат 10-седмична учебна програма с 20 урока, изцяло посветена на Data Science. Всеки урок включва тест преди и след урока, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задача. Нашата педагогика, базирана на проекти, ви позволява да учите, докато строите, което е доказан начин новите умения да "залепнат".
Адвокати за облачни услуги на Microsoft са щастливи да предложат 10-седмична, 20-урочна учебна програма за Данни науки. Всеки урок включва тестове преди и след урока, писмени инструкции за завършване на урока, решение и задание. Нашата проектно-ориентирана педагогика ви позволява да учите, докато изграждате, изпитан начин новите умения да „залепнат“.
> Това хранилище включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера за изтегляне. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:
> Това хранилище включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера на изтегляне. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -53,151 +53,151 @@
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.
> Това ви осигурява всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.
**Ако желаете да се поддържат допълнителни езици за превод, теса изброени [тук](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
Имаме текуща Discord серия „ученес AI“, научете повече и се присъединете към нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември, 2025г. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за Data Science.
Имаме текуща серия в Discord „Научис AI“, научете повече и се присъединете към нас на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) от 18 до 30 септември, 2025. Ще получите съвети и трикове за използване на GitHub Copilot за Данни науки.
# Вие студент ли сте?
# Студент ли сте?
Започнете с следните ресурси:
- [Student Hub страница](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Тук ще намерите ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини да получите безплатен сертификатен ваучер. Това естраница, която искате да запазите и да проверявате от време на време, тъй като съдържаниетосе обновява поне веднъж месечно.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присъединете се към глобална общност от студенти посланици, това може да е вашият път към Microsoft.
- [Студентска страница](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На тази страница ще намерите ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини да получите безплатен сертификатен ваучер. Това еедна страница, която искате да добавите в отметките си и да проверявате от време на време, тъй като сменяме съдържанието поне веднъж месечно.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присъединете се към глобална общност на студентски посланици, това може да бъде вашият път към Microsoft.
# Започване
## 📚 Документация
- **[Ръководство за инсталиране](INSTALLATION.md)** - Стъпка по стъпка инструкции за настройка за начинаещи
- **[Ръководство за използване](USAGE.md)** - Примери и често използвани работни потоци
- **[Ръководство за инсталация](INSTALLATION.md)** - Инструкции стъпка по стъпка за настройка за начинаещи
- **[Упътване 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 допринесете за този проект
- **[За учители](for-teachers.md)** - Препоръки за преподаване и материали за класната стая
- **[Ръководство за принос](CONTRIBUTING.md)** - Как да допринасяте за този проект
- **[За учители](for-teachers.md)** - Насоки за преподаване и ресурси за класната стая
## 👨🎓 За студенти
> **Пълни начинаещи**: Нови ли сте в data science? Започнете с нашите [примери за начинаещи](examples/README.md)! Тези прости, добре коментирани примери ще ви помогнат да разберете основите преди да се потопите в цялата учебна програма.
> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, направете форк на цялото хранилище и направете упражненията сами, започвайки с тест преди лекцията. После прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте се да създавате проектите, като разбирате уроците вместо да копирате кода за решения; въпреки това този код е наличен в папките /solutions във всеки урок, ориентиран към проект. Друга идея е да създадете учебна група с приятели и да преминете съдържанието заедно. За по-нататъшно учене препоръчваме [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Пълни начинаещи**: Нови в данните науки? 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 цялата учебна програма.
> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, форкнете цялото хранилище и завършвайте упражненията самостоятелно, започвайки с тест преди лекцията. След това прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте се да създавате проектите чрез разбиране на уроците, а не чрез копиране на кода на решенията; въпреки това този код е наличен в папките /solutions във всеки ориентиран към проекти урок. Друга идея е да сформирате учебна група с приятели и да преминете заедно през съдържанието. 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 инсталация](INSTALLATION.md), за да настроите средата си
2. Прегледайте [Ръководството за използване](USAGE.md), за да научите как да работите с учебната програма
2. Прегледайте [Упътването за употреба](USAGE.md), за да научите как да работите с учебната програма
3. Започнете с урок 1 и продължете последователно
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**: включихме [някои предложения](for-teachers.md) за използването на тази учебна програма. Ще се радваме на вашата обратна връзка [в нашия дискусионен форум](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> 🎥 Кликнете на изображението по-горе за видео за проекта и хората, които саго създали!
> 🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха!
## Педагогика
Избрахме два педагогически принципа при създаването на тази учебна програма: да бъде базирана на проект и да включва често повтарящи се тестове. В края на този курс студентите ще са научили основните принципи на науката за данните, 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 данните и още.
Избрахме два педагогически принципа при изграждането на тази учебна програма: да бъде базирана на проекти и да включва чести тестове. В края на тази серия студентите ще са научили основни принципи на науката за данни, включително етични концепции, подготовка на данни, различни начини за работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални случаи на употреба на науката за данни и други.
