diff --git a/translations/ar/AGENTS.md b/translations/ar/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..f2bb7bee --- /dev/null +++ b/translations/ar/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## نظرة عامة على المشروع + +"علم البيانات للمبتدئين" هو منهج شامل لمدة 10 أسابيع و20 درسًا تم إنشاؤه بواسطة Microsoft Azure Cloud Advocates. المستودع هو مورد تعليمي يشرح مفاهيم علم البيانات الأساسية من خلال دروس قائمة على المشاريع، بما في ذلك دفاتر Jupyter، اختبارات تفاعلية، وتكليفات عملية. + +**التقنيات الرئيسية:** +- **دفاتر Jupyter**: الوسيلة التعليمية الأساسية باستخدام Python 3 +- **مكتبات Python**: pandas، numpy، matplotlib لتحليل البيانات وتصويرها +- **Vue.js 2**: تطبيق الاختبارات (مجلد quiz-app) +- **Docsify**: مولد مواقع التوثيق للوصول دون اتصال +- **Node.js/npm**: إدارة الحزم لمكونات JavaScript +- **Markdown**: جميع محتويات الدروس والتوثيق + +**الهيكلية:** +- مستودع تعليمي متعدد اللغات مع ترجمات واسعة النطاق +- مُنظم في وحدات دروس (من 1-Introduction إلى 6-Data-Science-In-Wild) +- كل درس يتضمن README، دفاتر، تكليفات، واختبارات +- تطبيق اختبارات مستقل باستخدام Vue.js لتقييم ما قبل/ما بعد الدرس +- دعم GitHub Codespaces وحاويات التطوير في VS Code + +## أوامر الإعداد + +### إعداد المستودع +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### إعداد بيئة Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### إعداد تطبيق الاختبارات +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### خادم توثيق Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### إعداد مشاريع التصوير +بالنسبة لمشاريع التصوير مثل meaningful-visualizations (الدرس 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## سير العمل التطويري + +### العمل مع دفاتر Jupyter +1. تشغيل Jupyter في جذر المستودع: `jupyter notebook` +2. الانتقال إلى مجلد الدرس المطلوب +3. فتح ملفات `.ipynb` للعمل على التمارين +4. الدفاتر مكتفية ذاتيًا مع شروحات وخلايا أكواد +5. معظم الدفاتر تستخدم pandas، numpy، وmatplotlib - تأكد من تثبيتها + +### هيكلية الدرس +كل درس يحتوي عادةً على: +- `README.md` - محتوى الدرس الرئيسي مع النظرية والأمثلة +- `notebook.ipynb` - تمارين عملية باستخدام دفاتر Jupyter +- `assignment.ipynb` أو `assignment.md` - تكليفات عملية +- مجلد `solution/` - دفاتر الحلول والأكواد +- مجلد `images/` - مواد بصرية داعمة + +### تطوير تطبيق الاختبارات +- تطبيق Vue.js 2 مع إعادة تحميل فوري أثناء التطوير +- الاختبارات مخزنة في `quiz-app/src/assets/translations/` +- لكل لغة مجلد ترجمة خاص بها (en، fr، es، إلخ) +- ترقيم الاختبارات يبدأ من 0 ويصل إلى 39 (40 اختبارًا إجمالاً) + +### إضافة الترجمات +- الترجمات تُضاف في مجلد `translations/` في جذر المستودع +- لكل لغة هيكلية دروس كاملة مشابهة للإنجليزية +- ترجمة تلقائية عبر GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## تعليمات الاختبار + +### اختبار تطبيق الاختبارات +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### اختبار الدفاتر +- لا يوجد إطار اختبار تلقائي للدفاتر +- التحقق اليدوي: تشغيل جميع الخلايا بالتسلسل للتأكد من عدم وجود أخطاء +- التحقق من الوصول إلى ملفات البيانات وتوليد المخرجات بشكل صحيح +- التأكد من عرض التصورات بشكل صحيح + +### اختبار التوثيق +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### فحوصات جودة الأكواد +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## إرشادات نمط الأكواد + +### Python (دفاتر Jupyter) +- اتباع إرشادات نمط PEP 8 لأكواد Python +- استخدام أسماء متغيرات واضحة تشرح البيانات التي يتم تحليلها +- تضمين خلايا Markdown مع شروحات قبل خلايا الأكواد +- التركيز على مفاهيم أو عمليات محددة في خلايا الأكواد +- استخدام pandas لمعالجة البيانات، matplotlib للتصور +- نمط الاستيراد الشائع: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- اتباع دليل نمط Vue.js 2 وأفضل الممارسات +- تكوين ESLint في `quiz-app/package.json` +- استخدام مكونات Vue ذات الملف الواحد (.vue files) +- الحفاظ على هيكلية قائمة على المكونات +- تشغيل `npm run lint` قبل تقديم التغييرات + +### توثيق Markdown +- استخدام تسلسل واضح للعناوين (# ## ### إلخ) +- تضمين كتل الأكواد مع محددات اللغة +- إضافة نصوص بديلة للصور +- الربط بالدروس والموارد ذات الصلة +- الحفاظ على طول السطور معقولًا لسهولة القراءة + +### تنظيم الملفات +- محتوى الدروس في مجلدات مرقمة (01-defining-data-science، إلخ) +- الحلول في مجلدات فرعية مخصصة `solution/` +- الترجمات تعكس الهيكلية الإنجليزية في مجلد `translations/` +- الاحتفاظ بملفات البيانات في `data/` أو مجلدات خاصة بالدروس + +## البناء والنشر + +### نشر تطبيق الاختبارات +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### نشر تطبيقات Azure Static Web +يمكن نشر quiz-app على Azure Static Web Apps: +1. إنشاء مورد Azure Static Web App +2. الاتصال بمستودع GitHub +3. تكوين إعدادات البناء: + - موقع التطبيق: `quiz-app` + - موقع الإخراج: `dist` +4. سير عمل GitHub Actions سيقوم بالنشر تلقائيًا عند الدفع + +### موقع التوثيق +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- المستودع يتضمن تكوين حاوية التطوير +- Codespaces يقوم تلقائيًا بإعداد بيئة Python وNode.js +- فتح المستودع في Codespace عبر واجهة GitHub +- تثبيت جميع التبعيات تلقائيًا + +## إرشادات طلبات السحب + +### قبل التقديم +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### تنسيق عنوان طلب السحب +- استخدام عناوين واضحة وواصفة +- التنسيق: `[المكون] وصف مختصر` +- أمثلة: + - `[Lesson 7] إصلاح خطأ استيراد في دفتر Python` + - `[Quiz App] إضافة ترجمة ألمانية` + - `[Docs] تحديث README بمتطلبات جديدة` + +### الفحوصات المطلوبة +- التأكد من تشغيل جميع الأكواد دون أخطاء +- التحقق من تنفيذ الدفاتر بالكامل +- التأكد من بناء تطبيقات Vue.js بنجاح +- التحقق من عمل روابط التوثيق +- اختبار تطبيق الاختبارات إذا تم تعديله +- التحقق من الحفاظ على هيكلية الترجمات + +### إرشادات المساهمة +- اتباع نمط الأكواد والأنماط الموجودة +- إضافة تعليقات تفسيرية للمنطق المعقد +- تحديث التوثيق ذي الصلة +- اختبار التغييرات عبر وحدات الدروس المختلفة إذا كان ذلك ممكنًا +- مراجعة ملف CONTRIBUTING.md + +## ملاحظات إضافية + +### المكتبات الشائعة الاستخدام +- **pandas**: معالجة وتحليل البيانات +- **numpy**: الحوسبة العددية +- **matplotlib**: التصور ورسم البيانات +- **seaborn**: التصور الإحصائي للبيانات (بعض الدروس) +- **scikit-learn**: التعلم الآلي (الدروس المتقدمة) + +### العمل مع ملفات البيانات +- ملفات البيانات موجودة في مجلد `data/` أو مجلدات خاصة بالدروس +- معظم الدفاتر تتوقع ملفات البيانات في مسارات نسبية +- ملفات CSV هي تنسيق البيانات الأساسي +- بعض الدروس تستخدم JSON لأمثلة البيانات غير العلائقية + +### دعم متعدد اللغات +- أكثر من 40 ترجمة لغوية عبر GitHub Actions تلقائيًا +- سير عمل الترجمة في `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- الترجمات في مجلد `translations/` مع رموز اللغات +- ترجمات الاختبارات في `quiz-app/src/assets/translations/` + +### خيارات بيئة التطوير +1. **التطوير المحلي**: تثبيت Python، Jupyter، Node.js محليًا +2. **GitHub Codespaces**: بيئة تطوير سحابية فورية +3. **VS Code Dev Containers**: تطوير محلي قائم على الحاويات +4. **Binder**: تشغيل الدفاتر في السحابة (إذا تم تكوينه) + +### إرشادات محتوى الدروس +- كل درس مكتفٍ ذاتيًا ولكنه يبني على المفاهيم السابقة +- اختبارات ما قبل الدرس تختبر المعرفة السابقة +- اختبارات ما بعد الدرس تعزز التعلم +- التكليفات توفر ممارسة عملية +- الرسومات التخطيطية تقدم ملخصات بصرية + +### استكشاف المشكلات الشائعة + +**مشكلات Kernel في Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**فشل تثبيت npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**أخطاء الاستيراد في الدفاتر:** +- التحقق من تثبيت جميع المكتبات المطلوبة +- التحقق من توافق إصدار Python (يوصى بـ Python 3.7+) +- التأكد من تنشيط البيئة الافتراضية + +**Docsify لا يعمل:** +- التحقق من أنك تقدم الخدمة من جذر المستودع +- التحقق من وجود `index.html` +- التأكد من الوصول الصحيح للشبكة (المنفذ 3000) + +### اعتبارات الأداء +- قد تستغرق مجموعات البيانات الكبيرة وقتًا للتحميل في الدفاتر +- عرض التصورات قد يكون بطيئًا للرسومات المعقدة +- خادم التطوير في Vue.js يتيح إعادة تحميل فوري للتكرار السريع +- بناء الإنتاج يتم تحسينه وتصغيره + +### ملاحظات الأمان +- لا يجب تقديم أي بيانات حساسة أو بيانات اعتماد +- استخدام متغيرات البيئة لأي مفاتيح API في دروس السحابة +- قد تتطلب دروس Azure بيانات اعتماد حساب Azure +- الحفاظ على تحديث التبعيات لتصحيحات الأمان + +## المساهمة في الترجمات +- الترجمات التلقائية تُدار عبر GitHub Actions +- التصحيحات اليدوية مرحب بها لتحسين دقة الترجمة +- اتباع هيكلية مجلدات الترجمة الموجودة +- تحديث روابط الاختبارات لتضمين معلمة اللغة: `?loc=fr` +- اختبار الدروس المترجمة للتأكد من عرضها بشكل صحيح + +## الموارد ذات الصلة +- المنهج الرئيسي: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- مركز الطلاب: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- منتدى المناقشة: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- مناهج Microsoft الأخرى: ML للمبتدئين، AI للمبتدئين، تطوير الويب للمبتدئين + +## صيانة المشروع +- تحديثات منتظمة للحفاظ على المحتوى محدثًا +- مساهمات المجتمع مرحب بها +- تتبع المشكلات على GitHub +- مراجعة طلبات السحب بواسطة مشرفي المنهج +- مراجعات وتحديثات شهرية للمحتوى + +--- + +**إخلاء المسؤولية**: +تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ar/README.md b/translations/ar/README.md index e7b8fbc6..fd362bea 100644 --- a/translations/ar/README.md +++ b/translations/ar/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Преглед на проекта + +"Data Science for Beginners" е обширна 10-седмична учебна програма с 20 урока, създадена от Microsoft Azure Cloud Advocates. Репозиторият е учебен ресурс, който преподава основни концепции за анализ на данни чрез уроци, базирани на проекти, включително Jupyter notebooks, интерактивни тестове и практически задачи. + +**Основни технологии:** +- **Jupyter Notebooks**: Основен учебен инструмент, използващ Python 3 +- **Python библиотеки**: pandas, numpy, matplotlib за анализ и визуализация на данни +- **Vue.js 2**: Приложение за тестове (папка quiz-app) +- **Docsify**: Генератор на документация за офлайн достъп +- **Node.js/npm**: Управление на пакети за JavaScript компоненти +- **Markdown**: Цялото съдържание на уроците и документацията + +**Архитектура:** +- Многоезичен образователен репозиторий с обширни преводи +- Структуриран в модули на уроци (1-Introduction до 6-Data-Science-In-Wild) +- Всеки урок включва README, notebooks, задачи и тестове +- Самостоятелно Vue.js приложение за тестове за предварителна/последваща оценка +- Поддръжка на GitHub Codespaces и VS Code dev containers + +## Команди за настройка + +### Настройка на репозитория +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Настройка на Python среда +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Настройка на приложението за тестове +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify сървър за документация +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Настройка на проекти за визуализация +За проекти за визуализация като meaningful-visualizations (урок 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Работен процес за разработка + +### Работа с Jupyter Notebooks +1. Стартирайте Jupyter в корена на репозитория: `jupyter notebook` +2. Навигирайте до желаната папка с урока +3. Отворете `.ipynb` файлове, за да работите с упражненията +4. Notebook-ите са самостоятелни с обяснения и кодови клетки +5. Повечето notebook-и използват pandas, numpy и matplotlib - уверете се, че са инсталирани + +### Структура на урока +Всеки урок обикновено съдържа: +- `README.md` - Основно съдържание на урока с теория и примери +- `notebook.ipynb` - Практически упражнения в Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` или `assignment.md` - Практически задачи +- Папка `solution/` - Notebook-и с решения и код +- Папка `images/` - Поддържащи визуални материали + +### Разработка на приложението за тестове +- Vue.js 2 приложение с hot-reload по време на разработка +- Тестовете се съхраняват в `quiz-app/src/assets/translations/` +- Всеки език има собствена папка за преводи (en, fr, es и др.) +- Номерацията на тестовете започва от 0 и достига до 39 (общо 40 теста) + +### Добавяне на преводи +- Преводите се поставят в папката `translations/` в корена на репозитория +- Всеки език има пълна структура на урока, огледална на английската +- Автоматизиран превод чрез GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Инструкции за тестване + +### Тестване на приложението за тестове +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Тестване на notebook-и +- Няма автоматизирана тестова рамка за notebook-и +- Ръчна проверка: Стартирайте всички клетки последователно, за да се уверите, че няма грешки +- Проверете дали файловете с данни са достъпни и дали изходите се генерират правилно +- Уверете се, че визуализациите се рендират правилно + +### Тестване на документацията +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Проверки за качество на кода +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Насоки за стил на кода + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Следвайте насоките за стил PEP 8 за Python код +- Използвайте ясни имена на променливи, които обясняват анализираните данни +- Включвайте markdown клетки с обяснения преди кодовите клетки +- Дръжте кодовите клетки фокусирани върху единични концепции или операции +- Използвайте pandas за манипулация на данни, matplotlib за визуализация +- Общ модел за импортиране: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Следвайте насоките за стил на Vue.js 2 и най-добрите практики +- Конфигурация на ESLint в `quiz-app/package.json` +- Използвайте Vue компоненти с единични файлове (.vue файлове) +- Поддържайте архитектура, базирана на компоненти +- Стартирайте `npm run lint` преди да направите промени + +### Markdown документация +- Използвайте ясна йерархия на заглавията (# ## ### и т.н.) +- Включвайте кодови блокове със спецификатори за език +- Добавяйте alt текст за изображения +- Линквайте към свързани уроци и ресурси +- Поддържайте разумна дължина на редовете за четимост + +### Организация на файловете +- Съдържание на уроците в номерирани папки (01-defining-data-science и т.н.) +- Решения в специални под-папки `solution/` +- Преводите огледално на английската структура в папката `translations/` +- Съхранявайте файловете с данни в `data/` или специфични за урока папки + +## Създаване и разгръщане + +### Разгръщане на приложението за тестове +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Разгръщане на Azure Static Web Apps +Приложението quiz-app може да бъде разположено в Azure Static Web Apps: +1. Създайте ресурс Azure Static Web App +2. Свържете се с GitHub репозитория +3. Конфигурирайте настройките за изграждане: + - Местоположение на приложението: `quiz-app` + - Местоположение на изхода: `dist` +4. GitHub Actions workflow автоматично ще разположи при push + +### Сайт за документация +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Репозиторият включва конфигурация за dev контейнер +- Codespaces автоматично настройва Python и Node.js среда +- Отворете репозитория в Codespace чрез GitHub UI +- Всички зависимости се инсталират автоматично + +## Насоки за Pull Request + +### Преди подаване +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Формат на заглавието на PR +- Използвайте ясни, описателни заглавия +- Формат: `[Компонент] Кратко описание` +- Примери: + - `[Lesson 7] Fix Python notebook import error` + - `[Quiz App] Add German translation` + - `[Docs] Update README with new prerequisites` + +### Задължителни проверки +- Уверете се, че целият код работи без грешки +- Проверете дали notebook-ите се изпълняват напълно +- Уверете се, че Vue.js приложенията се изграждат успешно +- Проверете дали връзките в документацията работят +- Тествайте приложението за тестове, ако е модифицирано +- Уверете се, че преводите поддържат консистентна структура + +### Насоки за принос +- Следвайте съществуващия стил и модели на кода +- Добавяйте обяснителни коментари за сложна логика +- Актуализирайте съответната документация +- Тествайте промените в различни модули на уроците, ако е приложимо +- Прегледайте файла CONTRIBUTING.md + +## Допълнителни бележки + +### Използвани библиотеки +- **pandas**: Манипулация и анализ на данни +- **numpy**: Числови изчисления +- **matplotlib**: Визуализация и графики +- **seaborn**: Статистическа визуализация на данни (някои уроци) +- **scikit-learn**: Машинно обучение (напреднали уроци) + +### Работа с файлове с данни +- Файловете с данни се намират в папката `data/` или специфични за урока директории +- Повечето notebook-и очакват файловете с данни в относителни пътища +- CSV файловете са основният формат на данните +- Някои уроци използват JSON за примери с нерелационни данни + +### Многоезична поддръжка +- Над 40 езикови преводи чрез автоматизирани GitHub Actions +- Работен процес за превод в `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Преводи в папката `translations/` с езикови кодове +- Преводи на тестове в `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Опции за среда за разработка +1. **Локална разработка**: Инсталирайте Python, Jupyter, Node.js локално +2. **GitHub Codespaces**: Облачна среда за незабавна разработка +3. **VS Code Dev Containers**: Локална разработка, базирана на контейнери +4. **Binder**: Стартирайте notebook-и в облака (ако е конфигурирано) + +### Насоки за съдържание на уроците +- Всеки урок е самостоятелен, но надгражда предишни концепции +- Предварителните тестове проверяват предварителни знания +- Последващите тестове укрепват наученото +- Задачите предоставят практически опит +- Sketchnotes предоставят визуални резюмета + +### Отстраняване на често срещани проблеми + +**Проблеми с Jupyter Kernel:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Проблеми с npm Install:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Грешки при импортиране в notebook-и:** +- Уверете се, че всички необходими библиотеки са инсталирани +- Проверете съвместимостта на версията на Python (препоръчва се Python 3.7+) +- Уверете се, че виртуалната среда е активирана + +**Docsify не се зарежда:** +- Уверете се, че стартирате от корена на репозитория +- Проверете дали `index.html` съществува +- Уверете се за правилен мрежов достъп (порт 3000) + +### Съображения за производителност +- Големите набори от данни може да отнемат време за зареждане в notebook-и +- Рендирането на визуализации може да бъде бавно за сложни графики +- Vue.js dev сървърът позволява бърза итерация чрез hot-reload +- Производствените билдове са оптимизирани и минимизирани + +### Бележки за сигурност +- Не трябва да се качват чувствителни данни или идентификационни данни +- Използвайте променливи на средата за API ключове в уроци за облака +- Уроците, свързани с Azure, може да изискват идентификационни данни за акаунт в Azure +- Поддържайте зависимостите актуални за корекции на сигурността + +## Принос към преводите +- Автоматизираните преводи се управляват чрез GitHub Actions +- Ръчни корекции са добре дошли за точност на преводите +- Следвайте съществуващата структура на папките за преводи +- Актуализирайте връзките към тестовете, за да включват езиков параметър: `?loc=fr` +- Тествайте преведените уроци за правилно рендиране + +## Свързани ресурси +- Основна учебна програма: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Форум за дискусии: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Други учебни програми на Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Поддръжка на проекта +- Редовни актуализации за поддържане на съдържанието актуално +- Добре дошли са приноси от общността +- Проблемите се проследяват в GitHub +- PR-ите се преглеждат от поддръжниците на учебната програма +- Месечни прегледи и актуализации на съдържанието + +--- + +**Отказ от отговорност**: +Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може 