# ডেটা সায়েন্সের জন্য শিক্ষাক্রম - শিক্ষার্থীদের জন্য
Azure Cloud Advocates টিম Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহের একটি পাঠক্রম নিয়ে এসেছে, যেখানে ২০টি পাঠ অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি পাঠে রয়েছে প্রাক-পাঠ এবং পর-পাঠ কুইজ, পাঠ সম্পন্ন করার জন্য লিখিত নির্দেশিকা, একটি সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট। প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষণ পদ্ধতির মাধ্যমে আপনি শিখতে পারবেন, যা নতুন দক্ষতা অর্জনের জন্য একটি প্রমাণিত পদ্ধতি।
Azure Cloud Advocates টিম Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহের একটি শিক্ষাক্রম নিয়ে এসেছে, যেখানে ২০টি পাঠ অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি পাঠে রয়েছে প্রাক-পাঠ এবং পর-পাঠ কুইজ, পাঠ সম্পন্ন করার জন্য লিখিত নির্দেশিকা, একটি সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট। প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদানের মাধ্যমে শেখার এই পদ্ধতি নতুন দক্ষতাগুলোকে আরও কার্যকরভাবে শিখতে সাহায্য করে।
| দ্বারা স্কেচনোট ](./sketchnotes/00-Title.png)|
||
|:---:|
| শিক্ষার্থীদের জন্য ডেটা সায়েন্স - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা স্কেচনোট_ |
| ডেটা সায়েন্স শিক্ষার্থীদের জন্য - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা স্কেচনোট_ |
## ঘোষণা - জেনারেটিভ AI-এর নতুন পাঠক্রম প্রকাশিত হয়েছে!
## ঘোষণা - জেনারেটিভ এআই-এর জন্য নতুন শিক্ষাক্রম প্রকাশিত হয়েছে!
আমরা জেনারেটিভ AI নিয়ে ১২টি পাঠের একটি নতুন পাঠক্রম প্রকাশ করেছি। এখানে আপনি শিখতে পারবেন:
আমরা সম্প্রতি জেনারেটিভ এআই নিয়ে ১২টি পাঠের একটি শিক্ষাক্রম প্রকাশ করেছি। এখানে আপনি শিখতে পারবেন:
- প্রম্পটিং এবং প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং
- টেক্সট এবং ইমেজ অ্যাপ তৈরি
@ -37,30 +37,30 @@ Azure Cloud Advocates টিম Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহ
নিম্নলিখিত রিসোর্স দিয়ে শুরু করুন:
- [স্টুডেন্ট হাব পেজ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): এখানে আপনি পাবেন শিক্ষার্থীদের জন্য রিসোর্স, স্টুডেন্ট প্যাক এবং এমনকি বিনামূল্যে সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায়। এই পেজটি বুকমার্ক করুন এবং নিয়মিত চেক করুন কারণ আমরা প্রতি মাসে অন্তত একবার কন্টেন্ট আপডেট করি।
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): একটি গ্লোবাল স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি হতে পারে Microsoft-এ প্রবেশের আপনার পথ।
- [স্টুডেন্ট হাব পেজ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): এখানে আপনি পাবেন শিক্ষার্থীদের জন্য প্রাথমিক রিসোর্স, স্টুডেন্ট প্যাক এবং এমনকি বিনামূল্যে সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায়। এই পেজটি বুকমার্ক করে রাখুন এবং নিয়মিত চেক করুন কারণ আমরা প্রতি মাসে কন্টেন্ট আপডেট করি।
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): একটি গ্লোবাল স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি হতে পারে Microsoft-এ আপনার প্রবেশের পথ।
# শুরু করা যাক
> **শিক্ষকগণ**: আমরা এই পাঠক্রম ব্যবহারের জন্য [কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) অন্তর্ভুক্ত করেছি। আমাদের [আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) আপনার মতামত জানাতে ভুলবেন না!
> **শিক্ষকগণ**: আমরা এই শিক্ষাক্রমটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তার জন্য [কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) অন্তর্ভুক্ত করেছি। আমাদের [আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) আপনার মতামত জানাতে ভুলবেন না!