Освен това, тест с нисък залог преди урок задава намерението на студента да изучава дадена тема, докато втори тест след урок осигурява по-нататъшна запаметяемост. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да сепремине изцяло или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни до края на 10-седмичния цикъл.
Освен това, ниско натоварващ тест преди урок поставя намерението на студента към изучаването на тема, докато втори тест след урока осигурява по-добро запомняне. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да се изучава цялостно или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни до края на 10-седмичния цикъл.
- За уроци базирани на проекти – стъпка по стъпка ръководства за изграждане на проекта
- За уроци, базирани на проекти, стъпка по стъпка ръководства за изграждане на проекта
- Проверки на знанията
- Предизвикателство
- Допълнително четиво
- Задача
- Задание
- [Тест след урока](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Забележка относно тестовете**: Всички тестове се съдържат в папката Quiz-App, общо 40 теста с по три въпроса всеки. Теса свързани от уроците, но приложението за тестове може да се изпълнява локално или да се деплойва в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те постепенно се локализират.
> **Бележка относно тестовете**: Всички тестове са в папката Quiz-App и са общо 40 теста с по три въпроса всеки. Теса свързани от уроците, но тестовото приложение може да се стартира локално или да се публикува в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те постепенно се локализират.
## 🎓 Примери за начинаещи
**Нов в науката за данните?** Създадохме специална [директория с примери](examples/README.md) с прост и добре коментиран код, който да ви помогне да започнете:
**Нов в науката за данни?** Създадохме специален [директория с примери](examples/README.md) със семпъл, добре коментиран код, за да ви помогне да започнете:
- 🌟 **Hello World** - Вашата първа програма по наука за данните
- 📂 **Зареждане на данни** - Научете как да четете и изследвате набори от данни
- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и намиране 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 как да четете и разглеждате набори от данни
- 📊 **Прост анализ** - Изчисляване на статистики и откриване на модели
- 📈 **Основна визуализация** - Създавайте диаграми и графики
- 🔬 **Реален проект** - Пълен работен процес от начало до край
Всеки пример включва подробни коментари, обясняващи всяка стъпка, което го прави перфектен за абсолютни начинаещи!
Всеки пример включва подробни коментари, които обясняват всяка стъпка, което го прави идеален за абсолютни начинаещи!
👉 **[Започнете с примерите](examples/README.md)** 👈
## Уроци
||
||
|:---:|
| Наука за данни за начинаещи: План за обучение - _Скица от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Наука за данни за начинаещи: Пътна карта - _Скицнота от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Номер на урок | Тема | Групиране на урока | Учебни цели | Свързан урок | Автор |
| Номер на урока | Тема | Групиране на уроци | Учебни цели | Свързан урок | Автор |
| 01 | Дефиниране на науката за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните концепции зад науката за данни и как тя се свързвас 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 на етиката в данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Дефиниране на данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Как се класифицират данните и техните чести източници. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Въведение в статистиката и вероятността | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математическите техники на вероятността и статистиката 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 релационните данни и основите на изследване и анализ на релационни данни със структуриран език за заявки, известен като SQL (произнася се “си-куел”). | [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, техните различни типове и основите на изследване и анализ на документ-ориентирани бази данни. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Работа с Python | [Работа с данни](2-Working-With-Data/README.md) | Основи на използване на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчва се основно разбиране на Python програмирането. | [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 справяне с проблемите на липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](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) |
| 10 | Визуализация на разпределение на данните | [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 взаимоотношения | [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 | Смислени визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за правене на визуализациите стойностни за ефективно решаване на проблеми и изводи. | [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) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Анализиране | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данни. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Комуникация | [Жизнен цикъл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни сефокусира върху представянето на изводите от данните по начин, който улеснява разбирането им от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тази серия от 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 [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели с използване на Low Code инструменти. |[урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Наука за данни в облака | [Облачни данни](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Деплойване на модели с Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Наука за данни в реалния свят | [Вдивата природа](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекти, базирани на науката за данните, в реалния свят. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 01 | Дефиниране на наука за данни | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Научете основните концепции зад науката за данни и как тя е свързанас 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 на етиката на данните. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитя](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Дефиниране 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 вероятността | [Въведение](1-Introduction/README.md) | Математически техники за 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 релационни данни и основи за проучване и анализ на релационни данни с езика Structured Query Language, известен още като SQL („сикуел“). | [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, техните видове и основи за проучване и анализ на документоориентирани 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 проучване 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 за техники на данни за почистване и трансформиране на данни, за да се справят с предизвикателствата на липсващи, неточни или непълни данни. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Визуализиране на количества | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Научете как да използвате Matplotlib за визуализиране на данни за птици 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Визуализиране на разпределения на данни | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на наблюдения и тенденции в даден интервал. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Визуализиране на пропорции | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на дискретни и групирани проценти. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Визуализиране на връзки | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализиране на връзките и корелациите между набори от данни и техните променливи. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Смислени визуализации | [Визуализация на данни](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и насоки за създаване на визуализации, които са ценни за ефективно решаване на проблеми и придобиване 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 | 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 сесъсредоточава върху представяне на прозренията от данните по начин, който улеснява разбирането им от вземащите решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джейлън](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Наука за данни в облака | [Облак](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 | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение на модели с Low Code инструменти. |[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 | [Облак](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 | [Вприродата](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 на падащото меню Code и изберете опцията Open with Codespaces.