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 било недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод. \ No newline at end of file diff --git a/translations/bg/README.md b/translations/bg/README.md index 828a2173..161ccc5c 100644 --- a/translations/bg/README.md +++ b/translations/bg/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## প্রকল্পের সংক্ষিপ্ত বিবরণ + +**ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স** হলো একটি বিস্তৃত ১০-সপ্তাহের, ২০-লেসনের কারিকুলাম যা মাইক্রোসফট আজুর ক্লাউড অ্যাডভোকেটদের দ্বারা তৈরি। এই রিপোজিটরি একটি শিক্ষামূলক সম্পদ যা প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের মাধ্যমে মৌলিক ডেটা সায়েন্স ধারণাগুলি শেখায়, যার মধ্যে রয়েছে জুপিটার নোটবুক, ইন্টারঅ্যাকটিভ কুইজ এবং হাতে-কলমে অ্যাসাইনমেন্ট। + +**মূল প্রযুক্তি:** +- **জুপিটার নোটবুক**: পাইথন ৩ ব্যবহার করে প্রধান শিক্ষার মাধ্যম +- **পাইথন লাইব্রেরি**: pandas, numpy, matplotlib ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য +- **Vue.js 2**: কুইজ অ্যাপ্লিকেশন (quiz-app ফোল্ডার) +- **Docsify**: অফলাইন অ্যাক্সেসের জন্য ডকুমেন্টেশন সাইট জেনারেটর +- **Node.js/npm**: জাভাস্ক্রিপ্ট কম্পোনেন্টের প্যাকেজ ম্যানেজমেন্ট +- **Markdown**: সমস্ত পাঠের বিষয়বস্তু এবং ডকুমেন্টেশন + +**আর্কিটেকচার:** +- বহু-ভাষার শিক্ষামূলক রিপোজিটরি যা বিস্তৃত অনুবাদ অন্তর্ভুক্ত করে +- পাঠ মডিউলে গঠিত (১-Introduction থেকে ৬-Data-Science-In-Wild পর্যন্ত) +- প্রতিটি পাঠে README, নোটবুক, অ্যাসাইনমেন্ট এবং কুইজ অন্তর্ভুক্ত +- প্রাক-পাঠ এবং পর-পাঠ মূল্যায়নের জন্য স্বতন্ত্র Vue.js কুইজ অ্যাপ্লিকেশন +- GitHub Codespaces এবং VS Code ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার সমর্থন + +## সেটআপ কমান্ড + +### রিপোজিটরি সেটআপ +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### পাইথন এনভায়রনমেন্ট সেটআপ +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### কুইজ অ্যাপ্লিকেশন সেটআপ +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify ডকুমেন্টেশন সার্ভার +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রকল্পের সেটআপ +যেমন meaningful-visualizations (পাঠ ১৩) প্রকল্পের জন্য: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লো + +### জুপিটার নোটবুক নিয়ে কাজ করা +1. রিপোজিটরি রুটে জুপিটার চালু করুন: `jupyter notebook` +2. পছন্দের পাঠ ফোল্ডারে যান +3. `.ipynb` ফাইল খুলুন এবং অনুশীলন করুন +4. নোটবুকগুলি স্বয়ংসম্পূর্ণ, যেখানে ব্যাখ্যা এবং কোড সেল অন্তর্ভুক্ত +5. বেশিরভাগ নোটবুক pandas, numpy এবং matplotlib ব্যবহার করে - নিশ্চিত করুন যে সেগুলি ইনস্টল করা আছে + +### পাঠের কাঠামো +প্রতিটি পাঠ সাধারণত অন্তর্ভুক্ত করে: +- `README.md` - তত্ত্ব এবং উদাহরণ সহ প্রধান পাঠের বিষয়বস্তু +- `notebook.ipynb` - হাতে-কলমে জুপিটার নোটবুক অনুশীলন +- `assignment.ipynb` বা `assignment.md` - অনুশীলনের জন্য অ্যাসাইনমেন্ট +- `solution/` ফোল্ডার - সমাধানের নোটবুক এবং কোড +- `images/` ফোল্ডার - সহায়ক ভিজ্যুয়াল উপকরণ + +### কুইজ অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট +- Vue.js 2 অ্যাপ্লিকেশন যা ডেভেলপমেন্ট চলাকালীন হট-রিলোড সমর্থন করে +- কুইজগুলি `quiz-app/src/assets/translations/` এ সংরক্ষিত +- প্রতিটি ভাষার জন্য আলাদা অনুবাদ ফোল্ডার (en, fr, es, ইত্যাদি) +- কুইজ নম্বর ০ থেকে শুরু হয় এবং ৩৯ পর্যন্ত যায় (মোট ৪০টি কুইজ) + +### অনুবাদ যোগ করা +- অনুবাদগুলি রিপোজিটরির রুটে `translations/` ফোল্ডারে যায় +- প্রতিটি ভাষার জন্য ইংরেজি কাঠামোর প্রতিলিপি রাখা হয় +- GitHub Actions এর মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ (co-op-translator.yml) + +## টেস্টিং নির্দেশিকা + +### কুইজ অ্যাপ্লিকেশন টেস্টিং +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### নোটবুক টেস্টিং +- নোটবুকের জন্য কোনো স্বয়ংক্রিয় টেস্ট ফ্রেমওয়ার্ক নেই +- ম্যানুয়াল যাচাইকরণ: সমস্ত সেল ক্রমানুসারে চালান এবং নিশ্চিত করুন কোনো ত্রুটি নেই +- ডেটা ফাইল অ্যাক্সেসযোগ্য এবং আউটপুট সঠিকভাবে তৈরি হচ্ছে তা যাচাই করুন +- ভিজ্যুয়ালাইজেশন সঠিকভাবে রেন্ডার হচ্ছে কিনা তা পরীক্ষা করুন + +### ডকুমেন্টেশন টেস্টিং +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### কোড কোয়ালিটি চেক +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## কোড স্টাইল নির্দেশিকা + +### পাইথন (জুপিটার নোটবুক) +- পাইথন কোডের জন্য PEP 8 স্টাইল নির্দেশিকা অনুসরণ করুন +- ডেটা বিশ্লেষণের জন্য স্পষ্ট ভেরিয়েবল নাম ব্যবহার করুন +- কোড সেলের আগে ব্যাখ্যা সহ Markdown সেল যোগ করুন +- কোড সেলগুলো একক ধারণা বা অপারেশনে সীমাবদ্ধ রাখুন +- pandas ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য এবং matplotlib ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহার করুন +- সাধারণ ইমপোর্ট প্যাটার্ন: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### জাভাস্ক্রিপ্ট/Vue.js +- Vue.js 2 স্টাইল গাইড এবং সেরা অনুশীলন অনুসরণ করুন +- `quiz-app/package.json` এ ESLint কনফিগারেশন +- Vue একক-ফাইল কম্পোনেন্ট (.vue ফাইল) ব্যবহার করুন +- কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক আর্কিটেকচার বজায় রাখুন +- পরিবর্তন জমা দেওয়ার আগে `npm run lint` চালান + +### Markdown ডকুমেন্টেশন +- পরিষ্কার শিরোনামের শ্রেণিবিন্যাস (# ## ### ইত্যাদি) ব্যবহার করুন +- ভাষা নির্দিষ্টকারী সহ কোড ব্লক অন্তর্ভুক্ত করুন +- ছবির জন্য alt টেক্সট যোগ করুন +- সংশ্লিষ্ট পাঠ এবং সম্পদের লিঙ্ক দিন +- পাঠযোগ্যতার জন্য লাইন দৈর্ঘ্য যুক্তিসঙ্গত রাখুন + +### ফাইল সংগঠন +- পাঠের বিষয়বস্তু নম্বরযুক্ত ফোল্ডারে (01-defining-data-science, ইত্যাদি) +- `solution/` সাবফোল্ডারে সমাধান সংরক্ষণ +- `translations/` ফোল্ডারে ইংরেজি কাঠামোর প্রতিলিপি +- ডেটা ফাইল `data/` বা পাঠ-নির্দিষ্ট ফোল্ডারে রাখুন + +## বিল্ড এবং ডিপ্লয়মেন্ট + +### কুইজ অ্যাপ্লিকেশন ডিপ্লয়মেন্ট +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps ডিপ্লয়মেন্ট +কুইজ-অ্যাপ Azure Static Web Apps-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে: +1. Azure Static Web App রিসোর্স তৈরি করুন +2. GitHub রিপোজিটরির সাথে সংযোগ করুন +3. বিল্ড সেটিংস কনফিগার করুন: + - অ্যাপ লোকেশন: `quiz-app` + - আউটপুট লোকেশন: `dist` +4. GitHub Actions ওয়ার্কফ্লো পুশ করার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডিপ্লয় করবে + +### ডকুমেন্টেশন সাইট +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- রিপোজিটরিতে ডেভ কন্টেইনার কনফিগারেশন অন্তর্ভুক্ত +- Codespaces স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাইথন এবং Node.js এনভায়রনমেন্ট সেটআপ করে +- GitHub UI এর মাধ্যমে Codespace-এ রিপোজিটরি খুলুন +- সমস্ত নির্ভরতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনস্টল হয় + +## পুল রিকোয়েস্ট নির্দেশিকা + +### জমা দেওয়ার আগে +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR শিরোনামের ফরম্যাট +- পরিষ্কার, বর্ণনামূলক শিরোনাম ব্যবহার করুন +- ফরম্যাট: `[কম্পোনেন্ট] সংক্ষিপ্ত বিবরণ` +- উদাহরণ: + - `[Lesson 7] Fix Python notebook import error` + - `[Quiz App] Add German translation` + - `[Docs] Update README with new prerequisites` + +### প্রয়োজনীয় যাচাইকরণ +- নিশ্চিত করুন সমস্ত কোড ত্রুটি ছাড়াই চলে +- নোটবুক সম্পূর্ণরূপে কার্যকর হয় তা যাচাই করুন +- Vue.js অ্যাপ্লিকেশন সফলভাবে বিল্ড হয় তা নিশ্চিত করুন +- ডকুমেন্টেশনের লিঙ্ক কাজ করছে কিনা পরীক্ষা করুন +- কুইজ অ্যাপ্লিকেশন পরিবর্তিত হলে পরীক্ষা করুন +- অনুবাদ কাঠামো সঙ্গতিপূর্ণ কিনা যাচাই করুন + +### অবদান নির্দেশিকা +- বিদ্যমান কোড স্টাইল এবং প্যাটার্ন অনুসরণ করুন +- জটিল লজিকের জন্য ব্যাখ্যামূলক মন্তব্য যোগ করুন +- প্রাসঙ্গিক ডকুমেন্টেশন আপডেট করুন +- প্রযোজ্য ক্ষেত্রে বিভিন্ন পাঠ মডিউলে পরিবর্তন পরীক্ষা করুন +- CONTRIBUTING.md ফাইলটি পর্যালোচনা করুন + +## অতিরিক্ত নোট + +### ব্যবহৃত সাধারণ লাইব্রেরি +- **pandas**: ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণ +- **numpy**: সংখ্যাসূচক গণনা +- **matplotlib**: ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং প্লটিং +- **seaborn**: পরিসংখ্যানগত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (কিছু পাঠে) +- **scikit-learn**: মেশিন লার্নিং (উন্নত পাঠে) + +### ডেটা ফাইল নিয়ে কাজ করা +- ডেটা ফাইল `data/` ফোল্ডারে বা পাঠ-নির্দিষ্ট ডিরেক্টরিতে অবস্থিত +- বেশিরভাগ নোটবুক আপেক্ষিক পাথের ডেটা ফাইল আশা করে +- CSV ফাইল প্রধান ডেটা ফরম্যাট +- কিছু পাঠে অ-রিলেশনাল ডেটার উদাহরণের জন্য JSON ব্যবহার করা হয় + +### বহু-ভাষার সমর্থন +- ৪০+ ভাষায় অনুবাদ GitHub Actions এর মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় +- অনুবাদ ওয়ার্কফ্লো `.github/workflows/co-op-translator.yml` এ +- `translations/` ফোল্ডারে ভাষা কোড সহ অনুবাদ +- কুইজ অনুবাদ `quiz-app/src/assets/translations/` এ + +### ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট বিকল্প +1. **লোকাল ডেভেলপমেন্ট**: লোকালভাবে পাইথন, জুপিটার, Node.js ইনস্টল করুন +2. **GitHub Codespaces**: ক্লাউড-ভিত্তিক ইনস্ট্যান্ট ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট +3. **VS Code Dev Containers**: লোকাল কন্টেইনার-ভিত্তিক ডেভেলপমেন্ট +4. **Binder**: ক্লাউডে নোটবুক চালু করুন (যদি কনফিগার করা থাকে) + +### পাঠের বিষয়বস্তু নির্দেশিকা +- প্রতিটি পাঠ স্বতন্ত্র কিন্তু পূর্ববর্তী ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি +- প্রাক-পাঠ কুইজ পূর্বের জ্ঞান পরীক্ষা করে +- পর-পাঠ কুইজ শেখা জোরদার করে +- অ্যাসাইনমেন্ট হাতে-কলমে অনুশীলন প্রদান করে +- স্কেচনোট ভিজ্যুয়াল সারাংশ প্রদান করে + +### সাধারণ সমস্যার সমাধান + +**জুপিটার কার্নেল সমস্যা:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm ইনস্টল ব্যর্থতা:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**নোটবুকে ইমপোর্ট ত্রুটি:** +- নিশ্চিত করুন সমস্ত প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করা আছে +- পাইথন সংস্করণ সামঞ্জস্যতা পরীক্ষা করুন (পাইথন ৩.৭+ সুপারিশকৃত) +- নিশ্চিত করুন ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট সক্রিয় + +**Docsify লোড হচ্ছে না:** +- নিশ্চিত করুন আপনি রিপোজিটরি রুট থেকে সার্ভ করছেন +- নিশ্চিত করুন `index.html` বিদ্যমান +- সঠিক নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস (পোর্ট ৩০০০) নিশ্চিত করুন + +### পারফরম্যান্স বিবেচনা +- বড় ডেটাসেট নোটবুকে লোড হতে সময় নিতে পারে +- জটিল প্লটের জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন রেন্ডারিং ধীর হতে পারে +- Vue.js ডেভ সার্ভার দ্রুত পুনরাবৃত্তির জন্য হট-রিলোড সক্ষম করে +- প্রোডাকশন বিল্ড অপ্টিমাইজড এবং মিনিফাইড + +### নিরাপত্তা নোট +- কোনো সংবেদনশীল ডেটা বা শংসাপত্র জমা দেওয়া উচিত নয় +- ক্লাউড পাঠে কোনো API কী-এর জন্য পরিবেশ ভেরিয়েবল ব্যবহার করুন +- Azure-সম্পর্কিত পাঠে Azure অ্যাকাউন্ট শংসাপত্র প্রয়োজন হতে পারে +- নিরাপত্তা প্যাচের জন্য নির্ভরতা আপডেট রাখুন + +## অনুবাদে অবদান রাখা +- GitHub Actions এর মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ পরিচালিত +- অনুবাদের যথার্থতার জন্য ম্যানুয়াল সংশোধন স্বাগত +- বিদ্যমান অনুবাদ ফোল্ডার কাঠামো অনুসরণ করুন +- কুইজ লিঙ্ক আপডেট করুন ভাষার প্যারামিটার অন্তর্ভুক্ত করতে: `?loc=fr` +- অনুবাদিত পাঠ সঠিকভাবে রেন্ডার হচ্ছে কিনা পরীক্ষা করুন + +## সংশ্লিষ্ট সম্পদ +- প্রধান কারিকুলাম: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- স্টুডেন্ট হাব: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- আলোচনা ফোরাম: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- অন্যান্য মাইক্রোসফট কারিকুলাম: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## প্রকল্প রক্ষণাবেক্ষণ +- বিষয়বস্তু বর্তমান রাখতে নিয়মিত আপডেট +- কমিউনিটি অবদান স্বাগত +- GitHub-এ সমস্যাগুলি ট্র্যাক করা হয় +- কারিকুলাম রক্ষণাবেক্ষণকারীদের দ্বারা PR পর্যালোচনা +- মাসিক বিষয়বস্তু পর্যালোচনা এবং আপডেট + +--- + +**অস্বীকৃতি**: +এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা আসল সংস্করণকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ থাকব না। \ No newline at end of file diff --git a/translations/bn/README.md b/translations/bn/README.md index 821c2ac8..4bf47e14 100644 --- a/translations/bn/README.md +++ b/translations/bn/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Visão Geral do Projeto + +Data Science for Beginners é um currículo abrangente de 10 semanas e 20 lições criado pelos Advocates de Nuvem da Microsoft Azure. O repositório é um recurso de aprendizado que ensina conceitos fundamentais de ciência de dados por meio de lições baseadas em projetos, incluindo notebooks Jupyter, quizzes interativos e tarefas práticas. + +**Principais Tecnologias:** +- **Jupyter Notebooks**: Meio principal de aprendizado usando Python 3 +- **Bibliotecas Python**: pandas, numpy, matplotlib para análise e visualização de dados +- **Vue.js 2**: Aplicativo de quiz (pasta quiz-app) +- **Docsify**: Gerador de site de documentação para acesso offline +- **Node.js/npm**: Gerenciamento de pacotes para componentes JavaScript +- **Markdown**: Todo o conteúdo das lições e documentação + +**Arquitetura:** +- Repositório educacional multilíngue com extensas traduções +- Estruturado em módulos de lições (1-Introdução até 6-Ciência-de-Dados-na-Prática) +- Cada lição inclui README, notebooks, tarefas e quizzes +- Aplicativo de quiz Vue.js independente para avaliações pré/pós-lição +- Suporte para GitHub Codespaces e contêineres de desenvolvimento do VS Code + +## Comandos de Configuração + +### Configuração do Repositório +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Configuração do Ambiente Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Configuração do Aplicativo de Quiz +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Servidor de Documentação Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Configuração de Projetos de Visualização +Para projetos de visualização como meaningful-visualizations (lição 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento + +### Trabalhando com Jupyter Notebooks +1. Inicie o Jupyter na raiz do repositório: `jupyter notebook` +2. Navegue até a pasta da lição desejada +3. Abra os arquivos `.ipynb` para realizar os exercícios +4. Os notebooks são autossuficientes, com explicações e células de código +5. A maioria dos notebooks utiliza pandas, numpy e matplotlib - certifique-se de que estão instalados + +### Estrutura das Lições +Cada lição geralmente contém: +- `README.md` - Conteúdo principal da lição com teoria e exemplos +- `notebook.ipynb` - Exercícios práticos no Jupyter Notebook +- `assignment.ipynb` ou `assignment.md` - Tarefas práticas +- Pasta `solution/` - Notebooks e códigos de solução +- Pasta `images/` - Materiais visuais de suporte + +### Desenvolvimento do Aplicativo de Quiz +- Aplicativo Vue.js 2 com recarregamento automático durante o desenvolvimento +- Quizzes armazenados em `quiz-app/src/assets/translations/` +- Cada idioma tem sua própria pasta de tradução (en, fr, es, etc.) +- A numeração dos quizzes começa em 0 e vai até 39 (40 quizzes no total) + +### Adicionando Traduções +- Traduções vão na pasta `translations/` na raiz do repositório +- Cada idioma tem a estrutura completa das lições espelhada do inglês +- Tradução automatizada via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instruções de Teste + +### Teste do Aplicativo de Quiz +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Teste de Notebooks +- Não existe um framework de teste automatizado para notebooks +- Validação manual: Execute todas as células em sequência para garantir que não há erros +- Verifique se os arquivos de dados estão acessíveis e os resultados são gerados corretamente +- Certifique-se de que as visualizações são renderizadas corretamente + +### Teste de Documentação +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Verificações de Qualidade de Código +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Diretrizes de Estilo de Código + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Siga as diretrizes de estilo PEP 8 para código Python +- Use nomes de variáveis claros que expliquem os dados sendo analisados +- Inclua células markdown com explicações antes das células de código +- Mantenha as células de código focadas em conceitos ou operações únicas +- Use pandas para manipulação de dados, matplotlib para visualização +- Padrão comum de importação: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Siga o guia de estilo e as melhores práticas do Vue.js 2 +- Configuração do ESLint em `quiz-app/package.json` +- Use componentes Vue de arquivo único (.vue files) +- Mantenha uma arquitetura baseada em componentes +- Execute `npm run lint` antes de enviar alterações + +### Documentação Markdown +- Use uma hierarquia clara de cabeçalhos (# ## ### etc.) +- Inclua blocos de código com especificadores de linguagem +- Adicione texto alternativo para imagens +- Link para lições e recursos relacionados +- Mantenha os comprimentos das linhas razoáveis para facilitar a leitura + +### Organização de Arquivos +- Conteúdo das lições em pastas numeradas (01-defining-data-science, etc.) +- Soluções em subpastas dedicadas `solution/` +- Traduções espelham a estrutura em inglês na pasta `translations/` +- Mantenha os arquivos de dados na pasta `data/` ou em pastas específicas de lições + +## Construção e Implantação + +### Implantação do Aplicativo de Quiz +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Implantação em Azure Static Web Apps +O quiz-app pode ser implantado no Azure Static Web Apps: +1. Crie um recurso Azure Static Web App +2. Conecte ao repositório GitHub +3. Configure as configurações de build: + - Localização do aplicativo: `quiz-app` + - Localização de saída: `dist` +4. O workflow do GitHub Actions fará a implantação automática ao enviar alterações + +### Site de Documentação +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- O repositório inclui configuração de contêiner de desenvolvimento +- Codespaces configura automaticamente o ambiente Python e Node.js +- Abra o repositório no Codespace via interface do GitHub +- Todas as dependências são instaladas automaticamente + +## Diretrizes para Pull Requests + +### Antes de Enviar +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formato do Título do PR +- Use títulos claros e descritivos +- Formato: `[Componente] Breve descrição` +- Exemplos: + - `[Lição 7] Corrigir erro de importação no notebook Python` + - `[Aplicativo de Quiz] Adicionar tradução em alemão` + - `[Docs] Atualizar README com novos pré-requisitos` + +### Verificações Necessárias +- Certifique-se de que todo o código funciona sem erros +- Verifique se os notebooks executam completamente +- Confirme que os aplicativos Vue.js são construídos com sucesso +- Verifique se os links da documentação funcionam +- Teste o aplicativo de quiz se modificado +- Confirme que as traduções mantêm uma estrutura consistente + +### Diretrizes de Contribuição +- Siga o estilo e os padrões de código existentes +- Adicione comentários explicativos para lógica complexa +- Atualize a documentação relevante +- Teste alterações em diferentes módulos de lições, se aplicável +- Revise o arquivo CONTRIBUTING.md + +## Notas Adicionais + +### Bibliotecas Comuns Utilizadas +- **pandas**: Manipulação e análise de dados +- **numpy**: Computação numérica +- **matplotlib**: Visualização e plotagem de dados +- **seaborn**: Visualização estatística de dados (algumas lições) +- **scikit-learn**: Aprendizado de máquina (lições avançadas) + +### Trabalhando com Arquivos de Dados +- Arquivos de dados localizados na pasta `data/` ou em diretórios específicos de lições +- A maioria dos notebooks espera arquivos de dados em caminhos relativos +- Arquivos CSV são o formato de dados principal +- Algumas lições utilizam JSON para exemplos de dados não relacionais + +### Suporte Multilíngue +- Mais de 40 traduções de idiomas via GitHub Actions automatizado +- Workflow de tradução em `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Traduções na pasta `translations/` com códigos de idioma +- Traduções de quizzes em `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opções de Ambiente de Desenvolvimento +1. **Desenvolvimento Local**: Instale Python, Jupyter, Node.js localmente +2. **GitHub Codespaces**: Ambiente de desenvolvimento instantâneo baseado em nuvem +3. **Contêineres de Desenvolvimento do VS Code**: Desenvolvimento local baseado em contêiner +4. **Binder**: Inicie notebooks na nuvem (se configurado) + +### Diretrizes de Conteúdo das Lições +- Cada lição é independente, mas constrói conceitos anteriores +- Quizzes pré-lição