> **[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**: এই পাঠক্রমটি নিজের মতো করে ব্যবহার করতে, পুরো রিপোজিটরি ফর্ক করুন এবং নিজে নিজে এক্সারসাইজ সম্পন্ন করুন, প্রাক-পাঠ কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর পাঠ পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রম সম্পন্ন করুন। পাঠগুলি বুঝে প্রকল্প তৈরি করার চেষ্টা করুন, সমাধান কোড কপি না করে; তবে, সেই কোড প্রতিটি প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে পাওয়া যাবে। আরেকটি ধারণা হতে পারে বন্ধুদের সাথে একটি স্টাডি গ্রুপ তৈরি করা এবং একসাথে কন্টেন্টটি পড়া। আরও পড়াশোনার জন্য, আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি।
> **[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**: এই শিক্ষাক্রমটি নিজে ব্যবহার করতে, পুরো রিপোজিটরি ফর্ক করুন এবং নিজে নিজে এক্সারসাইজ সম্পন্ন করুন, প্রাক-পাঠ কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর পাঠ পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রম সম্পন্ন করুন। পাঠগুলো বুঝে প্রকল্প তৈরি করার চেষ্টা করুন, সমাধান কোড কপি না করে; তবে সেই কোডটি প্রতিটি প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে পাওয়া যাবে। আরেকটি ধারণা হতে পারে বন্ধুদের সাথে একটি স্টাডি গ্রুপ তৈরি করা এবং একসাথে কন্টেন্টটি পড়া। আরও পড়াশোনার জন্য আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি।
**Gif তৈরি করেছেন** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
**গিফ তৈরি করেছেন** [মোহিত জয়সল](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রকল্প এবং এটি তৈরি করা ব্যক্তিদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখার জন্য!
## শিক্ষণ পদ্ধতি
## শিক্ষাদানের পদ্ধতি
আমরা এই পাঠক্রম তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষণ নীতিকে গুরুত্ব দিয়েছি: এটি প্রকল্প-ভিত্তিক এবং এতে নিয়মিত কুইজ অন্তর্ভুক্ত। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিগুলি শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটা নিয়ে কাজ করার বিভিন্ন পদ্ধতি, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব জীবনের ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছু।
আমরা এই শিক্ষাক্রমটি তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাদান নীতি অনুসরণ করেছি: এটি প্রকল্প-ভিত্তিক এবং এতে নিয়মিত কুইজ অন্তর্ভুক্ত। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিগুলি শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব জীবনের ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছু।
এছাড়াও, ক্লাসের আগে একটি সহজ কুইজ শিক্ষার্থীর মনোযোগ বিষয়বস্তুর দিকে নিয়ে যায়, এবং ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ বিষয়টি আরও ভালোভাবে মনে রাখতে সাহায্য করে। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদারভাবে ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে।
এছাড়াও, ক্লাসের আগে একটি সহজ কুইজ শিক্ষার্থীর মনোযোগ বিষয়বস্তুর দিকে নিয়ে যায়, এবং ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ বিষয়টি আরও ভালোভাবে মনে রাখতে সাহায্য করে। এই শিক্ষাক্রমটি নমনীয় এবং মজাদারভাবে ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলো ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে।
> আমাদের [আচরণবিধি](CODE_OF_CONDUCT.md), [অবদান](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক মতামতকে স্বাগত জানাই!
> আমাদের [আচরণবিধি](CODE_OF_CONDUCT.md), [অবদান](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়া স্বাগত জানাই!