Следвайте тези стъпки, за да отворите този образец в Codespace:
1. Кликнете върху менюто Code и изберете опцията Open with Codespaces.
2. Изберете + New codespace в долната част на панела.
За повече информация вижте [GitHub документацията](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
За повече информация, разгледайте [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, използвайки локалната си машина и VSCode чрез разширението VS Code Remote - Containers:
Следвайте тези стъпки, за да отворите това хранилище в контейнер, използвайки локалната си машина и VSCode с разширението VS Code Remote - Containers:
1. Ако използвате контейнер за разработка за първи път, моля уверете се, че системата ви отговаря на изискванията (т.е. имате инсталиран Docker) в [документацията за начало](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Ако използвате контейнер за разработка за първи път, уверете се, че системата ви отговаря на изискванията (напр. имате инсталиран Docker) в [документацията за започване](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
За да използвате това репо, можете или да го отворите в изолиран Docker volume:
За да използвате това хранилище, можете или да го отворите в изолиран Docker том:
**Забележка**: Под капака това ще използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, за да клонира изходния код в Docker volume вместо в локалната файлова система. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитаният механизъм за съхранение на данни на контейнера.
**Забележка**: Това ще използва командата Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** за клониране на сорс кода в Docker том вместо в локалната файлова система. [Томовете](https://docs.docker.com/storage/volumes/) са предпочитан механизъм за съхранение на данни на контейнера.
Или да отворите локално клонирано или изтеглено копие на репото:
Или отворете локално клонирано или изтеглено копие на хранилището:
- Клонирайте това репо на локалната файлова система.
- Натиснете F1 и изберете команда **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте да стартира контейнера и пробвайте.
- Клонирайте това хранилище локално.
- Натиснете F1 и изберете командата**Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте контейнерът да се стартира и опитайте.
## Офлайн достъп
Можете да изпълнявате тази документация офлайн чрез [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това репо, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локалната си машина, след това в основната папка на това репо, изпълнете `docsify serve`. Уебсайтът ще бъде обслужван на порт 3000 на localhost: `localhost:3000`.
Можете да използвате тази документация офлайн с помощта на [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкнете това хранилище, [инсталирайте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на локалната си машина, след това в главната папка на това хранилище изпълнете `docsify serve`. Уебсайтът ще работи на порт 3000 на локалния ви компютър: `localhost:3000`.
> Забележка: бележниците няма да се визуализират с Docsify, така че когато трябва да изпълните бележник, направете го отделно в VS Code, използвайки Python kernel.
> Забележка, бележниците няма да се изобразяват от Docsify, така че когато трябва да стартирате бележник, направете го отделно във VS Code със стартиран Python kernel.
## Други учебни програми
@ -205,20 +205,20 @@
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](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 / Агентите
### Azure / Edge / MCP / Агенти
[](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)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Поредицата за генеративен AI
### Серия 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)
@ -228,36 +228,36 @@
### 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/ai-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)
[](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)
---
### Поредицата Copilot
### 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)
**Срещате проблеми?** Вижте нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми.
**Имате проблеми?** Вижте нашето [Ръководство за отстраняване на проблеми](TROUBLESHOOTING.md) за решения на често срещани проблеми.
Ако забиете или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусиите 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 ученици и опитни разработчици за обсъждания относно MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанието се споделя свободно.
Този документ е преведен с помощта на автоматизирана услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия първоначален език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за възникнали недоразумения или неправилни тълкувания вследствие на използването на този превод.
**Отговорност**:
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматичните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.
[](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)
Avocații Azure Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, 20 de lecții, toate despre Data Science. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție și o sarcină. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați construind, o metodă dovedită pentru a face noile abilități să „rămână”.
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 chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru finalizarea lecției, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită prin care noile abilități „se fixează”.
> Acest depozit include traduceri în peste 50 de limbi, ceea ce crește semnificativ dimensiunea de descărcare. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout:
> Acest depozit include traduceri în peste 50 de limbi, ceea ce mărește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -53,15 +53,15 @@ Avocații Azure Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> Acest lucru îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o viteză de descărcare mult mai mare.
> 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 se adauge limbi suplimentare de traducere, acestea sunt listate [aici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Dacă dorești să sprijini limbile de traducere suplimentare, acestea sunt listate [aici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
Avem o serie Discord „învățăm cu AI” în desfășurare, află mai multe și alătură-te nouă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri despre cum să folosești GitHub Copilot pentru Data Science.