testam conhecimento prévio +- Quizzes pós-lição reforçam o aprendizado +- Tarefas fornecem prática prática +- Sketchnotes fornecem resumos visuais + +### Solução de Problemas Comuns + +**Problemas com Kernel do Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Falhas na Instalação do npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Erros de Importação em Notebooks:** +- Verifique se todas as bibliotecas necessárias estão instaladas +- Confira a compatibilidade da versão do Python (recomendado Python 3.7+) +- Certifique-se de que o ambiente virtual está ativado + +**Docsify Não Carregando:** +- Verifique se você está servindo a partir da raiz do repositório +- Confira se o arquivo `index.html` existe +- Certifique-se de que há acesso adequado à rede (porta 3000) + +### Considerações de Desempenho +- Conjuntos de dados grandes podem levar tempo para carregar nos notebooks +- A renderização de visualizações pode ser lenta para gráficos complexos +- O servidor de desenvolvimento Vue.js permite recarregamento rápido para iteração rápida +- Builds de produção são otimizados e minificados + +### Notas de Segurança +- Nenhum dado sensível ou credenciais deve ser enviado +- Use variáveis de ambiente para quaisquer chaves de API em lições na nuvem +- Lições relacionadas ao Azure podem exigir credenciais de conta Azure +- Mantenha as dependências atualizadas para patches de segurança + +## Contribuindo com Traduções +- Traduções automatizadas gerenciadas via GitHub Actions +- Correções manuais são bem-vindas para precisão das traduções +- Siga a estrutura de pastas de tradução existente +- Atualize os links dos quizzes para incluir o parâmetro de idioma: `?loc=fr` +- Teste as lições traduzidas para garantir a renderização adequada + +## Recursos Relacionados +- Currículo principal: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Fórum de Discussão: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Outros currículos da Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Manutenção do Projeto +- Atualizações regulares para manter o conteúdo atual +- Contribuições da comunidade são bem-vindas +- Problemas rastreados no GitHub +- PRs revisados pelos mantenedores do currículo +- Revisões e atualizações de conteúdo mensais + +--- + +**Aviso Legal**: +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução. \ No newline at end of file diff --git a/translations/br/README.md b/translations/br/README.md index ca03cbed..4c312626 100644 --- a/translations/br/README.md +++ b/translations/br/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Přehled projektu + +Data Science for Beginners je komplexní desetitýdenní kurz s 20 lekcemi vytvořený týmem Microsoft Azure Cloud Advocates. Tento repozitář slouží jako vzdělávací zdroj, který učí základní koncepty datové vědy prostřednictvím projektově orientovaných lekcí, včetně Jupyter notebooků, interaktivních kvízů a praktických úkolů. + +**Klíčové technologie:** +- **Jupyter Notebooks**: Hlavní výukové médium využívající Python 3 +- **Python knihovny**: pandas, numpy, matplotlib pro analýzu a vizualizaci dat +- **Vue.js 2**: Aplikace pro kvízy (složka quiz-app) +- **Docsify**: Generátor dokumentačních stránek pro offline přístup +- **Node.js/npm**: Správa balíčků pro JavaScript komponenty +- **Markdown**: Veškerý obsah lekcí a dokumentace + +**Architektura:** +- Vzdělávací repozitář s podporou více jazyků a rozsáhlými překlady +- Strukturováno do modulů lekcí (1-Introduction až 6-Data-Science-In-Wild) +- Každá lekce obsahuje README, notebooky, úkoly a kvízy +- Samostatná aplikace Vue.js pro hodnocení před a po lekci +- Podpora GitHub Codespaces a vývojových kontejnerů VS Code + +## Příkazy pro nastavení + +### Nastavení repozitáře +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Nastavení Python prostředí +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Nastavení aplikace pro kvízy +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Dokumentační server Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Nastavení projektů pro vizualizaci +Pro projekty vizualizace, jako je meaningful-visualizations (lekce 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Pracovní postup vývoje + +### Práce s Jupyter notebooky +1. Spusťte Jupyter v kořenovém adresáři repozitáře: `jupyter notebook` +2. Přejděte do složky požadované lekce +3. Otevřete soubory `.ipynb` a pracujte na cvičeních +4. Notebooky jsou samostatné, obsahují vysvětlení a buňky s kódem +5. Většina notebooků používá pandas, numpy a matplotlib - ujistěte se, že jsou nainstalovány + +### Struktura lekce +Každá lekce obvykle obsahuje: +- `README.md` - Hlavní obsah lekce s teorií a příklady +- `notebook.ipynb` - Praktická cvičení v Jupyter notebooku +- `assignment.ipynb` nebo `assignment.md` - Praktické úkoly +- Složku `solution/` - Notebooky a kód s řešeními +- Složku `images/` - Podpůrné vizuální materiály + +### Vývoj aplikace pro kvízy +- Aplikace Vue.js 2 s podporou hot-reload během vývoje +- Kvízy jsou uloženy ve složce `quiz-app/src/assets/translations/` +- Každý jazyk má vlastní složku s překlady (en, fr, es atd.) +- Číslování kvízů začíná od 0 a končí na 39 (celkem 40 kvízů) + +### Přidávání překladů +- Překlady se ukládají do složky `translations/` v kořenovém adresáři repozitáře +- Každý jazyk má kompletní strukturu lekcí zrcadlenou z angličtiny +- Automatizované překlady prostřednictvím GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Pokyny k testování + +### Testování aplikace pro kvízy +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testování notebooků +- Pro notebooky neexistuje žádný automatizovaný testovací rámec +- Ruční ověření: Spusťte všechny buňky v pořadí a ověřte, že nedochází k chybám +- Ověřte, že jsou přístupné datové soubory a že výstupy jsou správně generovány +- Zkontrolujte, zda se vizualizace správně vykreslují + +### Testování dokumentace +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kontroly kvality kódu +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Pokyny ke stylu kódu + +### Python (Jupyter notebooky) +- Dodržujte pokyny ke stylu PEP 8 pro Python kód +- Používejte jasné názvy proměnných, které vysvětlují analyzovaná data +- Přidávejte buňky Markdown s vysvětlením před buňkami s kódem +- Udržujte buňky s kódem zaměřené na jednotlivé koncepty nebo operace +- Používejte pandas pro manipulaci s daty, matplotlib pro vizualizaci +- Běžný vzor importu: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Dodržujte pokyny ke stylu Vue.js 2 a osvědčené postupy +- Konfigurace ESLint ve `quiz-app/package.json` +- Používejte Vue komponenty s jedním souborem (.vue soubory) +- Udržujte architekturu založenou na komponentách +- Spusťte `npm run lint` před odesláním změn + +### Dokumentace v Markdownu +- Používejte jasnou hierarchii nadpisů (# ## ### atd.) +- Přidávejte bloky kódu s určením jazyka +- Přidávejte alternativní texty k obrázkům +- Odkazujte na související lekce a zdroje +- Udržujte rozumnou délku řádků pro čitelnost + +### Organizace souborů +- Obsah lekcí ve složkách s čísly (01-defining-data-science atd.) +- Řešení ve vyhrazených podsložkách `solution/` +- Překlady zrcadlí anglickou strukturu ve složce `translations/` +- Datové soubory uchovávejte ve složce `data/` nebo ve složkách specifických pro lekce + +## Sestavení a nasazení + +### Nasazení aplikace pro kvízy +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Nasazení Azure Static Web Apps +Aplikace quiz-app může být nasazena na Azure Static Web Apps: +1. Vytvořte prostředek Azure Static Web App +2. Připojte se k repozitáři na GitHubu +3. Nakonfigurujte nastavení sestavení: + - Umístění aplikace: `quiz-app` + - Umístění výstupu: `dist` +4. GitHub Actions workflow automaticky nasadí při push + +### Dokumentační web +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repozitář obsahuje konfiguraci vývojového kontejneru +- Codespaces automaticky nastaví prostředí pro Python a Node.js +- Otevřete repozitář v Codespace prostřednictvím GitHub UI +- Všechny závislosti se nainstalují automaticky + +## Pokyny pro pull requesty + +### Před odesláním +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formát názvu PR +- Používejte jasné, popisné názvy +- Formát: `[Komponenta] Stručný popis` +- Příklady: + - `[Lekce 7] Oprava chyby importu v Python notebooku` + - `[Aplikace pro kvízy] Přidání německého překladu` + - `[Dokumentace] Aktualizace README s novými předpoklady` + +### Požadované kontroly +- Ujistěte se, že veškerý kód běží bez chyb +- Ověřte, že notebooky se kompletně spustí +- Zkontrolujte, že aplikace Vue.js se úspěšně sestaví +- Ověřte, že odkazy v dokumentaci fungují +- Otestujte aplikaci pro kvízy, pokud byla upravena +- Ověřte, že překlady zachovávají konzistentní strukturu + +### Pokyny pro přispívání +- Dodržujte stávající styl kódu a vzory +- Přidávejte vysvětlující komentáře ke složitější logice +- Aktualizujte příslušnou dokumentaci +- Testujte změny napříč různými moduly lekcí, pokud je to relevantní +- Prostudujte si soubor CONTRIBUTING.md + +## Další poznámky + +### Běžně používané knihovny +- **pandas**: Manipulace a analýza dat +- **numpy**: Numerické výpočty +- **matplotlib**: Vizualizace a vykreslování dat +- **seaborn**: Statistická vizualizace dat (některé lekce) +- **scikit-learn**: Strojové učení (pokročilé lekce) + +### Práce s datovými soubory +- Datové soubory jsou umístěny ve složce `data/` nebo ve složkách specifických pro lekce +- Většina notebooků očekává datové soubory v relativních cestách +- Hlavním formátem dat jsou soubory CSV +- Některé lekce používají JSON pro příklady nerelačních dat + +### Podpora více jazyků +- Přes 40 jazykových překladů prostřednictvím automatizovaných GitHub Actions +- Workflow překladu ve `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Překlady ve složce `translations/` s jazykovými kódy +- Překlady kvízů ve složce `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Možnosti vývojového prostředí +1. **Lokální vývoj**: Nainstalujte Python, Jupyter, Node.js lokálně +2. **GitHub Codespaces**: Cloudové okamžité vývojové prostředí +3. **VS Code Dev Containers**: Lokální vývoj založený na kontejnerech +4. **Binder**: Spuštění notebooků v cloudu (pokud je nakonfigurováno) + +### Pokyny k obsahu lekcí +- Každá lekce je samostatná, ale staví na předchozích konceptech +- Kvízy před lekcí testují předchozí znalosti +- Kvízy po lekci posilují učení +- Úkoly poskytují praktické procvičení +- Sketchnotes poskytují vizuální shrnutí + +### Řešení běžných problémů + +**Problémy s jádrem Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Chyby při instalaci npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Chyby importu v notebookách:** +- Ověřte, že jsou nainstalovány všechny požadované knihovny +- Zkontrolujte kompatibilitu verze Pythonu (doporučeno Python 3.7+) +- Ujistěte se, že je aktivováno virtuální prostředí + +**Docsify se nenačítá:** +- Ověřte, že spouštíte ze základního adresáře repozitáře +- Zkontrolujte, zda existuje `index.html` +- Ujistěte se, že máte správný přístup k síti (port 3000) + +### Úvahy o výkonu +- Velké datové sady mohou trvat déle na načtení v notebookách +- Vykreslování vizualizací může být pomalé u složitých grafů +- Vývojový server Vue.js umožňuje rychlé iterace díky hot-reload +- Produkční sestavení jsou optimalizována a minimalizována + +### Bezpečnostní poznámky +- Do repozitáře by neměla být ukládána citlivá data nebo přihlašovací údaje +- Používejte proměnné prostředí pro jakékoli API klíče v cloudových lekcích +- Lekce související s Azure mohou vyžadovat přihlašovací údaje k účtu Azure +- Udržujte závislosti aktuální kvůli bezpečnostním opravám + +## Přispívání k překladům +- Automatizované překlady jsou spravovány prostřednictvím GitHub Actions +- Manuální opravy jsou vítány pro zajištění přesnosti překladů +- Dodržujte stávající strukturu složek pro překlady +- Aktualizujte odkazy na kvízy tak, aby zahrnovaly parametr jazyka: `?loc=fr` +- Testujte přeložené lekce, zda se správně zobrazují + +## Související zdroje +- Hlavní kurikulum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskusní fórum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Další kurikula od Microsoftu: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Údržba projektu +- Pravidelné aktualizace pro udržení aktuálnosti obsahu +- Příspěvky komunity jsou vítány +- Problémy jsou sledovány na GitHubu +- PR jsou kontrolovány správci kurikula +- Měsíční revize a aktualizace obsahu + +--- + +**Prohlášení**: +Tento dokument byl přeložen pomocí služby AI pro překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho rodném jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme zodpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/cs/README.md b/translations/cs/README.md index 58e02a1c..543a2db7 100644 --- a/translations/cs/README.md +++ b/translations/cs/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Projektoversigt + +Data Science for Beginners er et omfattende 10-ugers, 20-lektions pensum skabt af Microsoft Azure Cloud Advocates. Repositoriet er en læringsressource, der underviser i grundlæggende data science-koncepter gennem projektbaserede lektioner, herunder Jupyter-notebooks, interaktive quizzer og praktiske opgaver. + +**Nøgleteknologier:** +- **Jupyter Notebooks**: Primært læringsmedium ved brug af Python 3 +- **Python-biblioteker**: pandas, numpy, matplotlib til dataanalyse og visualisering +- **Vue.js 2**: Quiz-applikation (quiz-app-mappe) +- **Docsify**: Dokumentationsgenerator til offline adgang +- **Node.js/npm**: Pakkehåndtering til JavaScript-komponenter +- **Markdown**: Alt lektionsindhold og dokumentation + +**Arkitektur:** +- Flersproget uddannelsesrepository med omfattende oversættelser +- Struktureret i lektionsmoduler (1-Introduction til 6-Data-Science-In-Wild) +- Hver lektion inkluderer README, notebooks, opgaver og quizzer +- Selvstændig Vue.js quiz-applikation til før/efter-lektionsvurderinger +- GitHub Codespaces og VS Code dev-containere understøttes + +## Opsætningskommandoer + +### Repository-opsætning +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Opsætning af Python-miljø +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Opsætning af quiz-applikation +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify-dokumentationsserver +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Opsætning af visualiseringsprojekter +For visualiseringsprojekter som meaningful-visualizations (lektion 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Udviklingsarbejdsgang + +### Arbejde med Jupyter-notebooks +1. Start Jupyter i repositoryets rod: `jupyter notebook` +2. Naviger til den ønskede lektionsmappe +3. Åbn `.ipynb`-filer for at arbejde med øvelserne +4. Notebooks er selvstændige med forklaringer og kodeceller +5. De fleste notebooks bruger pandas, numpy og matplotlib - sørg for, at disse er installeret + +### Lektionsstruktur +Hver lektion indeholder typisk: +- `README.md` - Hovedindhold med teori og eksempler +- `notebook.ipynb` - Praktiske Jupyter-notebook-øvelser +- `assignment.ipynb` eller `assignment.md` - Øvelsesopgaver +- `solution/`-mappe - Løsningsnotebooks og kode +- `images/`-mappe - Understøttende visuelle materialer + +### Udvikling af quiz-applikation +- Vue.js 2-applikation med hot-reload under udvikling +- Quizzer gemmes i `quiz-app/src/assets/translations/` +- Hvert sprog har sin egen oversættelsesmappe (en, fr, es osv.) +- Quiznummerering starter ved 0 og går op til 39 (i alt 40 quizzer) + +### Tilføjelse af oversættelser +- Oversættelser placeres i `translations/`-mappen i repositoryets rod +- Hvert sprog har en komplet lektionsstruktur, der spejler engelsk +- Automatiseret oversættelse via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testinstruktioner + +### Test af quiz-applikation +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Test af notebooks +- Der findes ikke noget automatiseret testframework til notebooks +- Manuel validering: Kør alle celler i rækkefølge for at sikre, at der ikke er fejl +- Verificer, at datafiler er tilgængelige, og at output genereres korrekt +- Kontroller, at visualiseringer gengives korrekt + +### Test af dokumentation +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kvalitetskontrol af kode +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Retningslinjer for kodestil + +### Python (Jupyter-notebooks) +- Følg PEP 8-stilretningslinjer for Python-kode +- Brug klare variabelnavne, der forklarer de analyserede data +- Inkluder markdown-celler med forklaringer før kodeceller +- Hold kodeceller fokuseret på enkeltstående koncepter eller operationer +- Brug pandas til datamanipulation, matplotlib til visualisering +- Almindeligt importmønster: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Følg Vue.js 2-stilguide og bedste praksis +- ESLint-konfiguration i `quiz-app/package.json` +- Brug Vue single-file-komponenter (.vue-filer) +- Bevar komponentbaseret arkitektur +- Kør `npm run lint` før ændringer committes + +### Markdown-dokumentation +- Brug en klar overskriftsstruktur (# ## ### osv.) +- Inkluder kodeblokke med sprogangivelser +- Tilføj alt-tekst til billeder +- Link til relaterede lektioner og ressourcer +- Hold linjelængder rimelige for læsbarhed + +### Filorganisering +- Lektionsindhold i nummererede mapper (01-defining-data-science osv.) +- Løsninger i dedikerede `solution/`-undermapper +- Oversættelser spejler engelsk struktur i `translations/`-mappen +- Opbevar datafiler i `data/` eller lektionsspecifikke mapper + +## Bygning og udrulning + +### Udrulning af quiz-applikation +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Udrulning til Azure Static Web Apps +Quiz-applikationen kan udrulles til Azure Static Web Apps: +1. Opret en Azure Static Web App-ressource +2. Forbind til GitHub-repositoriet +3. Konfigurer build-indstillinger: + - App-placering: `quiz-app` + - Output-placering: `dist` +4. GitHub Actions workflow udruller automatisk ved push + +### Dokumentationsside +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repositoriet inkluderer dev-container-konfiguration +- Codespaces opsætter automatisk Python- og Node.js-miljø +- Åbn repositoriet i Codespace via GitHub UI +- Alle afhængigheder installeres automatisk + +## Retningslinjer for pull requests + +### Før indsendelse +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR-titelformat +- Brug klare, beskrivende titler +- Format: `[Komponent] Kort beskrivelse` +- Eksempler: + - `[Lektion 7] Ret Python-notebook-importfejl` + - `[Quiz App] Tilføj tysk oversættelse` + - `[Docs] Opdater README med nye forudsætninger` + +### Påkrævede kontroller +- Sørg for, at al kode kører uden fejl +- Verificer, at notebooks udføres fuldstændigt +- Bekræft, at Vue.js-applikationer bygger korrekt +- Kontroller, at dokumentationslinks fungerer +- Test quiz-applikationen, hvis den er ændret +- Verificer, at oversættelser bevarer en ensartet struktur + +### Retningslinjer for bidrag +- Følg eksisterende kodestil og mønstre +- Tilføj forklarende kommentarer til kompleks logik +- Opdater relevant dokumentation +- Test ændringer på tværs af forskellige lektionsmoduler, hvis det er relevant +- Gennemgå CONTRIBUTING.md-filen + +## Yderligere noter + +### Almindeligt anvendte biblioteker +- **pandas**: Datamanipulation og analyse +- **numpy**: Numerisk beregning +- **matplotlib**: Datavisualisering og diagrammer +- **seaborn**: Statistisk datavisualisering (nogle lektioner) +- **scikit-learn**: Maskinlæring (avancerede lektioner) + +### Arbejde med datafiler +- Datafiler findes i `data/`-mappen eller lektionsspecifikke mapper +- De fleste notebooks forventer datafiler i relative stier +- CSV-filer er det primære dataformat +- Nogle lektioner bruger JSON til eksempler på ikke-relationelle data + +### Flersproget understøttelse +- 40+ sprogoversættelser via automatiserede GitHub Actions +- Oversættelsesworkflow i `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Oversættelser i `translations/`-mappen med sprogkoder +- Quiz-oversættelser i `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Udviklingsmiljømuligheder +1. **Lokal udvikling**: Installer Python, Jupyter, Node.js lokalt +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-baseret øjeblikkeligt udviklingsmiljø +3. **VS Code Dev-containere**: Lokalt containerbaseret udvikling +4. **Binder**: Start notebooks i skyen (hvis konfigureret) + +### Retningslinjer for lektionsindhold +- Hver lektion er selvstændig, men bygger på tidligere koncepter +- Quizzer før lektionen tester forudgående viden +- Quizzer efter lektionen styrker læringen +- Opgaver giver praktisk erfaring +- Sketchnotes giver visuelle opsummeringer + +### Fejlfinding af almindelige problemer + +**Problemer med Jupyter-kernel:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm-installationsfejl:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Importfejl i notebooks:** +- Verificer, at alle nødvendige biblioteker er installeret +- Kontroller Python-versionens kompatibilitet (Python 3.7+ anbefales) +- Sørg for, at det virtuelle miljø er aktiveret + +**Docsify indlæses ikke:** +- Verificer, at du serverer fra repositoryets rod +- Kontroller, at `index.html` findes +- Sørg for korrekt netværksadgang (port 3000) + +### Ydelseshensyn +- Store datasæt kan tage tid at indlæse i notebooks +- Visualiseringer kan være langsomme at gengive for komplekse diagrammer +- Vue.js dev-server muliggør hot-reload for hurtig iteration +- Produktionsbuilds er optimerede og minimerede + +### Sikkerhedsnoter +- Ingen følsomme data eller legitimationsoplysninger bør committes +- Brug miljøvariabler til eventuelle API-nøgler i cloud-lektioner +- Azure-relaterede lektioner kan kræve Azure-kontooplysninger +- Hold afhængigheder opdaterede for sikkerhedsrettelser + +## Bidrag til oversættelser +- Automatiserede oversættelser håndteres via GitHub Actions +- Manuelle rettelser er velkomne for at sikre oversættelseskvalitet +- Følg eksisterende oversættelsesmappe-struktur +- Opdater quiz-links til at inkludere sprogparameter: `?loc=fr` +- Test oversatte lektioner for korrekt gengivelse + +## Relaterede ressourcer +- Hovedpensum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskussionsforum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Andre Microsoft-pensum: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projektvedligeholdelse +- Regelmæssige opdateringer for at holde indholdet aktuelt +- Bidrag fra fællesskabet er velkomne +- Issues spores på GitHub +- PR'er gennemgås af pensumvedligeholdere +- Månedlige indholdsrevisioner og opdateringer + +--- + +**Ansvarsfraskrivelse**: +Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal det bemærkes, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse. \ No newline at end of file diff --git a/translations/da/README.md b/translations/da/README.md index 3ddead89..1f5a3049 100644 --- a/translations/da/README.md +++ b/translations/da/README.md @@ -1,53 +1,37 @@ -# Data Science for Begyndere - Et Curriculum +# Data Science for Begyndere - En Læseplan -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde en 10-ugers, 20-lektioners læseplan om Data Science. Hver lektion inkluderer quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning og en opgave. Vores projektbaserede pædagogik giver dig mulighed for at lære, mens du bygger, en dokumenteret metode til at få nye færdigheder til at "sidde fast". -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +**En stor tak til vores forfattere:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +**🙏 Særlig tak 🙏 til vores [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, anmeldere og indholdsbidragydere,** især Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Azure Cloud Advocates hos Microsoft er glade for at tilbyde et 10-ugers, 20-lektioners curriculum om Data Science. Hver lektion inkluderer quizzer før og efter lektionen, skriftlige instruktioner til at gennemføre lektionen, en løsning og en opgave. Vores projektbaserede tilgang giver dig mulighed for at lære, mens du bygger, en dokumenteret metode til at få nye færdigheder til at hænge fast. - -**Stor tak til vores forfattere:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). - -**🙏 Speciel tak 🙏 til vores [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) forfattere, anmeldere og indholdsbidragydere,** især Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) - -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.da.png)| +|![Sketchnote af @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.da.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science for Begyndere - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Flersproget support +### 🌐 Flersproget Support -#### Understøttet via GitHub Action (Automatisk & Altid Opdateret) +#### Understøttet via GitHub Action (Automatiseret & Altid Opdateret) -[Fransk](../fr/README.md) | [Spansk](../es/README.md) | [Tysk](../de/README.md) | [Russisk](../ru/README.md) | [Arabisk](../ar/README.md) | [Persisk (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kinesisk (Forenklet)](../zh/README.md) | [Kinesisk (Traditionelt, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesisk (Traditionelt, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesisk (Traditionelt, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japansk](../ja/README.md) | [Koreansk](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugisisk (Brasilien)](../br/README.md) | [Italiensk](../it/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Tyrkisk](../tr/README.md) | [Græsk](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Svensk](../sv/README.md) | [Dansk](./README.md) | [Norsk](../no/README.md) | [Finsk](../fi/README.md) | [Hollandsk](../nl/README.md) | [Hebraisk](../he/README.md) | [Vietnamesisk](../vi/README.md) | [Indonesisk](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filippinsk)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Ungarsk](../hu/README.md) | [Tjekkisk](../cs/README.md) | [Slovakisk](../sk/README.md) | [Rumænsk](../ro/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Serbisk (Kyrillisk)](../sr/README.md) | [Kroatisk](../hr/README.md) | [Slovensk](../sl/README.md) | [Ukrainsk](../uk/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) +[Fransk](../fr/README.md) | [Spansk](../es/README.md) | [Tysk](../de/README.md) | [Russisk](../ru/README.md) | [Arabisk](../ar/README.md) | [Persisk (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kinesisk (Forenklet)](../zh/README.md) | [Kinesisk (Traditionel, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesisk (Traditionel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesisk (Traditionel, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japansk](../ja/README.md) | [Koreansk](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisk](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugisisk (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugisisk (Brasilien)](../br/README.md) | [Italiensk](../it/README.md) | [Polsk](../pl/README.md) | [Tyrkisk](../tr/README.md) | [Græsk](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Svensk](../sv/README.md) | [Dansk](./README.md) | [Norsk](../no/README.md) | [Finsk](../fi/README.md) | [Hollandsk](../nl/README.md) | [Hebraisk](../he/README.md) | [Vietnamesisk](../vi/README.md) | [Indonesisk](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filippinsk)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Ungarsk](../hu/README.md) | [Tjekkisk](../cs/README.md) | [Slovakisk](../sk/README.md) | [Rumænsk](../ro/README.md) | [Bulgarsk](../bg/README.md) | [Serbisk (Kyrillisk)](../sr/README.md) | [Kroatisk](../hr/README.md) | [Slovensk](../sl/README.md) | [Ukrainsk](../uk/README.md) | [Burmesisk (Myanmar)](../my/README.md) **Hvis du ønsker yderligere oversættelser, er understøttede sprog listet [her](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Bliv en del af vores fællesskab +#### Deltag i Vores Fællesskab [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Vi har en Discord-serie om læring med AI i gang, lær mere og deltag i [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du vil få tips og tricks til at bruge GitHub Copilot til Data Science. +Vi har en Discord-serie om at lære med AI i gang, lær mere og deltag i [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) fra 18. - 30. september 2025. Du vil få tips og tricks til at bruge GitHub Copilot til Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.da.jpg) @@ -55,16 +39,16 @@ Vi har en Discord-serie om læring med AI i gang, lær mere og deltag i [Learn w Kom i gang med følgende ressourcer: -- [Student Hub side](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne side finder du ressourcer for begyndere, studentpakker og endda måder at få en gratis certifikatvoucher. Dette er en side, du bør bogmærke og tjekke fra tid til anden, da vi skifter indhold mindst månedligt. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bliv en del af et globalt fællesskab af studentambassadører, dette kunne være din vej ind i Microsoft. +- [Student Hub-side](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denne side finder du ressourcer for begyndere, studenterpakker og endda måder at få en gratis certifikatvoucher. Dette er en side, du vil bogmærke og tjekke fra tid til anden, da vi skifter indhold mindst månedligt. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Deltag i et globalt fællesskab af studentambassadører, dette kunne være din vej ind i Microsoft. -# Kom godt i gang +# Kom i Gang -> **Lærere**: vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan man bruger dette curriculum. Vi vil meget gerne høre din feedback [i vores diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Lærere**: vi har [inkluderet nogle forslag](for-teachers.md) til, hvordan man bruger denne læseplan. Vi vil meget gerne høre din feedback [i vores diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Studerende](https://aka.ms/student-page)**: for at bruge dette curriculum på egen hånd, fork hele repoen og gennemfør øvelserne selv, startende med en quiz før lektionen. Læs derefter lektionen og fuldfør resten af aktiviteterne. Prøv at skabe projekterne ved at forstå lektionerne i stedet for at kopiere løsningskoden; dog er denne kode tilgængelig i /solutions-mapperne i hver projektorienteret lektion. En anden idé kunne være at danne en studiegruppe med venner og gennemgå indholdet sammen. For yderligere studier anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Studerende](https://aka.ms/student-page)**: for at bruge denne læseplan på egen hånd, fork hele repoen og gennemfør øvelserne selv, startende med en quiz før lektionen. Læs derefter lektionen og gennemfør resten af aktiviteterne. Prøv at skabe projekterne ved at forstå lektionerne i stedet for at kopiere løsningskoden; dog er denne kode tilgængelig i /solutions-mapperne i hver projektorienteret lektion. En anden idé kunne være at danne en studiegruppe med venner og gennemgå indholdet sammen. For yderligere studier anbefaler vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -## Mød teamet +## Mød Teamet [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") @@ -74,42 +58,43 @@ Kom i gang med følgende ressourcer: ## Pædagogik -Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi byggede dette curriculum: at sikre, at det er projektbaseret, og at det inkluderer hyppige quizzer. Ved slutningen af denne serie vil studerende have lært grundlæggende principper for data science, herunder etiske begreber, dataklargøring, forskellige måder at arbejde med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige anvendelser af data science og mere. +Vi har valgt to pædagogiske principper, mens vi byggede denne læseplan: at sikre, at den er projektbaseret, og at den inkluderer hyppige quizzer. Ved slutningen af denne serie vil studerende have lært grundlæggende principper for data science, herunder etiske koncepter, databehandling, forskellige måder at arbejde med data på, datavisualisering, dataanalyse, virkelige anvendelser af data science og mere. -Derudover sætter en lav-stress quiz før en klasse intentionen hos den studerende mod at lære et emne, mens en anden quiz efter klassen sikrer yderligere fastholdelse. Dette curriculum er designet til at være fleksibelt og sjovt og kan tages i sin helhed eller delvist. Projekterne starter små og bliver gradvist mere komplekse ved slutningen af den 10-ugers cyklus. +Derudover sætter en lav-risiko quiz før en lektion intentionen for den studerende mod at lære et emne, mens en anden quiz efter lektionen sikrer yderligere fastholdelse. Denne læseplan er designet til at være fleksibel og sjov og kan tages i sin helhed eller delvist. Projekterne starter små og bliver gradvist mere komplekse ved slutningen af den 10-ugers cyklus. -> Find vores [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi byder din konstruktive feedback velkommen! +> Find vores [Adfærdskodeks](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidrag](CONTRIBUTING.md), [Oversættelse](TRANSLATIONS.md) retningslinjer. Vi værdsætter din konstruktive feedback! ## Hver lektion inkluderer: - Valgfri sketchnote - Valgfri supplerende video -- Opvarmningsquiz før lektionen +- Quiz til opvarmning før lektionen - Skriftlig lektion - For projektbaserede lektioner, trin-for-trin vejledninger om, hvordan man bygger projektet -- Videnskontroller +- Videnschecks - En udfordring - Supplerende læsning - Opgave - [Quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **En note om quizzer**: Alle quizzer er indeholdt i Quiz-App-mappen, med i alt 40 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt eller implementeres på Azure; følg instruktionen i `quiz-app`-mappen. De bliver gradvist lokaliseret. +> **En note om quizzer**: Alle quizzer er indeholdt i Quiz-App-mappen, for i alt 40 quizzer med tre spørgsmål hver. De er linket fra lektionerne, men quiz-appen kan køres lokalt eller implementeres til Azure; følg instruktionerne i `quiz-app`-mappen. De bliver gradvist lokaliseret. ## Lektioner |![ Sketchnote af @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.da.png)| |:---:| | Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote af [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + | Lektion Nummer | Emne | Lektion Gruppe | Læringsmål | Linket Lektion | Forfatter | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Definere Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lær de grundlæggende begreber bag data science og hvordan det relaterer til kunstig intelligens, maskinlæring og big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Data Science Etik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Begreber, udfordringer og rammer inden for dataetik. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definere Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassificeres og dets almindelige kilder. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 03 | Definere Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hvordan data klassificeres og dens almindelige kilder. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Introduktion til Statistik & Sandsynlighed | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Matematiske teknikker inden for sandsynlighed og statistik til at forstå data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Arbejde med Relationelle Data | [Arbejde Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til relationelle data og grundlæggende udforskning og analyse af relationelle data med Structured Query Language, også kendt som SQL (udtales "see-quell"). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Arbejde med NoSQL Data | [Arbejde Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til ikke-relationelle data, deres forskellige typer og grundlæggende udforskning og analyse af dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Arbejde med Python | [Arbejde Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlæggende brug af Python til dataudforskning med biblioteker som Pandas. Grundlæggende forståelse af Python-programmering anbefales. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Dataklargøring | [Arbejde Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner om datateknikker til rengøring og transformation af data for at håndtere udfordringer med manglende, unøjagtige eller ufuldstændige data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 05 | Arbejde med Relationelle Data | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til relationelle data og grundlæggende udforskning og analyse af relationelle data med Structured Query Language, også kendt som SQL (udtales "see-quell"). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Arbejde med NoSQL Data | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion til ikke-relationelle data, deres forskellige typer og grundlæggende udforskning og analyse af dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Arbejde med Python | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grundlæggende brug af Python til dataudforskning med biblioteker som Pandas. Grundlæggende forståelse af Python-programmering anbefales. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Dataklargøring | [Arbejde med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Emner om datateknikker til rengøring og transformation af data for at håndtere udfordringer med manglende, unøjagtige eller ufuldstændige data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Visualisering af Mængder | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lær hvordan man bruger Matplotlib til at visualisere fugledata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Visualisering af Datafordelinger | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af observationer og tendenser inden for et interval. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Visualisering af Proportioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering af diskrete og grupperede procentdele. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | @@ -121,35 +106,35 @@ Derudover sætter en lav-stress quiz før en klasse intentionen hos den studeren | 17 | Data Science i Skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denne serie af lektioner introducerer data science i skyen og dens fordele. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Data Science i Skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Træning af modeller ved hjælp af Low Code værktøjer. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Data Science i Skyen | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Udrulning af modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) og [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science i Det Virkelige Liv | [I Det Virkelige Liv](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drevne projekter i den virkelige verden. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Data Science i Virkeligheden | [I Virkeligheden](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drevne projekter i den virkelige verden. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Følg disse trin for at åbne dette eksempel i en Codespace: -1. Klik på Code-dropdownmenuen og vælg Open with Codespaces. +1. Klik på Code-menuen og vælg Open with Codespaces. 2. Vælg + New codespace nederst i panelet. -For mere info, se [GitHub-dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +For mere info, se [GitHub dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers Følg disse trin for at åbne dette repo i en container ved hjælp af din lokale maskine og VSCode med VS Code Remote - Containers-udvidelsen: -1. Hvis det er første gang, du bruger en udviklingscontainer, skal du sikre dig, at dit system opfylder forudsætningerne (f.eks. have Docker installeret) i [kom godt i gang-dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Hvis det er første gang, du bruger en udviklingscontainer, skal du sikre dig, at dit system opfylder forudsætningerne (f.eks. have Docker installeret) i [kom godt i gang dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). For at bruge dette repository kan du enten åbne det i et isoleret Docker-volumen: -**Bemærk**: Bag kulisserne vil dette bruge Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**-kommandoen til at klone kildekoden i et Docker-volumen i stedet for det lokale filsystem. [Volumener](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanisme til at vedligeholde containerdata. +**Bemærk**: Bag kulisserne vil dette bruge Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** kommandoen til at klone kildekoden i et Docker-volumen i stedet for det lokale filsystem. [Volumener](https://docs.docker.com/storage/volumes/) er den foretrukne mekanisme til at vedvarende containerdata. Eller åbne en lokalt klonet eller downloadet version af repositoryet: - Klon dette repository til dit lokale filsystem. -- Tryk på F1 og vælg **Remote-Containers: Open Folder in Container...**-kommandoen. -- Vælg den klonede kopi af denne mappe, vent på, at containeren starter, og prøv tingene af. +- Tryk på F1 og vælg **Remote-Containers: Open Folder in Container...** kommandoen. +- Vælg den klonede kopi af denne mappe, vent på at containeren starter, og prøv tingene af. ## Offline adgang -Du kan køre denne dokumentation offline ved hjælp af [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repo, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, og skriv derefter `docsify serve` i roden af dette repo. Websitet vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan køre denne dokumentation offline ved hjælp af [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork dette repo, [installer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokale maskine, og i roden af dette repo, skriv `docsify serve`. Hjemmesiden vil blive serveret på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. -> Bemærk, notebooks vil ikke blive gengivet via Docsify, så når du skal køre en notebook, skal du gøre det separat i VS Code med en Python-kernel. +> Bemærk, notebooks vil ikke blive gengivet via Docsify, så når du skal køre en notebook, gør det separat i VS Code med en Python-kerne. ## Andre Læseplaner @@ -159,8 +144,8 @@ Vores team producerer andre læseplaner! Tjek: - [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) - [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners) - [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) -- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) -- [Generative AI with Java](https://aka.ms/genaijava) +- [Generative AI med JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) +- [Generative AI med Java](https://aka.ms/genaijava) - [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners) - [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners) - [Bash for Beginners](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) @@ -175,7 +160,17 @@ Vores team producerer andre læseplaner! Tjek: - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Få Hjælp + +Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-apps, så deltag: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Hvis du har produktfeedback eller fejl under opbygning, besøg: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Ansvarsfraskrivelse**: -Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal det bemærkes, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os ikke ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse. \ No newline at end of file +Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selvom vi bestræber os på at opnå nøjagtighed, skal det bemærkes, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os ikke ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse. \ No newline at end of file diff --git a/translations/de/AGENTS.md b/translations/de/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..3e388887 --- /dev/null +++ b/translations/de/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Projektübersicht + +Data Science for Beginners ist ein umfassender 10-wöchiger, 20-teiliger Lehrplan, der von den Microsoft Azure Cloud Advocates erstellt wurde. Das Repository dient als Lernressource, die grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft durch projektbasierte Lektionen vermittelt, einschließlich Jupyter-Notebooks, interaktiver Quizze und praktischer Aufgaben. + +**Wichtige Technologien:** +- **Jupyter-Notebooks**: Hauptmedium für das Lernen mit Python 3 +- **Python-Bibliotheken**: pandas, numpy, matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung +- **Vue.js 2**: Quiz-Anwendung (Ordner quiz-app) +- **Docsify**: Generator für Dokumentationsseiten für den Offline-Zugriff +- **Node.js/npm**: Paketverwaltung für JavaScript-Komponenten +- **Markdown**: Alle Lektionen und Dokumentationen + +**Architektur:** +- Mehrsprachiges Bildungs-Repository mit umfangreichen Übersetzungen +- In Lektionenmodule strukturiert (1-Introduction bis 6-Data-Science-In-Wild) +- Jede Lektion enthält README, Notebooks, Aufgaben und Quizze +- Eigenständige Vue.js-Quiz-Anwendung für Vor-/Nach-Lektionsbewertungen +- Unterstützung durch GitHub Codespaces und VS Code Dev-Container + +## Setup-Befehle + +### Repository-Setup +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python-Umgebung einrichten +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Quiz-Anwendung einrichten +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify-Dokumentationsserver +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Setup für Visualisierungsprojekte +Für Visualisierungsprojekte wie meaningful-visualizations (Lektion 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Entwicklungsworkflow + +### Arbeiten mit Jupyter-Notebooks +1. Starten Sie Jupyter im Repository-Stammverzeichnis: `jupyter notebook` +2. Navigieren Sie zum gewünschten Lektionenordner +3. Öffnen Sie `.ipynb`-Dateien, um die Übungen durchzuarbeiten +4. Notebooks sind eigenständig mit Erklärungen und Codezellen +5. Die meisten Notebooks verwenden pandas, numpy und matplotlib – stellen Sie sicher, dass diese installiert sind + +### Struktur der Lektionen +Jede Lektion enthält typischerweise: +- `README.md` - Hauptinhalt der Lektion mit Theorie und Beispielen +- `notebook.ipynb` - Praktische Übungen in Jupyter-Notebooks +- `assignment.ipynb` oder `assignment.md` - Übungsaufgaben +- `solution/`-Ordner - Lösungen und Code +- `images/`-Ordner - Unterstützende visuelle Materialien + +### Entwicklung der Quiz-Anwendung +- Vue.js 2-Anwendung mit Hot-Reload während der Entwicklung +- Quizze gespeichert in `quiz-app/src/assets/translations/` +- Jede Sprache hat ihren eigenen Übersetzungsordner (en, fr, es usw.) +- Die Nummerierung der Quizze beginnt bei 0 und geht bis 39 (insgesamt 40 Quizze) + +### Hinzufügen von Übersetzungen +- Übersetzungen befinden sich im `translations/`-Ordner im Repository-Stammverzeichnis +- Jede Sprache hat eine vollständige Lektionenstruktur, die der englischen Version entspricht +- Automatische Übersetzung über GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testanweisungen + +### Testen der Quiz-Anwendung +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testen der Notebooks +- Es gibt kein automatisiertes Testframework für Notebooks +- Manuelle Validierung: Führen Sie alle Zellen der Reihe nach aus, um sicherzustellen, dass keine Fehler auftreten +- Überprüfen Sie, ob die Datendateien zugänglich sind und die Ausgaben korrekt generiert werden +- Stellen Sie sicher, dass Visualisierungen ordnungsgemäß gerendert werden + +### Testen der Dokumentation +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Überprüfung der Codequalität +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Richtlinien für den Programmierstil + +### Python (Jupyter-Notebooks) +- Befolgen Sie die PEP 8-Stilrichtlinien für Python-Code +- Verwenden Sie klare Variablennamen, die die analysierten Daten beschreiben +- Fügen Sie Markdown-Zellen mit Erklärungen vor den Codezellen ein +- Halten Sie Codezellen auf einzelne Konzepte oder Operationen fokussiert +- Verwenden Sie pandas für Datenmanipulation, matplotlib für Visualisierungen +- Übliches Importmuster: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Befolgen Sie den Vue.js 2-Stilguide und Best Practices +- ESLint-Konfiguration in `quiz-app/package.json` +- Verwenden Sie Vue-Single-File-Komponenten (.vue-Dateien) +- Beibehalten einer komponentenbasierten Architektur +- Führen Sie `npm run lint` aus, bevor Sie Änderungen einreichen + +### Markdown-Dokumentation +- Verwenden Sie eine klare Überschriftenhierarchie (# ## ### usw.) +- Fügen Sie Codeblöcke mit Sprachspezifikatoren hinzu +- Fügen Sie Alt-Texte für Bilder hinzu +- Verlinken Sie auf verwandte Lektionen und Ressourcen +- Halten Sie die Zeilenlängen für die Lesbarkeit angemessen + +### Dateiorganisation +- Lektioneninhalte in nummerierten Ordnern (01-defining-data-science usw.) +- Lösungen in dedizierten `solution/`-Unterordnern +- Übersetzungen spiegeln die englische Struktur im `translations/`-Ordner wider +- Datendateien in `data/` oder lektionenspezifischen Ordnern aufbewahren + +## Build und Deployment + +### Deployment der Quiz-Anwendung +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Deployment von Azure Static Web Apps +Die Quiz-App kann auf Azure Static Web Apps bereitgestellt werden: +1. Erstellen Sie eine Azure Static Web App-Ressource +2. Verbinden Sie sich mit dem GitHub-Repository +3. Konfigurieren Sie die Build-Einstellungen: + - App-Standort: `quiz-app` + - Ausgabe-Standort: `dist` +4. GitHub Actions-Workflow wird bei Push automatisch bereitgestellt + +### Dokumentationsseite +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Das Repository enthält eine Dev-Container-Konfiguration +- Codespaces richtet automatisch die Python- und Node.js-Umgebung ein +- Öffnen Sie das Repository in Codespaces über die GitHub-Benutzeroberfläche +- Alle Abhängigkeiten werden automatisch installiert + +## Richtlinien für Pull Requests + +### Vor dem Einreichen +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format des PR-Titels +- Verwenden Sie klare, beschreibende Titel +- Format: `[Komponente] Kurze Beschreibung` +- Beispiele: + - `[Lektion 7] Fehler beim Import von Python-Notebook beheben` + - `[Quiz-App] Deutsche Übersetzung hinzufügen` + - `[Dokumentation] README mit neuen Voraussetzungen aktualisieren` + +### Erforderliche Überprüfungen +- Stellen Sie sicher, dass der gesamte Code fehlerfrei ausgeführt wird +- Überprüfen Sie, ob Notebooks vollständig ausgeführt werden +- Bestätigen Sie, dass Vue.js-Anwendungen erfolgreich gebaut werden +- Überprüfen Sie, ob Dokumentationslinks funktionieren +- Testen Sie die Quiz-Anwendung, falls Änderungen vorgenommen wurden +- Stellen Sie sicher, dass Übersetzungen eine konsistente Struktur beibehalten + +### Richtlinien für Beiträge +- Befolgen Sie den bestehenden Programmierstil und die Muster +- Fügen Sie erklärende Kommentare für komplexe Logik hinzu +- Aktualisieren Sie relevante Dokumentationen +- Testen Sie Änderungen in verschiedenen Lektionenmodulen, falls zutreffend +- Lesen Sie die Datei CONTRIBUTING.md + +## Zusätzliche Hinweise + +### Häufig verwendete Bibliotheken +- **pandas**: Datenmanipulation und -analyse +- **numpy**: Numerisches Rechnen +- **matplotlib**: Datenvisualisierung und -darstellung +- **seaborn**: Statistische Datenvisualisierung (einige Lektionen) +- **scikit-learn**: Maschinelles Lernen (fortgeschrittene Lektionen) + +### Arbeiten mit Datendateien +- Datendateien befinden sich im Ordner `data/` oder in lektionenspezifischen Verzeichnissen +- Die meisten Notebooks erwarten Datendateien in relativen Pfaden +- CSV-Dateien sind das primäre Datenformat +- Einige Lektionen verwenden JSON für Beispiele mit nicht-relationalen Daten + +### Mehrsprachige Unterstützung +- Über 40 Sprachübersetzungen über automatisierte GitHub Actions +- Übersetzungsworkflow in `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Übersetzungen im `translations/`-Ordner mit Sprachcodes +- Quiz-Übersetzungen in `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Optionen für Entwicklungsumgebungen +1. **Lokale Entwicklung**: Installieren Sie Python, Jupyter, Node.js lokal +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-basierte, sofortige Entwicklungsumgebung +3. **VS Code Dev-Container**: Lokale containerbasierte Entwicklung +4. **Binder**: Starten Sie Notebooks in der Cloud (falls konfiguriert) + +### Richtlinien für Lektioneninhalte +- Jede Lektion ist eigenständig, baut jedoch auf vorherigen Konzepten auf +- Vor-Lektions-Quizze testen Vorwissen +- Nach-Lektions-Quizze festigen das Gelernte +- Aufgaben bieten praktische Übungen +- Sketchnotes bieten visuelle Zusammenfassungen + +### Behebung häufiger Probleme + +**Probleme mit dem Jupyter-Kernel:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Fehler bei npm-Installationen:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Importfehler in Notebooks:** +- Überprüfen Sie, ob alle erforderlichen Bibliotheken installiert sind +- Prüfen Sie die Kompatibilität der Python-Version (Python 3.7+ empfohlen) +- Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiviert ist + +**Docsify lädt nicht:** +- Überprüfen Sie, ob Sie vom Repository-Stamm aus bedienen +- Stellen Sie sicher, dass `index.html` vorhanden ist +- Überprüfen Sie den ordnungsgemäßen Netzwerkzugriff (Port 3000) + +### Leistungshinweise +- Große Datensätze können in Notebooks Ladezeit beanspruchen +- Die Visualisierungsdarstellung kann bei komplexen Diagrammen langsam sein +- Der Vue.js-Entwicklungsserver ermöglicht Hot-Reload für schnelle Iterationen +- Produktions-Builds sind optimiert und minimiert + +### Sicherheitshinweise +- Keine sensiblen Daten oder Anmeldedaten sollten eingecheckt werden +- Verwenden Sie Umgebungsvariablen für API-Schlüssel in Cloud-Lektionen +- Azure-bezogene Lektionen erfordern möglicherweise Azure-Kontoanmeldedaten +- Halten Sie Abhängigkeiten für Sicherheitspatches aktuell + +## Beitrag zu Übersetzungen +- Automatische Übersetzungen werden über GitHub Actions verwaltet +- Manuelle Korrekturen zur Verbesserung der Übersetzungsgenauigkeit sind willkommen +- Befolgen Sie die bestehende Struktur der Übersetzungsordner +- Aktualisieren Sie Quiz-Links, um den Sprachparameter einzuschließen: `?loc=fr` +- Testen Sie übersetzte Lektionen auf korrekte Darstellung + +## Verwandte Ressourcen +- Hauptlehrplan: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskussionsforum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Weitere Microsoft-Lehrpläne: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projektwartung +- Regelmäßige Updates, um Inhalte aktuell zu halten +- Beiträge aus der Community sind willkommen +- Probleme werden auf GitHub verfolgt +- PRs werden von Lehrplanbetreuern überprüft +- Monatliche Inhaltsüberprüfungen und -aktualisierungen + +--- + +**Haftungsausschluss**: +Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben. \ No newline at end of file diff --git a/translations/de/README.md b/translations/de/README.md index e30a1258..fb51fcfc 100644 --- a/translations/de/README.md +++ b/translations/de/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Επισκόπηση Έργου + +Το "Data Science for Beginners" είναι ένα ολοκληρωμένο πρόγραμμα σπουδών διάρκειας 10 εβδομάδων και 20 μαθημάτων, που δημιουργήθηκε από τους Microsoft Azure Cloud Advocates. Το αποθετήριο αποτελεί εκπαιδευτικό πόρο που διδάσκει βασικές έννοιες της επιστήμης δεδομένων μέσω μαθημάτων βασισμένων σε έργα, περιλαμβάνοντας Jupyter notebooks, διαδραστικά κουίζ και πρακτικές ασκήσεις. + +**Κύριες Τεχνολογίες:** +- **Jupyter Notebooks**: Κύριο μέσο εκμάθησης με χρήση Python 3 +- **Βιβλιοθήκες Python**: pandas, numpy, matplotlib για ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων +- **Vue.js 2**: Εφαρμογή κουίζ (φάκελος quiz-app) +- **Docsify**: Γεννήτρια ιστότοπου τεκμηρίωσης για offline πρόσβαση +- **Node.js/npm**: Διαχείριση πακέτων για JavaScript components +- **Markdown**: Όλο το περιεχόμενο μαθημάτων και η τεκμηρίωση + +**Αρχιτεκτονική:** +- Εκπαιδευτικό αποθετήριο πολλών γλωσσών με εκτεταμένες μεταφράσεις +- Δομημένο σε ενότητες μαθημάτων (1-Introduction έως 6-Data-Science-In-Wild) +- Κάθε μάθημα περιλαμβάνει README, notebooks, ασκήσεις και κουίζ +- Αυτόνομη εφαρμογή κουίζ Vue.js για αξιολογήσεις πριν/μετά το μάθημα +- Υποστήριξη GitHub Codespaces και VS Code dev containers + +## Εντολές Ρύθμισης + +### Ρύθμιση Αποθετηρίου +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Ρύθμιση Περιβάλλοντος Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Ρύθμιση Εφαρμογής Κουίζ +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Διακομιστής Τεκμηρίωσης Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Ρύθμιση Έργων Οπτικοποίησης +Για έργα οπτικοποίησης όπως meaningful-visualizations (μάθημα 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Ροή Εργασίας Ανάπτυξης + +### Εργασία με Jupyter Notebooks +1. Ξεκινήστε το Jupyter από τη ρίζα του αποθετηρίου: `jupyter notebook` +2. Μεταβείτε στον φάκελο του επιθυμητού μαθήματος +3. Ανοίξτε αρχεία `.ipynb` για να εργαστείτε στις ασκήσεις +4. Τα notebooks είναι αυτοτελή με εξηγήσεις και κελιά κώδικα +5. Τα περισσότερα notebooks χρησιμοποιούν pandas, numpy και matplotlib - βεβαιωθείτε ότι είναι εγκατεστημένα + +### Δομή Μαθήματος +Κάθε μάθημα περιλαμβάνει συνήθως: +- `README.md` - Κύριο περιεχόμενο μαθήματος με θεωρία και παραδείγματα +- `notebook.ipynb` - Πρακτικές ασκήσεις σε Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` ή `assignment.md` - Ασκήσεις πρακτικής +- Φάκελος `solution/` - Notebooks λύσεων και κώδικας +- Φάκελος `images/` - Υποστηρικτικό οπτικό υλικό + +### Ανάπτυξη Εφαρμογής Κουίζ +- Εφαρμογή Vue.js 2 με δυνατότητα hot-reload κατά την ανάπτυξη +- Τα κουίζ αποθηκεύονται στο `quiz-app/src/assets/translations/` +- Κάθε γλώσσα έχει τον δικό της φάκελο μετάφρασης (en, fr, es, κ.