## প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত:
@ -68,55 +68,55 @@ Azure Cloud Advocates টিম Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহ
- ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও
- প্রাক-পাঠ উষ্ণতা কুইজ
- লিখিত পাঠ
- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্প তৈরি করার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা
- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা
- জ্ঞান যাচাই
- একটি চ্যালেঞ্জ
- সম্পূরক পড়াশোনা
- অ্যাসাইনমেন্ট
- পর-পাঠ কুইজ
> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে, তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারে নির্দেশিকা অনুসরণ করুন। এগুলি ধীরে ধীরে স্থানীয় ভাষায় অনুবাদ করা হচ্ছে।
> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলো পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে, তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারে নির্দেশিকা অনুসরণ করুন। এগুলো ধীরে ধীরে স্থানীয় ভাষায় অনুবাদ করা হচ্ছে।
## পাঠসমূহ
| দ্বারা স্কেচনোট ](./sketchnotes/00-Roadmap.png)|
||
|:---:|
| শিক্ষার্থীদের জন্য ডেটা সায়েন্স: রোডম্যাপ - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা স্কেচনোট_ |
| ০৩ | ডেটার সংজ্ঞা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ হয় এবং এর সাধারণ উৎসগুলি। | [পাঠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| ০৪ | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল। | [পাঠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| ০৫ | সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ করা | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং SQL (যা "see-quell" নামে উচ্চারিত হয়) নামে পরিচিত স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে সম্পর্কযুক্ত ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| ০৬ | নন-রিলেশনাল ডেটার সাথে কাজ করা | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | নন-রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| ০৭ | পাইথনের সাথে কাজ করা | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | পাইথন ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের মৌলিক বিষয়, যেমন Pandas লাইব্রেরি। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের প্রাথমিক ধারণা সুপারিশ করা হয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| ০১ | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণাগুলি এবং এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটার সাথে কীভাবে সম্পর্কিত। | [পাঠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [দিমিত্রি](http://soshnikov.com) |
| ০৩ | ডেটা সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ হয় এবং এর সাধারণ উৎস। | [পাঠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [জেসমিন](https://www.twitter.com/paladique) |
| ০৪ | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল। | [পাঠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [দিমিত্রি](http://soshnikov.com) |
| ০৫ | সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ করা | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং SQL (যা "সিকুয়েল" নামে পরিচিত) ব্যবহার করে সম্পর্কযুক্ত ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [ক্রিস্টোফার](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| ০৬ | নন-রিলেশনাল ডেটার সাথে কাজ করা | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | নন-রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [জেসমিন](https://twitter.com/paladique)|
| ০৭ | পাইথনের সাথে কাজ করা | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | পাইথন ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের মৌলিক বিষয়, যেমন Pandas লাইব্রেরি। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের প্রাথমিক ধারণা সুপারিশ করা হয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [দিমিত্রি](http://soshnikov.com) |
| 08 | ডেটা প্রস্তুতি | [ডেটার সাথে কাজ করা](2-Working-With-Data/README.md) | ডেটা পরিষ্কার এবং রূপান্তর করার কৌশল নিয়ে আলোচনা, যা অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে সাহায্য করে। | [পাঠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [জ্যাসমিন](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করে পাখির ডেটা 🦆 ভিজ্যুয়ালাইজ করতে শিখুন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | ডেটার বিতরণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | পৃথক এবং গোষ্ঠীভুক্ত শতাংশের ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটার সেট এবং তাদের ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ এবং সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য মূল্যবান করার কৌশল এবং নির্দেশিকা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য মূল্যবান করার কৌশল এবং নির্দেশনা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [জেন](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা সংগ্রহ ও নিষ্কাশনের প্রথম ধাপ। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [জ্যাসমিন](https://twitter.com/paladique) |
| 16 | যোগাযোগ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপন করার উপর কেন্দ্রীভূত, যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য সহজবোধ্য করে তোলে। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [জালেন](https://twitter.com/JalenMcG) |