Avem în desfășurare o serie pe Discord despre învățarea cu AI, află mai multe și alătură-te nouă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri despre utilizarea GitHub Copilot pentru Data Science.
@ -69,72 +69,72 @@ Avem o serie Discord „învățăm cu AI” în desfășurare, află mai multe
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, vei găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Aceasta este o pagină pe care vrei să o adaugi la favorite și să o verifici din când în când, deoarece conținutul este actualizat 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, ar putea fi drumul tău către 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 gratuit pentru certificare. Aceasta este o pagină pe care vrei să o marchezi și să o verifici din când în când deoarece actualizăm 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.
# Începem
# Începutul
## 📚 Documentație
- **[Ghid de Instalare](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru setare pentru începători
- **[Ghid de Utilizare](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri de lucru comune
- **[Depanare](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluții pentru probleme comune
- **[Ghid de Contribuire](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect
- **[Pentru Profesori](for-teachers.md)** - Ghid pentru predare și resurse pentru clasă
- **[Ghid de instalare](INSTALLATION.md)** - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurarea începătorilor
- **[Ghid de utilizare](USAGE.md)** - Exemple și fluxuri comune de lucru
- **[Depanare](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluții pentru probleme frecvente
- **[Ghid de contribuție](CONTRIBUTING.md)** - Cum să contribui la acest proiect
- **[Pentru profesori](for-teachers.md)** - Ghid didactic 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 să începi cursul complet.
> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, forchează întregul repository și completează exercițiile singur, începând cu un quiz înainte de lecție. Apoi citește lecția și fă restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, nu doar copiind codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiecte. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studiu suplimentar, recomandăm [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Începători Compleți**: Ești nou în data science? Începe cu [exemplele prietenoase pentru începători](examples/README.md)! Aceste exemple simple, bine comentate te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a te aventura în curriculum complet.
> **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă fork la întregul depozit și finalizează exercițiile singur, începând cu un chestionar înainte de lecție. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile în loc să copiezi codul soluțiilor; totuși, acest cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiecte. 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).
**Start rapid:**
1. Verifică [Ghidul de Instalare](INSTALLATION.md) pentru a-ți configura mediul
2. Consultă [Ghidul de Utilizare](USAGE.md) pentru a învăța cum să lucrezi cu curriculumul
3. Începe cu Lecția 1 și urmează 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-ți configura mediul
2. Consultă [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 de pe [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pentru suport
## 👩🏫 Pentru Profesori
> **Profesorilor**: am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să ne oferiți feedback [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Profesori**: am [inclus câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback-ul vostru [în forumul nostru de discuții](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> 🎥 Faceți click pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și persoanele care l-au creat!
> 🎥 Apasă pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și oamenii care l-au creat!
## Pedagogie
Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea faptului că este bazat pe proiecte și că include teste frecvente. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de lucru cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare reală ale 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 datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri reale de utilizare a științei datelor și altele.
În plus, un test cu miză mică înainte de o lecție setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea test după lecție asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost proiectat să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 10 săptămâni.
În plus, un test cu mize scăzute înainte de o lecție setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea test după lecție asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost proiectat să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mic și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni.
> Găsiți [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), [Ghidurile de traducere](TRANSLATIONS.md). Așteptăm cu interes feedback-ul vostru constructiv!
> Găsiți [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Ghidul de contribuție](CONTRIBUTING.md), [Ghidul de traduceri](TRANSLATIONS.md). Apreciem feedback-ul constructiv!
## Fiecare lecție include:
- Sketchnote opțional
- Schiță opțională (sketchnote)
- Video suplimentar opțional
- Test de încălzire pre-lezare
- Test de încălzire înainte de lecție
- Lecție scrisă
- Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului
- Pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas pentru a construi proiectul
> **O notă despre teste**: Toate testele se găsesc în folderul Quiz-App, în total 40 de teste cu câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din interiorul lecțiilor, dar aplicația pentru teste poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Testele sunt treptat localizate.
> **O notă despre teste**: Toate testele sunt conținute în folderul Quiz-App, în total 40 de teste a câte trei întrebări fiecare. Ele sunt legate din lecții, dar aplicația de teste poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app`. Sunt localizate treptat.
## 🎓 Exemple prietenoase pentru începători
**Ești nou în știința datelor?** Am creat un director special [exemple](examples/README.md) cu cod simplu, bine comentat pentru a te ajuta să începi:
**Ești nou în Știința datelor?** Am creat un director special de [exemple](examples/README.md) 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 modele
- 📈 **Vizualizare de bază** - Creează diagrame și grafice
- 🔬 **Proiect real** - Flux complet de lucru de la început până la final
- 🌟 **Hello World** - Primul tău program de știința datelor
- 📂 **Încărcarea datelor** - Învățarea modului de a citi și explora seturi de date
- 📊 **Analiză simplă** - Calcularea statisticilor și găsirea tiparelor
- 📈 **Vizualizare de bază** - Crearea de diagrame și grafice
- 🔬 **Proiect real** - Flux complet de muncă de la început până la sfârșit
Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începători absoluti!