| 17 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাগুলি নিয়ে পাঠ। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | লো কোড টুল ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ব্যবহার করে মডেল ডিপ্লয় করা। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ব্যবহার করে মডেল স্থাপন। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [টিফানি](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [মড](https://twitter.com/maudstweets) |
এই নমুনাটি Codespace-এ খুলতে নিচের ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
এই নমুনাটি Codespace-এ খুলতে নিম্নলিখিত ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
1. Code ড্রপ-ডাউন মেনুতে ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশনটি নির্বাচন করুন।
2. প্যানেলের নিচে + New codespace নির্বাচন করুন।
আরও তথ্যের জন্য, [GitHub ডকুমেন্টেশন](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) দেখুন।
## VSCode Remote - Containers
আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরি একটি কন্টেইনারে খুলতে নিচের ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরি একটি কন্টেইনারে খুলতে নিম্নলিখিত ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
1. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার হয়, নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা আছে) [শুরু করার ডকুমেন্টেশন](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) এ।
1. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার হয়, তাহলে নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা আছে) [শুরু করার ডকুমেন্টেশন](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) এ।
এই রিপোজিটরি ব্যবহার করতে, আপনি হয় রিপোজিটরিটি একটি বিচ্ছিন্ন Docker ভলিউমে খুলতে পারেন:
@ -132,15 +132,15 @@ Azure Cloud Advocates টিম Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহ
আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশনটি অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোজিটরিটি ফর্ক করুন, [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart) আপনার স্থানীয় মেশিনে, তারপর এই রিপোজিটরির মূল ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট 3000-এ পরিবেশন করা হবে: `localhost:3000`।
> নোট, নোটবুকগুলি Docsify এর মাধ্যমে রেন্ডার হবে না, তাই যখন আপনাকে একটি নোটবুক চালাতে হবে, এটি আলাদাভাবে VS Code-এ একটি Python kernel চালিয়ে করুন।
> নোট, নোটবুকগুলি Docsify-এ রেন্ডার হবে না, তাই যখন আপনাকে একটি নোটবুক চালাতে হবে, তখন এটি আলাদাভাবে VS Code-এ একটি Python কের্নেল চালিয়ে করুন।
## সাহায্য প্রয়োজন!
আপনি যদি কারিকুলামের সম্পূর্ণ বা অংশ অনুবাদ করতে চান, আমাদের [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md) গাইড অনুসরণ করুন।
আপনি যদি পাঠ্যক্রমের সম্পূর্ণ বা অংশ অনুবাদ করতে চান, তাহলে আমাদের [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md) গাইড অনুসরণ করুন।
## অন্যান্য কারিকুলাম
## অন্যান্য পাঠ্যক্রম
আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলাম তৈরি করে! দেখুন:
আমাদের টিম অন্যান্য পাঠ্যক্রম তৈরি করে! দেখুন:
- [শুরু করার জন্য জেনারেটিভ AI](https://aka.ms/genai-beginners)
- [শুরু করার জন্য জেনারেটিভ AI .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
@ -160,4 +160,4 @@ Azure Cloud Advocates টিম Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহ
---
**অস্বীকৃতি**:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে দয়া করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недельную учебную программу, состоящую из 20 уроков, посвященных Data Science. Каждый урок включает предварительные и итоговые тесты, письменные инструкции для выполнения задания, решение и домашнее задание. Наш проектный подход к обучению позволяет вам учиться, создавая проекты, что является проверенным способом закрепления новых навыков.
Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недельную учебную программу из 20 уроков, посвященную Data Science. Каждый урок включает предварительные и итоговые тесты, письменные инструкции для выполнения задания, решение и домашнюю работу. Наш проектно-ориентированный подход позволяет учиться через практику, что доказано как эффективный способ закрепления новых навыков.
|](./sketchnotes/00-Title.png)|
||
|:---:|
| Data Science для начинающих - _Скетчноут от [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
@ -37,14 +37,14 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
Начните с следующих ресурсов:
- [Страница для студентов](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На этой странице вы найдете ресурсы для начинающих, студенческие пакеты и даже способы получить бесплатный ваучер на сертификацию. Это страница, которую стоит добавить в закладки и проверять время от времени, так как мы обновляем контент как минимум раз в месяц.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присоединяйтесь к глобальному сообществу студенческих амбассадоров, это может стать вашим путем в Microsoft.
- [Студенческая страница](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На этой странице вы найдете ресурсы для начинающих, студенческие пакеты и даже способы получить бесплатный ваучер на сертификацию. Это страница, которую стоит добавить в закладки и проверять время от времени, так как мы обновляем контент как минимум раз в месяц.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Присоединяйтесь к глобальному сообществу студенческих послов, это может стать вашим путем в Microsoft.