@ -143,68 +143,68 @@ Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind pe
| 01 | Definirea științei datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învățați conceptele de bază din spatele științei datelor și cum se raportează la inteligența artificială, învățarea automată și big data. | [lecția](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 pentru etica datelor. | [lecția](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. | [lecția](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Introducere în statistică și probabilitate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru a înțelege datele. | [lecția](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 elementele de bază ale explorării și analizei datelor relaționale cu limbajul de interogare structurat, cunoscut și sub numele de SQL (pronunțat „see-quell”). | [lecția](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 neraportate, tipurile lor variate și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date document. | [lecția](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. Se recomandă o înțelegere fundamentală a programării în Python. | [lecția](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) | Tematici privind tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor datelor lipsă, inexacte sau incomplete. | [lecția](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizarea cantităților | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Învață cum să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆 | [lecția](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizarea distribuțiilor de date | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval. | [lecția](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/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. | [lecția](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 efectivă a problemelor și obținerea de insight-uri. | [lecția](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și primul său pas de achiziție și extragere a datelor. | [lecția](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiză | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor. | [lecția](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Comunicare | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea insight-urilor extrase din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea de către factorii decidenți. | [lecția](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 ei. | [lecția](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. |[lecția](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. | [lecția](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) și [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Știința datelor în viața reală | [În sălbăticie](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proiecte conduse de știința datelor în lumea reală. | [lecția](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 01 | Definirea Științei datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Aflați conceptele de bază din spatele științei datelor și cum este legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data. | [lecție](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etica în Știința datelor | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Concepute etice, provocări și cadre de etică a 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) | 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 | [Lucru cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date relaționale și noțiuni de bază despre explorarea și analizarea datelor relaționale cu limbajul 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 | [Lucru cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Introducere în date non-relaționale, tipurile lor diverse și noțiuni de bază despre explorarea și analizarea bazelor de date documentare. | [lecție](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Lucrul cu Python | [Lucru cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Bazele folosirii Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Este recomandată o înțelegere fundamentală 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 | [Lucru cu date](2-Working-With-Data/README.md) | Tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor datelor lipsă, inexacte sau incomplete. | [lecție](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizarea cantităților | [Vizualizarea datelor](3-Data-Visualization/README.md) | Învățați să folosiți Matplotlib pentru a vizualiza datele 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 ghiduri pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de informații. | [lecție](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Introducere în ciclul de viață al științei datelor | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiză | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor. | [lecție](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Comunicare | [Ciclul de viață](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea informațiilor extrase din date într-un mod ușor de înțeles pentru factorii decizionali. | [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 mediul real | [În mediul real](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Proiecte de știința datelor aplicate în viața reală. | [lecție](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Urmați acești pași pentru a deschide acest exemplu într-un Codespace:
1. Faceți click pe meniul derulant Code și selectați opțiunea Open with Codespaces.
1. Apăsați meniul derulant Code și selectați opțiunea Open with Codespaces.
2. Selectați + New codespace în partea de jos a panoului.
Pentru mai multe informații, consultați [documentația GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Urmați acești pași pentru a deschide acest repo într-un container folosind mașina locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:
## VSCode Remote - Containers
Urmați acești pași pentru a deschide acest depozit într-un container utilizând mașina locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:
1. Dacă aceasta este prima dată când folosiți un container de dezvoltare, asigurați-vă că sistemul dvs. îndeplinește cerințele prealabile (de exemplu, să aveți Docker instalat) în [documentația pentru început](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Dacă este prima dată când folosiți un container de dezvoltare, asigurați-vă că sistemul îndeplinește cerințele (de exemplu, să aveți Docker instalat) din [documentația de început](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Pentru a folosi acest repository, puteți fie să deschideți repository-ul într-un volum izolat Docker:
Pentru a folosi acest depozit, îl puteți fie deschide într-un volum Docker izolat:
**Notă**: Sub capotă, aceasta 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 persistența datelor containerului.
**Notă**: Sub capotă, 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 de fișiere local. [Volumele](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sunt mecanismul preferat pentru persistarea datelor containerelor.
Sau să deschideți o versiune clonată sau descărcată local a repository-ului:
Sau deschideți o versiune clonată sau descărcată local a depozitului:
- Clonați acest repository în sistemul local de fișiere.
- Clonați acest depozit în sistemul de fișiere local.
- Apăsați F1 și selectați comanda **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Selectați copia clonată a acestui folder, așteptați să pornească containerul și testați.
- Selectați copia clonată a acestui folder, așteptați pornirea containerului și testați.
## Acces offline
Puteți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faceți fork la acest repo, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost: `localhost:3000`.
Puteți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faceți un fork al acestui repo, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Site-ul web va fi servit pe portul 3000 pe localhost: `localhost:3000`.
> Atenție, notebook-urile nu vor fi randate prin Docsify, așa că atunci când trebuie să rulați un notebook, faceți asta separat în VS Code folosind un kernel Python.
> Notă, notebook-urile nu vor fi redrenderizate prin Docsify, așa că atunci când aveți nevoie să rulați un notebook, faceți asta separat în VS Code rulând un kernel Python.
## Alte Curricula
## Alte curriculumuri
Echipa noastră produce și alte curriculum-uri! Verificați:
Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Verificați:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
### 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)
@ -238,26 +238,26 @@ Echipa noastră produce și alte curriculum-uri! Verificați:
---
### 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)
**Întâmpinați probleme?** Consultați ghidul nostru de [Depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune.
**Întâmpinați probleme?** Consultați [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune.
Dacă rămâneți blocat sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI. Alăturați-vă altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate suportivă unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.
Dacă aveți dificultăți sau întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă colegilor cursanți și dezvoltatorilor experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de susținere unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.
Acest document a fost tradus utilizând 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 de origine trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un traducător uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.
**Declinarea responsabilității**:
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 natală trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă utilizarea traducerii profesionale realizate de un traducător uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventuale neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.
[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
Azure Cloud Advocates v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekciový učebný plán všetkého o dátovej vede. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písané inštrukcie na dokončenie lekcie, riešenie a zadanie. Náš projektový prístup k výučbe vám umožňuje učiť sa počas tvorby, čo je osvedčený spôsob, ako nové schopnosti „uložiť“.
Azure Cloud Advocates v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekčný kurz zameraný na Data Science. Každá lekcia obsahuje predlekčný a poposledný kvíz, písomné inštrukcie na dokončenie lekcie, riešenie a úlohu. Naša projektová pedagogika vám umožňuje učiť sa pri tvorbe, čo je overený spôsob, ako nové zručnosti „zafixovať“.
> Tento repozitár obsahuje viac ako 50 jazykových prekladov, čo výrazne zvyšuje veľkosť sťahovania. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout:
> Tento repozitár obsahuje preklady do viac ako 50 jazykov, čo výrazne zvyšuje veľkosť stiahnutia. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -53,15 +53,15 @@ Azure Cloud Advocates v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lek
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> Toto vám poskytne všetko potrebné na dokončenie kurzu s omnoho rýchlejším stiahnutím.
> Toto vám poskytne všetko potrebné na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším stiahnutím.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Ak chcete podporovať ďalšie jazyky prekladov, sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Ak si želáte, aby boli podporované ďalšie jazyky s prekladmi, sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
Prebieha séria "Learn with AI" na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky, ako používať GitHub Copilot pre dátovú vedu.
Máme prebiehajúcu sériu Learn with AI na Discorde, dozviete sa viac a pripojíte sa na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dostanete tipy a triky na používanie GitHub Copilota pre Data Science.
@ -69,33 +69,33 @@ Prebieha séria "Learn with AI" na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k n
Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:
- [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 kupón. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť do záložiek a sledovať ju pravidelne, pretože obsah meníme aspoň raz mesačne.
- [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 vstupenka do Microsoftu.
- [Stránka pre študentov](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný certifikačný poukaz. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť do záložiek a občas si ju pozrieť, pretože obsah aspoň raz za mesiac meníme.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridajte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto by mohla byť vaša cesta do Microsoftu.
# Začíname
## 📚 Dokumentácia
- **[Inštalačný návod](INSTALLATION.md)** - Krok za krokom inštrukcie pre začiatočníkov
- **[Používateľský návod](USAGE.md)** - Príklady a bežné workflowy
- **[Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md)** - Riešenia bežných problémov
- **[Návod na príspevky](CONTRIBUTING.md)** - Ako prispieť do tohto projektu
- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - Pokyny na výučbu a materiály do triedy
- **[Inštalačný návod](INSTALLATION.md)** - krok za krokom nastavenie pre začiatočníkov
- **[Používateľský sprievodca](USAGE.md)** - príklady a bežné pracovné postupy
- **[Riešenie problémov](TROUBLESHOOTING.md)** - riešenia bežných problémov
- **[Sprievodca prispievania](CONTRIBUTING.md)** - ako prispieť do tohto projektu
- **[Pre učiteľov](for-teachers.md)** - pedagogické vedenie a materiály do triedy
## 👨🎓 Pre študentov
> **Celkom začiatočníci**: Noví v dátovej vede? Začnite s našimi [príkladmi vhodnými pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre okomentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, ako sa pustíte do plného učebného plánu.
> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: ak chcete tento učebný plán používať samostatne, forknete celý repozitár a dokončujte cvičenia postupne, začínajúc prednáškovým kvízom. Prečítajte si prednášku a dokončite ostatné aktivity. Pokúste sa vytvoriť projekty porozumením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; avšak tento kód je k dispozícii v priečinkoch /solutions v každej projektovo orientovanej lekcii. Ďalšou možnosťou je vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prechádzať 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 nový v oblasti data science? Začnite s našimi [príkladmi vhodnými pre začiatočníkov](examples/README.md)! Tieto jednoduché, dobre okomentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celej osnovy.
> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: ak chcete používať túto osnovu sami, vytvorte si fork celého repozitára a cvičenia riešte samostatne, začínajúc prednáškovým kvízom. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšok aktivít. Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania riešení; tie však nájdete v priečinkoch /solutions v každej projektovo orientovanej lekcii. Ďalším nápadom je založiť 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).
**Rýchly štart:**
1. Prezrite si [Inštalačný návod](INSTALLATION.md) a nastavte si prostredie
2. Preštudujte si [Používateľský návod](USAGE.md) a naučte sa pracovať s učebným plánom
3. Začnite s Lekciou 1 a pracujte postupne
1. Skontrolujte [Inštalačný návod](INSTALLATION.md) a nastavte si prostredie
2. Prečítajte 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 [niekoľko návrhov](for-teachers.md) na použitie tohto kurikula. Radi by sme dostali vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Učitelia**: zahrnuli sme [niekoľko návrhov](for-teachers.md), ako tento učebný plán používať. Radi privítame vaše spätné väzby [na našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
@ -103,105 +103,105 @@ Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:
> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!
## Pedagogika
## Pedagógia
Pri tvorbe tohto kurikula sme zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečiť, aby bolo projektovo orientované 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.
Pri tvorbe tohto učebného plánu sme si zvolili dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby bol založený na projektoch a aby obsahoval 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 nízkonákladový kvíz pred vyučovaním nastavuje študentovi zameranie na učenie témy, zatiaľ čo druhý kvíz po vyučovaní zabezpečuje ďalšie zafixovanie vedomostí. Toto kurikulum bolo navrhnuté ako flexibilné a zábavné a môže byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa počas 10-týždňového cyklu stávajú náročnejšími.
Okrem toho kvíz s nízkou záťažou pred hodinou nastavuje študentovi cieľ učiť sa danú tému, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie udržanie vedomostí. Tento učebný plán bol navrhnutý tak, aby bol flexibilný a zábavný, a môže byť absolvovaný celý alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa počas 10 týždňového cyklu stávajú zložitejšími.
> Nájdete tu náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Príspevky](CONTRIBUTING.md), [Pokyny k prekladu](TRANSLATIONS.md). Radi prijmeme vaše konštruktívne pripomienky!
- Pre projektové lekcie príručky krok za krokom, ako vytvoriť projekt
- Kontroly vedomostí
- Pre lekcie založené na projektoch, krok za krokom návody na vytvorenie projektu
- Overenia vedomostí
- Výzvu
- Doplnkové čítanie
- Zadanie
- [Kvíz po lekcii](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo je k dispozícii 40 kvízov so 3 otázkami v každom. Sú prepojené z lekcií, ale kvízová aplikácia môže byť spustená lokálne alebo nasadená do Azure; riaďte sa inštrukciami v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú.
> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov po tri otázky v každom. Sú prepojené v rámci lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; nasledujte inštrukcie v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú.
## 🎓 Príklady priateľské k začiatočníkom
## 🎓 Príklady vhodné pre začiatočníkov
**Nový v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať:
**Noví v dátovej vede?** Vytvorili sme špeciálny [adresár príkladov](examples/README.md) so jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať:
- 🌟 **Hello World** - Váš prvý program dátovej vedy
- 📂 **Načítanie dát** - Naučte sa čítať a skúmať datasety
- 🌟 **Hello World** - Váš prvý program v dátovej vede
- 📂 **Načítavanie dát** - Naučte sa čítať a skúmať datasety
- 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory
- 📈 **Základná vizualizácia** - Vytvorte grafy a diagramy
- 🔬 **Projekt z praxe** - Kompletný pracovný tok od začiatku do konca
- 🔬 **Projekt z reálneho sveta** - Kompletný pracovný tok od začiatku do konca
Každý príklad obsahuje detailné komentáre vysvetľujúce každý krok, čo ho robí ideálnym pre absolútnych začiatočníkov!
Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, čo je ideálne pre úplných začiatočníkov!