# Начало работы
> **Учителя**: мы [добавили несколько предложений](for-teachers.md) о том, как использовать эту учебную программу. Нам будет приятно получить ваш отзыв [в нашем форуме обсуждений](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Учителя**: мы [включили несколько предложений](for-teachers.md) о том, как использовать эту учебную программу. Нам будет приятно получить ваш отзыв [в нашем форуме обсуждений](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**: чтобы использовать эту учебную программу самостоятельно, сделайте форк репозитория и выполните задания самостоятельно, начиная с предварительного теста. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Постарайтесь создавать проекты, понимая уроки, а не копируя код решения; однако этот код доступен в папках /solutions в каждом проектно-ориентированном уроке. Еще одна идея — создать учебную группу с друзьями и изучать контент вместе. Для дальнейшего изучения мы рекомендуем [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **[Студенты](https://aka.ms/student-page)**: чтобы использовать эту учебную программу самостоятельно, сделайте форк репозитория и выполните упражнения, начиная с предварительного теста. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Постарайтесь создавать проекты, понимая уроки, а не копируя код решения; однако этот код доступен в папках /solutions в каждом проектно-ориентированном уроке. Еще одна идея — создать учебную группу с друзьями и изучать контент вместе. Для дальнейшего изучения мы рекомендуем [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
## Знакомьтесь с командой
@ -56,11 +56,11 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
## Педагогика
При создании этой учебной программы мы выбрали два педагогических принципа: обеспечение проектного подхода и включение частых тестов. К концу этой серии студенты изучат основные принципы Data Science, включая этические концепции, подготовку данных, различные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, реальные примеры использования Data Science и многое другое.
Мы выбрали два педагогических принципа при создании этой учебной программы: обеспечение проектно-ориентированного подхода и включение частых тестов. К концу этой серии студенты изучат основные принципы Data Science, включая этические концепции, подготовку данных, различные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, реальные примеры использования Data Science и многое другое.
Кроме того, тест с низкими ставками перед занятием настраивает студента на изучение темы, а второй тест после занятия обеспечивает дальнейшее закрепление материала. Эта учебная программа была разработана как гибкая и увлекательная, и ее можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся все более сложными к концу 10-недельного цикла.
Кроме того, тест с низкими ставками перед занятием настраивает студента на изучение темы, а второй тест после занятия способствует дальнейшему закреплению материала. Эта учебная программа была разработана как гибкая и увлекательная, и ее можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся все более сложными к концу 10-недельного цикла.
> Ознакомьтесь с нашим [Кодексом поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [Руководством по внесению изменений](CONTRIBUTING.md), [Руководством по переводу](TRANSLATIONS.md). Мы будем рады вашему конструктивному отзыву!
> Ознакомьтесь с нашим [Кодексом поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [Руководством по внесению изменений](CONTRIBUTING.md), [Руководством по переводу](TRANSLATIONS.md). Мы приветствуем ваши конструктивные отзывы!
## Каждый урок включает:
@ -68,14 +68,14 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
- Опциональное дополнительное видео
- Разогревающий тест перед уроком
- Письменный урок
- Для проектных уроков — пошаговые инструкции по созданию проекта
- Для проектно-ориентированных уроков: пошаговые инструкции по созданию проекта
- Проверки знаний
- Вызов
- Дополнительное чтение
- Домашнее задание
- Итоговый тест после урока
> **Примечание о тестах**: Все тесты находятся в папке Quiz-App, всего 40 тестов по три вопроса каждый. Они связаны с уроками, но приложение для тестов можно запустить локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`. Постепенно они переводятся на другие языки.
> **Примечание о тестах**: Все тесты находятся в папке Quiz-App, всего 40 тестов по три вопроса каждый. Они связаны с уроками, но приложение для тестов можно запустить локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`. Они постепенно переводятся на другие языки.