👉 **[Začnite s príkladmi](examples/README.md)** 👈
## Lekcie
||
||
|:---:|
| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán cesty - _Skicovačka od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Dátová veda pre začiatočníkov: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Číslo lekcie | Téma | Zoskupenie lekcie | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor |
| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcií | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor |
| 01 | Definovanie dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami. | [lekcia](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etika dátovej vedy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce dátovej etiky. | [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 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 jazyka Structured Query Language, známeho tiež ako SQL (vyslovuje sa „si-kwel“). | [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 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 zvládanie problémov s chýbajúcimi, nepresnými alebo neúplnými dátami. | [lekcia](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizácia množstiev | [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) | Vizualizovanie pozorovaní a trendov v rámci intervalu. | [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 na to, aby vaše vizualizácie boli cenné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvý krok – získavanie a extrakcia 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 tak, aby boli pre rozhodovateľov ľahko pochopiteľné. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 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 klasifikujú dáta a ich bežné zdroje. | [lekcia](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na porozumenie 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 dopytovacieho jazyka, známeho ako SQL (vyslovované “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 prieskum dát s knižnicami, ako je Pandas. Odporúča sa základné znalosť programovania 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 o technikách čistenia a transformácie dát na riešenie výziev so chýbajúcimi, nepresnými 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 údajov 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 rámci intervalu. | [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 dátovými sadami 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 vytváranie hodnotných vizualizácií pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku – získavanie a extrahovanie dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analyzovanie | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikácia | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentovanie poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje pochopenie pre rozhodovateľov. | [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 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 | [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 | [V teréne](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) |
| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov cez 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 teréne | [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) |
## GitHub Codespaces
Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto ukážkového projektu v Codespace:
1. Kliknite na rozbaľovaciu ponuku Kód a vyberte možnosť Open with Codespaces.
2. Vyberte + New codespace v spodnej časti panela.
Pre viac informácií si pozrite [dokumentáciu GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili tento príklad v Codespace:
1. Kliknite na rozbaľovacie menu Kód a vyberte možnosť Otvoriť v Codespaces.
2. Vyberte + Nový codespace v spodnej časti panela.
Pre viac informácií pozrite si [dokumentáciu GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Kontajnery
Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containery:
Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili tento repozitár v kontejnery pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers:
1. Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa požiadavky (napr. je nainštalovaný Docker) podľa [dokumentácie pre začiatočníkov](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Ak používate kontajner na vývoj po prvýkrát, uistite sa, prosím, že váš systém spĺňa požiadavky (t.j. máte nainštalovaný Docker) v [dokumentácii pre začiatočníkov](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Na používanie tohto repozitára môžete buď otvoriť repozitár v izolovanom Docker volume:
Pre využitie tohto repozitára môžete buď otvoriť repozitár v izolovanom Docker volume:
**Poznámka**: Pod kapotou sa použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na klonovanie zdrojového kódu do Docker volume namiesto lokálneho súborového systému. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaný mechanizmus na uchovávanie dát kontajnerov.
**Poznámka**: Pod kapotou sa 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 uchovávanie dát kontajnera.
Alebo otvorte lokálnu sklonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:
Alebo otvorte lokálne naklonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:
- Sklonujte tento repozitár na váš lokálny súborový systém.
- Naklonujte si tento repozitár do lokálneho súborového systému.
- Stlačte F1 a vyberte príkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Vyberte sklonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte na spustenie kontajnera a vyskúšajte si to.
- Vyberte naklonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte kým sa kontajner spustí, a vyskúšajte to.
## Prístup offline
## Offline prístup
Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Zforkujte tento repozitár, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na váš lokálny počítač, potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte príkaz `docsify serve`. Webová stránka bude dostupná na porte 3000 na vašom localhoste: `localhost:3000`.
Túto dokumentáciu môžete používať aj offline pomocou [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forknite tento repozitár, [nainštalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašom lokálnom počítači, potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte `docsify serve`. Webová stránka bude dostupná na porte 3000 na vašom localhost: `localhost:3000`.
> Poznámka, notebooky nebudú cez Docsify renderované, takže ak potrebujete spustiť notebook, urobte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom.
> Poznámka, notebooky sa cez Docsify nevykresľujú, preto ak potrebujete spustiť notebook, robte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom.
## Iné kurikuly
## Iné učebné plány
Náš tím vytvára aj iné kurikuly! Pozrite si:
Náš tím vytvára aj iné učebné plány! Pozrite si:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -210,15 +210,15 @@ Náš tím vytvára aj iné kurikuly! Pozrite si:
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agentúry
### Azure / Edge / MCP / Agenti
[](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)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Séria generatívnej umelej inteligencie
### 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)
@ -228,36 +228,36 @@ Náš tím vytvára aj iné 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://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)
Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky týkajúce sa tvorby AI aplikácií, pripojte sa k ďalším študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporujúca komunita, kde sú otázky vítané a zdieľanie vedomostí je slobodné.
Ak ste zablokovaní alebo máte otázky týkajúce sa vývoja AI aplikácií, pripojte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa slobodne zdieľajú.
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď 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 kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.
**Zrieknutie sa zodpovednosti**:
Tento dokument bol preložený pomocou automatizovanej prekladateľskej služby AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, prosím uvedomte si, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku by sa mal považovať za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.
localizeflow[bot]
6 days ago