## Уроки
@ -85,11 +85,11 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
| Номер урока | Тема | Группа уроков | Цели обучения | Связанный урок | Автор |
| 01 | Определение Data Science | [Введение](1-Introduction/README.md) | Изучите основные концепции Data Science и его связь с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими данными. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 01 | Определение Data Science | [Введение](1-Introduction/README.md) | Узнайте основные концепции Data Science и его связь с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими данными. | [урок](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Этика в Data Science | [Введение](1-Introduction/README.md) | Концепции этики данных, вызовы и рамки. | [урок](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Определение данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Как классифицируются данные и их основные источники. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Введение в статистику и вероятность | [Введение](1-Introduction/README.md) | Математические методы вероятности и статистики для понимания данных. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные и основы их изучения и анализа с использованием языка SQL (Structured Query Language). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные и основы их изучения и анализа с использованием языка SQL (произносится как "си-квел"). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Работа с данными NoSQL | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в нереляционные данные, их различные типы и основы изучения и анализа документных баз данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Работа с Python | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Основы использования Python для изучения данных с библиотеками, такими как Pandas. Рекомендуется базовое понимание программирования на Python. | [урок](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Темы о методах очистки и преобразования данных для решения проблем, связанных с отсутствующими, неточными или неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
@ -97,13 +97,13 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
| 10 | Визуализация распределений данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и тенденций в пределах интервала. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Визуализация взаимосвязей | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация связей и корреляций между наборами данных и их переменными. | [урок](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Значимые визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Техники и рекомендации для создания визуализаций, которые помогают эффективно решать задачи и получать инсайты. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Значимые визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Методы и рекомендации для создания визуализаций, полезных для эффективного решения задач и получения инсайтов. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Введение в жизненный цикл Data Science | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Введение в жизненный цикл Data Science и его первый этап — получение и извлечение данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла Data Science посвящен методам анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла Data Science посвящен представлению инсайтов из данных таким образом, чтобы они были понятны лицам, принимающим решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла Data Science посвящен представлению инсайтов из данных таким образом, чтобы облегчить их понимание для лиц, принимающих решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Data Science в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Серия уроков, посвященная Data Science в облаке и его преимуществам. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Data Science в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Обучение моделей с использованием инструментов Low Code. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Data Science в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развертывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Data Science в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развертывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Data Science в реальном мире | [В реальном мире](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты, основанные на Data Science, в реальных условиях. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
@ -114,14 +114,13 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с [документацией GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере с использованием вашего локального компьютера и VSCode с расширением VS Code Remote - Containers:
Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере, используя ваш локальный компьютер и VSCode с расширением VS Code Remote - Containers:
1. Если вы впервые используете контейнер для разработки, убедитесь, что ваша система соответствует требованиям (например, установлен Docker), указанным в [документации по началу работы](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Чтобы использовать этот репозиторий, вы можете либо открыть его в изолированном Docker-объеме:
**Примечание**: Внутри будет использоваться команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, чтобы клонировать исходный код в Docker-объем вместо локальной файловой системы. [Объемы](https://docs.docker.com/storage/volumes/) являются предпочтительным механизмом для сохранения данных контейнера.
**Примечание**: Внутри будет использоваться команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** для клонирования исходного кода в Docker-объем вместо локальной файловой системы. [Объемы](https://docs.docker.com/storage/volumes/) являются предпочтительным механизмом для сохранения данных контейнера.
Или открыть локально клонированную или загруженную версию репозитория:
@ -133,7 +132,7 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
Вы можете запустить эту документацию оффлайн, используя [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкните этот репозиторий, [установите Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локальном компьютере, затем в корневой папке этого репозитория введите `docsify serve`. Веб-сайт будет доступен на порту 3000 вашего localhost: `localhost:3000`.
> Примечание: блокноты не будут отображаться через Docsify, поэтому, если вам нужно запустить блокнот, сделайте это отдельно в VS Code, используя Python-ядро.
> Примечание: блокноты не будут отображаться через Docsify, поэтому, если вам нужно запустить блокнот, сделайте это отдельно в VS Codeс использованием Python-ядра.
## Нужна помощь!
@ -141,7 +140,7 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
## Другие учебные курсы
Наша команда создает другие учебные курсы! Ознакомьтесьс:
Наша команда создает другие учебные курсы! Ознакомьтесь:
- [Generative AI для начинающих](https://aka.ms/genai-beginners)
- [Generative AI для начинающих .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
@ -161,4 +160,4 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель
---
**Отказ от ответственности**:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
Lee Stott
1 week ago
committed by
GitHub