λπ.) +- Η αρίθμηση των κουίζ ξεκινά από το 0 και φτάνει έως το 39 (40 κουίζ συνολικά) + +### Προσθήκη Μεταφράσεων +- Οι μεταφράσεις τοποθετούνται στον φάκελο `translations/` στη ρίζα του αποθετηρίου +- Κάθε γλώσσα έχει πλήρη δομή μαθήματος που αντικατοπτρίζει την αγγλική +- Αυτοματοποιημένη μετάφραση μέσω GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Οδηγίες Δοκιμών + +### Δοκιμή Εφαρμογής Κουίζ +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Δοκιμή Notebooks +- Δεν υπάρχει αυτοματοποιημένο πλαίσιο δοκιμών για notebooks +- Χειροκίνητη επικύρωση: Εκτελέστε όλα τα κελιά με τη σειρά για να βεβαιωθείτε ότι δεν υπάρχουν σφάλματα +- Επαληθεύστε ότι τα αρχεία δεδομένων είναι προσβάσιμα και ότι τα αποτελέσματα δημιουργούνται σωστά +- Ελέγξτε ότι οι οπτικοποιήσεις αποδίδονται σωστά + +### Δοκιμή Τεκμηρίωσης +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Έλεγχοι Ποιότητας Κώδικα +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Οδηγίες Στυλ Κώδικα + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Ακολουθήστε τις οδηγίες στυλ PEP 8 για κώδικα Python +- Χρησιμοποιήστε σαφή ονόματα μεταβλητών που εξηγούν τα δεδομένα που αναλύονται +- Συμπεριλάβετε κελιά markdown με εξηγήσεις πριν από τα κελιά κώδικα +- Κρατήστε τα κελιά κώδικα επικεντρωμένα σε μία έννοια ή λειτουργία +- Χρησιμοποιήστε pandas για χειρισμό δεδομένων, matplotlib για οπτικοποίηση +- Κοινό μοτίβο εισαγωγής: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Ακολουθήστε τον οδηγό στυλ Vue.js 2 και τις βέλτιστες πρακτικές +- Ρύθμιση ESLint στο `quiz-app/package.json` +- Χρησιμοποιήστε Vue single-file components (.vue αρχεία) +- Διατηρήστε αρχιτεκτονική βασισμένη σε components +- Εκτελέστε `npm run lint` πριν από την υποβολή αλλαγών + +### Τεκμηρίωση Markdown +- Χρησιμοποιήστε σαφή ιεραρχία επικεφαλίδων (# ## ### κ.λπ.) +- Συμπεριλάβετε μπλοκ κώδικα με καθορισμό γλώσσας +- Προσθέστε alt text για εικόνες +- Συνδέστε με σχετικά μαθήματα και πόρους +- Διατηρήστε λογικά μήκη γραμμών για ευανάγνωστο κείμενο + +### Οργάνωση Αρχείων +- Περιεχόμενο μαθημάτων σε αριθμημένους φακέλους (01-defining-data-science, κ.λπ.) +- Λύσεις σε ειδικούς υποφακέλους `solution/` +- Οι μεταφράσεις αντικατοπτρίζουν τη δομή της αγγλικής στον φάκελο `translations/` +- Κρατήστε αρχεία δεδομένων στον φάκελο `data/` ή σε φακέλους συγκεκριμένων μαθημάτων + +## Δημιουργία και Ανάπτυξη + +### Ανάπτυξη Εφαρμογής Κουίζ +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Ανάπτυξη Azure Static Web Apps +Η εφαρμογή κουίζ μπορεί να αναπτυχθεί σε Azure Static Web Apps: +1. Δημιουργήστε πόρο Azure Static Web App +2. Συνδέστε το αποθετήριο GitHub +3. Ρυθμίστε τις παραμέτρους δημιουργίας: + - Τοποθεσία εφαρμογής: `quiz-app` + - Τοποθεσία εξόδου: `dist` +4. Το GitHub Actions workflow θα αναπτύξει αυτόματα τις αλλαγές + +### Ιστότοπος Τεκμηρίωσης +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Το αποθετήριο περιλαμβάνει ρύθμιση dev container +- Το Codespaces ρυθμίζει αυτόματα το περιβάλλον Python και Node.js +- Ανοίξτε το αποθετήριο στο Codespace μέσω του UI του GitHub +- Όλες οι εξαρτήσεις εγκαθίστανται αυτόματα + +## Οδηγίες Pull Request + +### Πριν την Υποβολή +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Μορφή Τίτλου PR +- Χρησιμοποιήστε σαφείς, περιγραφικούς τίτλους +- Μορφή: `[Component] Σύντομη περιγραφή` +- Παραδείγματα: + - `[Lesson 7] Διόρθωση σφάλματος εισαγωγής Python notebook` + - `[Quiz App] Προσθήκη γερμανικής μετάφρασης` + - `[Docs] Ενημέρωση README με νέες προϋποθέσεις` + +### Απαιτούμενοι Έλεγχοι +- Βεβαιωθείτε ότι όλος ο κώδικας εκτελείται χωρίς σφάλματα +- Επαληθεύστε ότι τα notebooks εκτελούνται πλήρως +- Επιβεβαιώστε ότι οι εφαρμογές Vue.js δημιουργούνται επιτυχώς +- Ελέγξτε ότι οι σύνδεσμοι τεκμηρίωσης λειτουργούν +- Δοκιμάστε την εφαρμογή κουίζ αν έχει τροποποιηθεί +- Επαληθεύστε ότι οι μεταφράσεις διατηρούν συνεπή δομή + +### Οδηγίες Συνεισφοράς +- Ακολουθήστε το υπάρχον στυλ και τα μοτίβα κώδικα +- Προσθέστε επεξηγηματικά σχόλια για σύνθετη λογική +- Ενημερώστε τη σχετική τεκμηρίωση +- Δοκιμάστε τις αλλαγές σε διαφορετικές ενότητες μαθημάτων αν είναι απαραίτητο +- Ανατρέξτε στο αρχείο CONTRIBUTING.md + +## Πρόσθετες Σημειώσεις + +### Κοινές Βιβλιοθήκες που Χρησιμοποιούνται +- **pandas**: Χειρισμός και ανάλυση δεδομένων +- **numpy**: Υπολογιστική αριθμητική +- **matplotlib**: Οπτικοποίηση και σχεδίαση δεδομένων +- **seaborn**: Στατιστική οπτικοποίηση δεδομένων (σε ορισμένα μαθήματα) +- **scikit-learn**: Μηχανική μάθηση (προχωρημένα μαθήματα) + +### Εργασία με Αρχεία Δεδομένων +- Τα αρχεία δεδομένων βρίσκονται στον φάκελο `data/` ή σε φακέλους συγκεκριμένων μαθημάτων +- Τα περισσότερα notebooks αναμένουν αρχεία δεδομένων σε σχετικές διαδρομές +- Τα αρχεία CSV είναι η κύρια μορφή δεδομένων +- Ορισμένα μαθήματα χρησιμοποιούν JSON για παραδείγματα μη σχεσιακών δεδομένων + +### Υποστήριξη Πολλών Γλωσσών +- 40+ μεταφράσεις γλωσσών μέσω αυτοματοποιημένων GitHub Actions +- Ροή εργασίας μετάφρασης στο `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Μεταφράσεις στον φάκελο `translations/` με κωδικούς γλωσσών +- Μεταφράσεις κουίζ στο `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Επιλογές Περιβάλλοντος Ανάπτυξης +1. **Τοπική Ανάπτυξη**: Εγκαταστήστε Python, Jupyter, Node.js τοπικά +2. **GitHub Codespaces**: Περιβάλλον ανάπτυξης στο cloud +3. **VS Code Dev Containers**: Τοπική ανάπτυξη με containers +4. **Binder**: Εκκίνηση notebooks στο cloud (αν έχει ρυθμιστεί) + +### Οδηγίες Περιεχομένου Μαθημάτων +- Κάθε μάθημα είναι αυτοτελές αλλά βασίζεται σε προηγούμενες έννοιες +- Τα κουίζ πριν το μάθημα ελέγχουν τις προηγούμενες γνώσεις +- Τα κουίζ μετά το μάθημα ενισχύουν τη μάθηση +- Οι ασκήσεις παρέχουν πρακτική εξάσκηση +- Τα sketchnotes παρέχουν οπτικές περιλήψεις + +### Επίλυση Συνηθισμένων Προβλημάτων + +**Προβλήματα Kernel στο Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Αποτυχίες Εγκατάστασης npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Σφάλματα Εισαγωγής στα Notebooks:** +- Επαληθεύστε ότι όλες οι απαιτούμενες βιβλιοθήκες είναι εγκατεστημένες +- Ελέγξτε τη συμβατότητα έκδοσης Python (συνιστάται Python 3.7+) +- Βεβαιωθείτε ότι το εικονικό περιβάλλον είναι ενεργοποιημένο + +**Το Docsify δεν Φορτώνει:** +- Επαληθεύστε ότι εξυπηρετείτε από τη ρίζα του αποθετηρίου +- Ελέγξτε ότι υπάρχει το `index.html` +- Βεβαιωθείτε για σωστή πρόσβαση δικτύου (port 3000) + +### Σημειώσεις Απόδοσης +- Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων μπορεί να χρειαστούν χρόνο για φόρτωση στα notebooks +- Η απόδοση οπτικοποιήσεων μπορεί να είναι αργή για σύνθετα γραφήματα +- Ο dev server του Vue.js επιτρέπει γρήγορη επανάληψη με hot-reload +- Οι παραγωγικές εκδόσεις είναι βελτιστοποιημένες και συμπιεσμένες + +### Σημειώσεις Ασφαλείας +- Δεν πρέπει να δεσμεύονται ευαίσθητα δεδομένα ή διαπιστευτήρια +- Χρησιμοποιήστε μεταβλητές περιβάλλοντος για οποιαδήποτε API keys σε μαθήματα cloud +- Τα μαθήματα που σχετίζονται με Azure μπορεί να απαιτούν διαπιστευτήρια λογαριασμού Azure +- Διατηρήστε ενημερωμένες τις εξαρτήσεις για επιδιορθώσεις ασφαλείας + +## Συνεισφορά στις Μεταφράσεις +- Οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις διαχειρίζονται μέσω GitHub Actions +- Γίνονται δεκτές χειροκίνητες διορθώσεις για ακρίβεια μετάφρασης +- Ακολουθήστε την υπάρχουσα δομή φακέλου μεταφράσεων +- Ενημερώστε τους συνδέσμους κουίζ ώστε να περιλαμβάνουν παράμετρο γλώσσας: `?loc=fr` +- Δοκιμάστε τα μεταφρασμένα μαθήματα για σωστή απόδοση + +## Σχετικοί Πόροι +- Κύριο πρόγραμμα σπουδών: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Φόρουμ Συζήτησης: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Άλλα προγράμματα σπουδών της Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Συντήρηση Έργου +- Τακτικές ενημερώσεις για διατήρηση του περιεχομένου επίκαιρου +- Καλωσορίζονται συνεισφορές από την κοινότητα +- Τα ζητήματα παρακολουθούνται στο GitHub +- Οι PRs εξετάζονται από τους συντηρητές του προγράμματος σπουδών +- Μηνιαίες αναθεωρήσεις και ενημερώσεις περιεχομένου + +--- + +**Αποποίηση ευθύνης**: +Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης. \ No newline at end of file diff --git a/translations/el/README.md b/translations/el/README.md index db2da19d..2ca22665 100644 --- a/translations/el/README.md +++ b/translations/el/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ # Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους - Ένα Πρόγραμμα Σπουδών -Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγραμμα σπουδών 10 εβδομάδων με 20 μαθήματα σχετικά με την Επιστήμη Δεδομένων. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, λύση και εργασία. Η παιδαγωγική μας προσέγγιση βασισμένη σε έργα σας επιτρέπει να μαθαίνετε δημιουργώντας, μια αποδεδειγμένη μέθοδος για να αποκτήσετε νέες δεξιότητες που "μένουν". +Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγραμμα σπουδών 10 εβδομάδων με 20 μαθήματα σχετικά με την Επιστήμη Δεδομένων. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, λύσεις και εργασίες. Η παιδαγωγική μας προσέγγιση βασίζεται σε έργα, επιτρέποντάς σας να μάθετε ενώ δημιουργείτε, μια αποδεδειγμένη μέθοδος για να αποκτήσετε νέες δεξιότητες. **Ευχαριστίες στους συγγραφείς μας:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -26,12 +26,12 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα [Γαλλικά](../fr/README.md) | [Ισπανικά](../es/README.md) | [Γερμανικά](../de/README.md) | [Ρωσικά](../ru/README.md) | [Αραβικά](../ar/README.md) | [Περσικά (Φαρσί)](../fa/README.md) | [Ουρντού](../ur/README.md) | [Κινέζικα (Απλοποιημένα)](../zh/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Μακάου)](../mo/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Χονγκ Κονγκ)](../hk/README.md) | [Κινέζικα (Παραδοσιακά, Ταϊβάν)](../tw/README.md) | [Ιαπωνικά](../ja/README.md) | [Κορεατικά](../ko/README.md) | [Χίντι](../hi/README.md) | [Μπενγκάλι](../bn/README.md) | [Μαραθικά](../mr/README.md) | [Νεπαλικά](../ne/README.md) | [Παντζάμπι (Γκουρμούκι)](../pa/README.md) | [Πορτογαλικά (Πορτογαλία)](../pt/README.md) | [Πορτογαλικά (Βραζιλία)](../br/README.md) | [Ιταλικά](../it/README.md) | [Πολωνικά](../pl/README.md) | [Τουρκικά](../tr/README.md) | [Ελληνικά](./README.md) | [Ταϊλανδικά](../th/README.md) | [Σουηδικά](../sv/README.md) | [Δανικά](../da/README.md) | [Νορβηγικά](../no/README.md) | [Φινλανδικά](../fi/README.md) | [Ολλανδικά](../nl/README.md) | [Εβραϊκά](../he/README.md) | [Βιετναμέζικα](../vi/README.md) | [Ινδονησιακά](../id/README.md) | [Μαλαισιανά](../ms/README.md) | [Ταγκαλόγκ (Φιλιππινέζικα)](../tl/README.md) | [Σουαχίλι](../sw/README.md) | [Ουγγρικά](../hu/README.md) | [Τσέχικα](../cs/README.md) | [Σλοβακικά](../sk/README.md) | [Ρουμανικά](../ro/README.md) | [Βουλγαρικά](../bg/README.md) | [Σερβικά (Κυριλλικά)](../sr/README.md) | [Κροατικά](../hr/README.md) | [Σλοβενικά](../sl/README.md) | [Ουκρανικά](../uk/README.md) | [Βιρμανικά (Μιανμάρ)](../my/README.md) -**Αν θέλετε να υποστηριχθούν επιπλέον γλώσσες, οι διαθέσιμες γλώσσες παρατίθενται [εδώ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Αν επιθυμείτε να υποστηριχθούν επιπλέον γλώσσες, οι διαθέσιμες γλώσσες παρατίθενται [εδώ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Γίνετε Μέλος της Κοινότητάς μας +#### Γίνετε μέλος της κοινότητάς μας [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Έχουμε μια σειρά εκμάθησης με AI στο Discord, μάθετε περισσότερα και γίνετε μέλος μας στο [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) από 18 - 30 Σεπτεμβρίου, 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για την Επιστήμη Δεδομένων. +Έχουμε μια σειρά εκμάθησης με AI στο Discord, μάθετε περισσότερα και συμμετάσχετε στο [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) από 18 - 30 Σεπτεμβρίου, 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για την Επιστήμη Δεδομένων. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.el.jpg) @@ -39,14 +39,14 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα Ξεκινήστε με τους παρακάτω πόρους: -- [Σελίδα Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Σε αυτή τη σελίδα, θα βρείτε πόρους για αρχάριους, πακέτα για φοιτητές και ακόμη και τρόπους για να αποκτήσετε δωρεάν κουπόνι πιστοποίησης. Αυτή είναι μια σελίδα που θέλετε να προσθέσετε στους σελιδοδείκτες σας και να ελέγχετε από καιρό σε καιρό καθώς αλλάζουμε το περιεχόμενο τουλάχιστον μηνιαία. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Γίνετε μέλος μιας παγκόσμιας κοινότητας φοιτητών πρεσβευτών, αυτό θα μπορούσε να είναι ο τρόπος σας για να μπείτε στη Microsoft. +- [Σελίδα Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Σε αυτή τη σελίδα, θα βρείτε πόρους για αρχάριους, πακέτα για φοιτητές και ακόμη και τρόπους για να αποκτήσετε δωρεάν κουπόνι πιστοποίησης. Είναι μια σελίδα που αξίζει να προσθέσετε στους σελιδοδείκτες σας και να ελέγχετε τακτικά, καθώς το περιεχόμενο αλλάζει τουλάχιστον μηνιαία. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Γίνετε μέλος μιας παγκόσμιας κοινότητας φοιτητών πρεσβευτών, αυτό θα μπορούσε να είναι η είσοδός σας στη Microsoft. # Ξεκινώντας > **Καθηγητές**: έχουμε [συμπεριλάβει κάποιες προτάσεις](for-teachers.md) για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών. Θα θέλαμε τη γνώμη σας [στο φόρουμ συζητήσεων μας](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Φοιτητές](https://aka.ms/student-page)**: για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών μόνοι σας, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας, ξεκινώντας με ένα κουίζ πριν από το μάθημα. Στη συνέχεια, διαβάστε το μάθημα και ολοκληρώστε τις υπόλοιπες δραστηριότητες. Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να αντιγράφετε τον κώδικα λύσης· ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους /solutions σε κάθε μάθημα που βασίζεται σε έργο. Μια άλλη ιδέα θα ήταν να σχηματίσετε μια ομάδα μελέτης με φίλους και να περάσετε το περιεχόμενο μαζί. Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Φοιτητές](https://aka.ms/student-page)**: για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών μόνοι σας, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας, ξεκινώντας με ένα κουίζ πριν το μάθημα. Στη συνέχεια, διαβάστε το μάθημα και ολοκληρώστε τις υπόλοιπες δραστηριότητες. Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να αντιγράφετε τον κώδικα λύσης. Ωστόσο, ο κώδικας αυτός είναι διαθέσιμος στους φακέλους /solutions σε κάθε μάθημα που βασίζεται σε έργο. Μια άλλη ιδέα θα ήταν να σχηματίσετε μια ομάδα μελέτης με φίλους και να περάσετε το περιεχόμενο μαζί. Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Γνωρίστε την Ομάδα @@ -58,11 +58,11 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα ## Παιδαγωγική -Επιλέξαμε δύο παιδαγωγικές αρχές κατά τη δημιουργία αυτού του προγράμματος σπουδών: να διασφαλίσουμε ότι είναι βασισμένο σε έργα και ότι περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Μέχρι το τέλος αυτής της σειράς, οι φοιτητές θα έχουν μάθει βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ηθικών εννοιών, προετοιμασίας δεδομένων, διαφορετικών τρόπων εργασίας με δεδομένα, οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων, πραγματικών περιπτώσεων χρήσης της επιστήμης δεδομένων και πολλά άλλα. +Επιλέξαμε δύο παιδαγωγικές αρχές κατά τη δημιουργία αυτού του προγράμματος σπουδών: να είναι βασισμένο σε έργα και να περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Μέχρι το τέλος αυτής της σειράς, οι φοιτητές θα έχουν μάθει βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ηθικών εννοιών, προετοιμασίας δεδομένων, διαφορετικών τρόπων εργασίας με δεδομένα, οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων, πραγματικών περιπτώσεων χρήσης της επιστήμης δεδομένων και πολλά άλλα. -Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλού κινδύνου πριν από το μάθημα θέτει την πρόθεση του φοιτητή προς την εκμάθηση ενός θέματος, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα διασφαλίζει περαιτέρω την απομνημόνευση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε για να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ληφθεί ολόκληρο ή εν μέρει. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο περίπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 10 εβδομάδων. +Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλής πίεσης πριν από το μάθημα θέτει την πρόθεση του φοιτητή να μάθει ένα θέμα, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα εξασφαλίζει περαιτέρω διατήρηση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ολοκληρωθεί ολόκληρο ή τμηματικά. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο περίπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 10 εβδομάδων. -> Βρείτε τον [Κώδικα Δεοντολογίας](CODE_OF_CONDUCT.md), [Οδηγίες Συνεισφοράς](CONTRIBUTING.md), [Οδηγίες Μετάφρασης](TRANSLATIONS.md). Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια! +> Βρείτε τον [Κώδικα Δεοντολογίας](CODE_OF_CONDUCT.md), [Οδηγίες Συνεισφοράς](CONTRIBUTING.md), [Οδηγίες Μετάφρασης](TRANSLATIONS.md). Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σχόλιά σας! ## Κάθε μάθημα περιλαμβάνει: @@ -70,31 +70,30 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα - Προαιρετικό συμπληρωματικό βίντεο - Κουίζ προθέρμανσης πριν το μάθημα - Γραπτό μάθημα -- Για μαθήματα που βασίζονται σε έργα, οδηγίες βήμα προς βήμα για την κατασκευή του έργου +- Για μαθήματα που βασίζονται σε έργα, οδηγίες βήμα προς βήμα για τη δημιουργία του έργου - Έλεγχοι γνώσεων - Μια πρόκληση - Συμπληρωματική ανάγνωση - Εργασία - [Κουίζ μετά το μάθημα](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ περιέχονται στον φάκελο Quiz-App, συνολικά 40 κουίζ με τρεις ερωτήσεις το καθένα. Συνδέονται μέσα από τα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να εκτελεστεί τοπικά ή να αναπτυχθεί στο Azure· ακολουθήστε τις οδηγίες στον φάκελο `quiz-app`. Μεταφράζονται σταδιακά. +> **Σημείωση για τα κουίζ**: Όλα τα κουίζ περιέχονται στον φάκελο Quiz-App, συνολικά 40 κουίζ με τρεις ερωτήσεις το καθένα. Συνδέονται μέσα από τα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να εκτελεστεί τοπικά ή να αναπτυχθεί στο Azure. Ακολουθήστε τις οδηγίες στον φάκελο `quiz-app`. Τα κουίζ μεταφράζονται σταδιακά. ## Μαθήματα |![ Sketchnote από @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.el.png)| |:---:| | Επιστήμη Δεδομένων για Αρχάριους: Οδικός Χάρτης - _Σκίτσο από [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - | Αριθμός Μαθήματος | Θέμα | Ομαδοποίηση Μαθήματος | Στόχοι Μάθησης | Συνδεδεμένο Μάθημα | Συγγραφέας | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Ορισμός της Επιστήμης Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Μάθετε τις βασικές έννοιες της επιστήμης δεδομένων και πώς συνδέεται με την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση και τα μεγάλα δεδομένα. | [μάθημα](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Ηθική στην Επιστήμη Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Έννοιες, προκλήσεις και πλαίσια ηθικής δεδομένων. | [μάθημα](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Ορισμός των Δεδομένων | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Πώς ταξινομούνται τα δεδομένα και ποιες είναι οι κοινές πηγές τους. | [μάθημα](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Εισαγωγή στη Στατιστική και Πιθανότητες | [Εισαγωγή](1-Introduction/README.md) | Οι μαθηματικές τεχνικές της πιθανότητας και της στατιστικής για την κατανόηση των δεδομένων. | [μάθημα](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Εργασία με Σχεσιακά Δεδομένα | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα σχεσιακά δεδομένα και βασικές αρχές εξερεύνησης και ανάλυσης σχεσιακών δεδομένων με τη Δομημένη Γλώσσα Ερωτημάτων (SQL). | [μάθημα](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Εργασία με Δεδομένα NoSQL | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα μη σχεσιακά δεδομένα, τους διάφορους τύπους τους και τις βασικές αρχές εξερεύνησης και ανάλυσης βάσεων δεδομένων εγγράφων. | [μάθημα](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Εργασία με Python | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Βασικές αρχές χρήσης της Python για εξερεύνηση δεδομένων με βιβλιοθήκες όπως η Pandas. Συνιστάται θεμελιώδης κατανόηση της Python. | [μάθημα](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Προετοιμασία Δεδομένων | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Θέματα τεχνικών δεδομένων για καθαρισμό και μετασχηματισμό δεδομένων ώστε να αντιμετωπιστούν προκλήσεις όπως ελλιπή ή ανακριβή δεδομένα. | [μάθημα](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 05 | Εργασία με Σχεσιακά Δεδομένα | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα σχεσιακά δεδομένα και βασικές τεχνικές εξερεύνησης και ανάλυσης με τη Δομημένη Γλώσσα Ερωτημάτων (SQL). | [μάθημα](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Εργασία με Δεδομένα NoSQL | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Εισαγωγή στα μη σχεσιακά δεδομένα, τους διάφορους τύπους τους και τις βασικές τεχνικές εξερεύνησης και ανάλυσης βάσεων δεδομένων εγγράφων. | [μάθημα](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Εργασία με Python | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Βασικές τεχνικές χρήσης της Python για εξερεύνηση δεδομένων με βιβλιοθήκες όπως η Pandas. Συνιστάται θεμελιώδης κατανόηση της Python. | [μάθημα](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [βίντεο](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Προετοιμασία Δεδομένων | [Εργασία με Δεδομένα](2-Working-With-Data/README.md) | Θέματα τεχνικών καθαρισμού και μετασχηματισμού δεδομένων για την αντιμετώπιση προκλήσεων όπως ελλιπή ή ανακριβή δεδομένα. | [μάθημα](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Οπτικοποίηση Ποσοτήτων | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το Matplotlib για να οπτικοποιήσετε δεδομένα πουλιών 🦆 | [μάθημα](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Οπτικοποίηση Κατανομών Δεδομένων | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Οπτικοποίηση παρατηρήσεων και τάσεων μέσα σε ένα διάστημα. | [μάθημα](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Οπτικοποίηση Αναλογιών | [Οπτικοποίηση Δεδομένων](3-Data-Visualization/README.md) | Οπτικοποίηση διακριτών και ομαδοποιημένων ποσοστών. | [μάθημα](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | @@ -118,11 +117,11 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα ## VSCode Remote - Containers Ακολουθήστε αυτά τα βήματα για να ανοίξετε αυτό το αποθετήριο σε ένα container χρησιμοποιώντας τον τοπικό σας υπολογιστή και το VSCode με την επέκταση VS Code Remote - Containers: -1. Εάν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε container ανάπτυξης, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις προϋποθέσεις (π.χ. έχετε εγκαταστήσει το Docker) στην [τεκμηρίωση έναρξης](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Εάν είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε container ανάπτυξης, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας πληροί τις προϋποθέσεις (π.χ. έχετε εγκαταστήσει το Docker) στην [τεκμηρίωση για την έναρξη](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Για να χρησιμοποιήσετε αυτό το αποθετήριο, μπορείτε είτε να το ανοίξετε σε έναν απομονωμένο όγκο Docker: -**Σημείωση**: Στο παρασκήνιο, αυτό θα χρησιμοποιήσει την εντολή Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** για να κλωνοποιήσει τον πηγαίο κώδικα σε έναν όγκο Docker αντί για το τοπικό σύστημα αρχείων. Οι [Όγκοι](https://docs.docker.com/storage/volumes/) είναι ο προτιμώμενος μηχανισμός για την αποθήκευση δεδομένων container. +**Σημείωση**: Στο παρασκήνιο, αυτό θα χρησιμοποιήσει την εντολή Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** για να κλωνοποιήσει τον πηγαίο κώδικα σε έναν όγκο Docker αντί για το τοπικό σύστημα αρχείων. Οι [Όγκοι](https://docs.docker.com/storage/volumes/) είναι ο προτιμώμενος μηχανισμός για τη διατήρηση δεδομένων container. Ή να ανοίξετε μια τοπικά κλωνοποιημένη ή κατεβασμένη έκδοση του αποθετηρίου: @@ -132,13 +131,13 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα ## Πρόσβαση εκτός σύνδεσης -Μπορείτε να εκτελέσετε αυτήν την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Κλωνοποιήστε αυτό το αποθετήριο, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στον τοπικό σας υπολογιστή, και στη συνέχεια στον ριζικό φάκελο αυτού του αποθετηρίου, πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα εξυπηρετείται στην πόρτα 3000 του localhost σας: `localhost:3000`. +Μπορείτε να εκτελέσετε αυτήν την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Κλωνοποιήστε αυτό το αποθετήριο, [εγκαταστήστε το Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) στον τοπικό σας υπολογιστή και, στη συνέχεια, στον ριζικό φάκελο αυτού του αποθετηρίου, πληκτρολογήστε `docsify serve`. Ο ιστότοπος θα εξυπηρετείται στην πόρτα 3000 του localhost σας: `localhost:3000`. > Σημείωση, τα notebooks δεν θα εμφανίζονται μέσω του Docsify, οπότε όταν χρειαστεί να εκτελέσετε ένα notebook, κάντε το ξεχωριστά στο VS Code χρησιμοποιώντας έναν πυρήνα Python. ## Άλλα Προγράμματα Σπουδών -Η ομάδα μας παράγει και άλλα προγράμματα σπουδών! Δείτε: +Η ομάδα μας παράγει άλλα προγράμματα σπουδών! Δείτε: - [Edge AI για Αρχάριους](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents για Αρχάριους](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -160,6 +159,16 @@ Azure Cloud Advocates στη Microsoft προσφέρουν ένα πρόγρα - [Mastering GitHub Copilot για Προγραμματιστές C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Λήψη Βοήθειας + +Αν κολλήσετε ή έχετε ερωτήσεις σχετικά με την ανάπτυξη εφαρμογών AI, συμμετάσχετε: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Αν έχετε σχόλια για προϊόντα ή σφάλματα κατά την ανάπτυξη, επισκεφθείτε: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Αποποίηση ευθύνης**: diff --git a/translations/en/AGENTS.md b/translations/en/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..d605a579 --- /dev/null +++ b/translations/en/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Project Overview + +Data Science for Beginners is a comprehensive 10-week, 20-lesson curriculum developed by Microsoft Azure Cloud Advocates. This repository serves as a learning resource to teach foundational data science concepts through project-based lessons, including Jupyter notebooks, interactive quizzes, and hands-on assignments. + +**Key Technologies:** +- **Jupyter Notebooks**: Primary learning tool using Python 3 +- **Python Libraries**: pandas, numpy, matplotlib for data analysis and visualization +- **Vue.js 2**: Quiz application (located in the quiz-app folder) +- **Docsify**: Documentation site generator for offline access +- **Node.js/npm**: Package management for JavaScript components +- **Markdown**: All lesson content and documentation + +**Architecture:** +- Multi-language educational repository with extensive translations +- Organized into lesson modules (1-Introduction through 6-Data-Science-In-Wild) +- Each lesson includes README files, notebooks, assignments, and quizzes +- Standalone Vue.js quiz application for pre/post-lesson assessments +- GitHub Codespaces and VS Code dev containers supported + +## Setup Commands + +### Repository Setup +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python Environment Setup +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Quiz Application Setup +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify Documentation Server +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Visualization Projects Setup +For visualization projects like meaningful-visualizations (lesson 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Development Workflow + +### Working with Jupyter Notebooks +1. Start Jupyter in the repository root: `jupyter notebook` +2. Navigate to the desired lesson folder +3. Open `.ipynb` files to work through exercises +4. Notebooks are self-contained with explanations and code cells +5. Most notebooks use pandas, numpy, and matplotlib - ensure these libraries are installed + +### Lesson Structure +Each lesson typically includes: +- `README.md` - Main lesson content with theory and examples +- `notebook.ipynb` - Hands-on Jupyter notebook exercises +- `assignment.ipynb` or `assignment.md` - Practice assignments +- `solution/` folder - Solution notebooks and code +- `images/` folder - Supporting visual materials + +### Quiz Application Development +- Vue.js 2 application with hot-reload during development +- Quizzes stored in `quiz-app/src/assets/translations/` +- Each language has its own translation folder (en, fr, es, etc.) +- Quiz numbering starts at 0 and goes up to 39 (40 quizzes total) + +### Adding Translations +- Translations are stored in the `translations/` folder at the repository root +- Each language mirrors the complete lesson structure from English +- Automated translation via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testing Instructions + +### Quiz Application Testing +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Notebook Testing +- No automated test framework exists for notebooks +- Manual validation: Run all cells in sequence to ensure no errors +- Verify data files are accessible and outputs are generated correctly +- Check that visualizations render properly + +### Documentation Testing +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Code Quality Checks +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Code Style Guidelines + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Follow PEP 8 style guidelines for Python code +- Use clear variable names that describe the data being analyzed +- Include markdown cells with explanations before code cells +- Keep code cells focused on single concepts or operations +- Use pandas for data manipulation, matplotlib for visualization +- Common import pattern: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Follow Vue.js 2 style guide and best practices +- ESLint configuration in `quiz-app/package.json` +- Use Vue single-file components (.vue files) +- Maintain component-based architecture +- Run `npm run lint` before committing changes + +### Markdown Documentation +- Use clear heading hierarchy (# ## ### etc.) +- Include code blocks with language specifiers +- Add alt text for images +- Link to related lessons and resources +- Keep line lengths reasonable for readability + +### File Organization +- Lesson content in numbered folders (01-defining-data-science, etc.) +- Solutions in dedicated `solution/` subfolders +- Translations mirror English structure in the `translations/` folder +- Keep data files in `data/` or lesson-specific folders + +## Build and Deployment + +### Quiz Application Deployment +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps Deployment +The quiz-app can be deployed to Azure Static Web Apps: +1. Create an Azure Static Web App resource +2. Connect to the GitHub repository +3. Configure build settings: + - App location: `quiz-app` + - Output location: `dist` +4. GitHub Actions workflow will auto-deploy on push + +### Documentation Site +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repository includes dev container configuration +- Codespaces automatically sets up Python and Node.js environment +- Open the repository in Codespace via GitHub UI +- All dependencies install automatically + +## Pull Request Guidelines + +### Before Submitting +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR Title Format +- Use clear, descriptive titles +- Format: `[Component] Brief description` +- Examples: + - `[Lesson 7] Fix Python notebook import error` + - `[Quiz App] Add German translation` + - `[Docs] Update README with new prerequisites` + +### Required Checks +- Ensure all code runs without errors +- Verify notebooks execute completely +- Confirm Vue.js apps build successfully +- Check that documentation links work +- Test quiz application if modified +- Verify translations maintain consistent structure + +### Contribution Guidelines +- Follow existing code style and patterns +- Add explanatory comments for complex logic +- Update relevant documentation +- Test changes across different lesson modules if applicable +- Review the CONTRIBUTING.md file + +## Additional Notes + +### Common Libraries Used +- **pandas**: Data manipulation and analysis +- **numpy**: Numerical computing +- **matplotlib**: Data visualization and plotting +- **seaborn**: Statistical data visualization (some lessons) +- **scikit-learn**: Machine learning (advanced lessons) + +### Working with Data Files +- Data files are located in the `data/` folder or lesson-specific directories +- Most notebooks expect data files in relative paths +- CSV files are the primary data format +- Some lessons use JSON for non-relational data examples + +### Multilingual Support +- 40+ language translations via automated GitHub Actions +- Translation workflow in `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Translations in the `translations/` folder with language codes +- Quiz translations in `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Development Environment Options +1. **Local Development**: Install Python, Jupyter, Node.js locally +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-based instant development environment +3. **VS Code Dev Containers**: Local container-based development +4. **Binder**: Launch notebooks in the cloud (if configured) + +### Lesson Content Guidelines +- Each lesson is standalone but builds on previous concepts +- Pre-lesson quizzes test prior knowledge +- Post-lesson quizzes reinforce learning +- Assignments provide hands-on practice +- Sketchnotes provide visual summaries + +### Troubleshooting Common Issues + +**Jupyter Kernel Issues:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm Install Failures:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Import Errors in Notebooks:** +- Verify all required libraries are installed +- Check Python version compatibility (Python 3.7+ recommended) +- Ensure the virtual environment is activated + +**Docsify Not Loading:** +- Verify you're serving from the repository root +- Check that `index.html` exists +- Ensure proper network access (port 3000) + +### Performance Considerations +- Large datasets may take time to load in notebooks +- Visualization rendering can be slow for complex plots +- Vue.js dev server enables hot-reload for quick iteration +- Production builds are optimized and minified + +### Security Notes +- No sensitive data or credentials should be committed +- Use environment variables for any API keys in cloud lessons +- Azure-related lessons may require Azure account credentials +- Keep dependencies updated for security patches + +## Contributing to Translations +- Automated translations managed via GitHub Actions +- Manual corrections are welcome for translation accuracy +- Follow the existing translation folder structure +- Update quiz links to include the language parameter: `?loc=fr` +- Test translated lessons for proper rendering + +## Related Resources +- Main curriculum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Discussion Forum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Other Microsoft curricula: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Project Maintenance +- Regular updates to keep content current +- Community contributions are welcome +- Issues tracked on GitHub +- PRs reviewed by curriculum maintainers +- Monthly content reviews and updates + +--- + +**Disclaimer**: +This document has been translated using the AI translation service [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). While we strive for accuracy, please note that automated translations may contain errors or inaccuracies. The original document in its native language should be considered the authoritative source. For critical information, professional human translation is recommended. We are not responsible for any misunderstandings or misinterpretations resulting from the use of this translation. \ No newline at end of file diff --git a/translations/en/README.md b/translations/en/README.md index 3047ee16..7dcf8bf7 100644 --- a/translations/en/README.md +++ b/translations/en/README.md @@ -1,19 +1,19 @@ # Data Science for Beginners - A Curriculum -Azure Cloud Advocates at Microsoft are excited to present a 10-week, 20-lesson curriculum focused on Data Science. Each lesson includes pre-lesson and post-lesson quizzes, detailed instructions, solutions, and assignments. This project-based approach helps you learn by doing, ensuring the skills you acquire are retained effectively. +Azure Cloud Advocates at Microsoft are excited to present a 10-week, 20-lesson curriculum focused on Data Science. Each lesson includes pre-lesson and post-lesson quizzes, detailed instructions, solutions, and assignments. This project-based approach helps you learn effectively by building, ensuring new skills are retained. **Special thanks to our authors:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 A big thank you 🙏 to our [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) authors, reviewers, and contributors,** including Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/). +**🙏 Special thanks 🙏 to our [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) authors, reviewers, and contributors,** including Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/). |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.en.png)| |:---:| @@ -25,27 +25,27 @@ Azure Cloud Advocates at Microsoft are excited to present a 10-week, 20-lesson c [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) -**If you'd like additional translations, supported languages are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**If you wish to have additional translations, languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Join Our Community [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -We are hosting a Discord "Learn with AI" series from September 18–30, 2025. Join us to explore tips and tricks for using GitHub Copilot in Data Science. +We have a Discord Learn with AI series ongoing. Learn more and join us at [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) from September 18 - 30, 2025. You'll get tips and tricks for using GitHub Copilot for Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.en.jpg) # Are you a student? -Start with these resources: +Get started with these resources: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): This page offers beginner resources, student packs, and even opportunities to get free certification vouchers. Bookmark it and check back regularly for updates. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): Join a global community of student ambassadors—your gateway to Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): This page offers beginner resources, student packs, and even ways to get a free certification voucher. Bookmark this page and check back regularly as content is updated monthly. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum): Join a global community of student ambassadors—this could be your gateway into Microsoft. # Getting Started -> **Teachers**: We've [included some suggestions](for-teachers.md) on how to use this curriculum. Share your feedback [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Teachers**: We have [included some suggestions](for-teachers.md) on how to use this curriculum. We'd love your feedback [in our discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: To use this curriculum independently, fork the repository and complete the exercises, starting with the pre-lesson quiz. Read the lesson and complete the activities. Try to build the projects by understanding the lessons rather than copying the solution code (available in the /solutions folders). Alternatively, form a study group with friends and go through the content together. For further learning, explore [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Students](https://aka.ms/student-page)**: To use this curriculum independently, fork the entire repository and complete the exercises on your own, starting with a pre-lesson quiz. Then, read the lesson and complete the activities. Try to build the projects by understanding the lessons rather than copying the solution code (though the solution code is available in the /solutions folders for each project-based lesson). Another idea is to form a study group with friends and go through the content together. For further study, we recommend [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Meet the Team @@ -53,13 +53,13 @@ Start with these resources: **Gif by** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Click the image above to watch a video about the project and the team behind it! +> 🎥 Click the image above for a video about the project and the team behind it! ## Pedagogy -This curriculum is built on two key principles: project-based learning and frequent quizzes. By the end of the series, students will understand fundamental data science concepts, including ethics, data preparation, data visualization, data analysis, real-world applications, and more. +This curriculum is built on two key principles: project-based learning and frequent quizzes. By the end of this series, students will have learned fundamental concepts of data science, including ethical considerations, data preparation, various methods of working with data, data visualization, data analysis, real-world applications of data science, and more. -Low-stakes quizzes before and after lessons help set learning intentions and reinforce retention. The curriculum is designed to be flexible and engaging, with projects that grow in complexity over the 10-week cycle. +Additionally, a low-stakes quiz before a class helps set the student's focus on the topic, while a post-class quiz reinforces retention. This curriculum is designed to be flexible and enjoyable, allowing students to take it in full or in part. The projects start small and gradually become more complex over the 10-week cycle. > Check out our [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), and [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. We welcome your constructive feedback! @@ -69,75 +69,74 @@ Low-stakes quizzes before and after lessons help set learning intentions and rei - Optional supplemental video - Pre-lesson warmup quiz - Written lesson -- Step-by-step guides for project-based lessons +- For project-based lessons, step-by-step guides on how to build the project - Knowledge checks - A challenge - Supplemental reading - Assignment - [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **A note about quizzes**: All quizzes are located in the Quiz-App folder, with 40 quizzes of three questions each. They are linked within the lessons but can also be run locally or deployed to Azure. Follow the instructions in the `quiz-app` folder. Localization is ongoing. +> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in the Quiz-App folder, with 40 quizzes of three questions each. They are linked within the lessons, but the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instructions in the `quiz-app` folder. Localization is ongoing. ## Lessons |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.en.png)| |:---:| | Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Defining Data Science | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn the basic concepts behind data science and how it’s related to artificial intelligence, machine learning, and big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Data Ethics Concepts, Challenges & Frameworks. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | How data is classified and its common sources. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | The mathematical techniques of probability and statistics to understand data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Working with Relational Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to relational data and the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Working with NoSQL Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to non-relational data, its various types and the basics of exploring and analyzing document databases. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Working with Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Basics of using Python for data exploration with libraries such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is recommended. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Data Preparation | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topics on data techniques for cleaning and transforming the data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 02 | Data Science Ethics | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Concepts, challenges, and frameworks related to data ethics. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Defining Data | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Learn how data is classified and its common sources. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introduction to Statistics & Probability | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Understand the mathematical techniques of probability and statistics to analyze data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Working with Relational Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Learn about relational data and the basics of exploring and analyzing it using SQL (Structured Query Language). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | +| 06 | Working with NoSQL Data | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduction to non-relational data, its types, and the basics of exploring and analyzing document databases. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 07 | Working with Python | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Learn the basics of using Python for data exploration with libraries like Pandas. Foundational Python knowledge is recommended. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Data Preparation | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Explore techniques for cleaning and transforming data to address challenges like missing, inaccurate, or incomplete data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Visualizing Quantities | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Learn how to use Matplotlib to visualize bird data 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing observations and trends within an interval. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizing Proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing discrete and grouped percentages. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizing Relationships | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizing connections and correlations between sets of data and their variables. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Meaningful Visualizations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniques and guidance for making your visualizations valuable for effective problem solving and insights. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduction to the data science lifecycle and its first step of acquiring and extracting data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on techniques to analyze data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier for decision makers to understand. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | This series of lessons introduces data science in the cloud and its benefits. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Training models using Low Code tools. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deploying models with Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science in the Wild | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science driven projects in the real world. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 10 | Visualizing Distributions of Data | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Learn to visualize observations and trends within intervals. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualizing Proportions | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Learn to visualize discrete and grouped percentages. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualizing Relationships | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Learn to visualize connections and correlations between data sets and their variables. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Meaningful Visualizations | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniques and guidance for creating visualizations that effectively solve problems and provide insights. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introduction to the Data Science lifecycle | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Learn about the data science lifecycle and its first step: acquiring and extracting data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analyzing | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Focus on techniques for analyzing data in this phase of the data science lifecycle. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 16 | Communication | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Learn how to present insights from data in a way that decision-makers can easily understand. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | +| 17 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Introduction to data science in the cloud and its benefits. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Learn to train models using Low Code tools. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science in the Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Learn to deploy models using Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science in the Wild | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Explore real-world projects driven by data science. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Follow these steps to open this sample in a Codespace: 1. Click the Code drop-down menu and select the Open with Codespaces option. -2. Select + New codespace at the bottom on the pane. +2. Select + New codespace at the bottom of the pane. For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode using the VS Code Remote - Containers extension: +Follow these steps to open this repo in a container using your local machine and VSCode with the VS Code Remote - Containers extension: -1. If this is your first time using a development container, please ensure your system meets the pre-reqs (i.e. have Docker installed) in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. If this is your first time using a development container, ensure your system meets the prerequisites (e.g., Docker installed) as outlined in [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: +To use this repository, you can either open it in an isolated Docker volume: -**Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. +**Note**: This will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code into a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred method for persisting container data. Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: - Clone this repository to your local filesystem. - Press F1 and select the **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. -- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out. +- Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and explore the content. ## Offline access -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, then in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. +You can run this documentation offline using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, and in the root folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. -> Note, notebooks will not be rendered via Docsify, so when you need to run a notebook, do that separately in VS Code running a Python kernel. +> Note: Notebooks will not be rendered via Docsify. To run a notebook, use VS Code with a Python kernel. ## Other Curricula -Our team produces other curricula! Check out: +Our team has created other curricula! Check out: - [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -159,6 +158,16 @@ Our team produces other curricula! Check out: - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Getting Help + +If you get stuck or have questions about building AI apps, join: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +If you have product feedback or encounter errors while building, visit: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Disclaimer**: diff --git a/translations/es/AGENTS.md b/translations/es/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..88e2be36 --- /dev/null +++ b/translations/es/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Resumen del Proyecto + +Data Science for Beginners es un plan de estudios completo de 10 semanas y 20 lecciones creado por los Azure Cloud Advocates de Microsoft. El repositorio es un recurso de aprendizaje que enseña conceptos fundamentales de ciencia de datos a través de lecciones basadas en proyectos, incluyendo notebooks de Jupyter, cuestionarios interactivos y tareas prácticas. + +**Tecnologías Clave:** +- **Jupyter Notebooks**: Medio principal de aprendizaje utilizando Python 3 +- **Bibliotecas de Python**: pandas, numpy, matplotlib para análisis y visualización de datos +- **Vue.js 2**: Aplicación de cuestionarios (carpeta quiz-app) +- **Docsify**: Generador de sitios de documentación para acceso offline +- **Node.js/npm**: Gestión de paquetes para componentes JavaScript +- **Markdown**: Todo el contenido de las lecciones y documentación + +**Arquitectura:** +- Repositorio educativo multilingüe con extensas traducciones +- Estructurado en módulos de lecciones (1-Introducción hasta 6-Ciencia-de-Datos-en-el-Mundo) +- Cada lección incluye README, notebooks, tareas y cuestionarios +- Aplicación de cuestionarios Vue.js independiente para evaluaciones antes/después de las lecciones +- Soporte para GitHub Codespaces y contenedores de desarrollo en VS Code + +## Comandos de Configuración + +### Configuración del Repositorio +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Configuración del Entorno de Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Configuración de la Aplicación de Cuestionarios +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Servidor de Documentación Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Configuración de Proyectos de Visualización +Para proyectos de visualización como meaningful-visualizations (lección 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Flujo de Trabajo de Desarrollo + +### Trabajando con Jupyter Notebooks +1. Inicia Jupyter en la raíz del repositorio: `jupyter notebook` +2. Navega a la carpeta de la lección deseada +3. Abre los archivos `.ipynb` para trabajar en los ejercicios +4. Los notebooks son autónomos con explicaciones y celdas de código +5. La mayoría de los notebooks utilizan pandas, numpy y matplotlib; asegúrate de que estén instalados + +### Estructura de las Lecciones +Cada lección típicamente contiene: +- `README.md` - Contenido principal de la lección con teoría y ejemplos +- `notebook.ipynb` - Ejercicios prácticos en Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` o `assignment.md` - Tareas prácticas +- Carpeta `solution/` - Notebooks y código de solución +- Carpeta `images/` - Materiales visuales de apoyo + +### Desarrollo de la Aplicación de Cuestionarios +- Aplicación Vue.js 2 con recarga en caliente durante el desarrollo +- Cuestionarios almacenados en `quiz-app/src/assets/translations/` +- Cada idioma tiene su propia carpeta de traducción (en, fr, es, etc.) +- La numeración de los cuestionarios comienza en 0 y llega hasta 39 (40 cuestionarios en total) + +### Agregar Traducciones +- Las traducciones se colocan en la carpeta `translations/` en la raíz del repositorio +- Cada idioma tiene una estructura completa de lecciones reflejada desde el inglés +- Traducción automatizada mediante GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instrucciones de Pruebas + +### Pruebas de la Aplicación de Cuestionarios +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Pruebas de Notebooks +- No existe un marco de pruebas automatizado para notebooks +- Validación manual: Ejecuta todas las celdas en secuencia para asegurarte de que no haya errores +- Verifica que los archivos de datos sean accesibles y que los resultados se generen correctamente +- Comprueba que las visualizaciones se rendericen adecuadamente + +### Pruebas de Documentación +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Verificaciones de Calidad de Código +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Guías de Estilo de Código + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Sigue las guías de estilo PEP 8 para código Python +- Usa nombres de variables claros que expliquen los datos que se están analizando +- Incluye celdas de markdown con explicaciones antes de las celdas de código +- Mantén las celdas de código enfocadas en conceptos u operaciones individuales +- Utiliza pandas para manipulación de datos, matplotlib para visualización +- Patrón común de importación: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Sigue la guía de estilo de Vue.js 2 y las mejores prácticas +- Configuración de ESLint en `quiz-app/package.json` +- Usa componentes de archivo único de Vue (.vue files) +- Mantén una arquitectura basada en componentes +- Ejecuta `npm run lint` antes de confirmar cambios + +### Documentación en Markdown +- Usa una jerarquía clara de encabezados (# ## ### etc.) +- Incluye bloques de código con especificadores de lenguaje +- Agrega texto alternativo para imágenes +- Enlaza a lecciones y recursos relacionados +- Mantén longitudes de línea razonables para facilitar la lectura + +### Organización de Archivos +- Contenido de las lecciones en carpetas numeradas (01-definiendo-ciencia-de-datos, etc.) +- Soluciones en subcarpetas dedicadas `solution/` +- Las traducciones reflejan la estructura en inglés en la carpeta `translations/` +- Mantén los archivos de datos en `data/` o carpetas específicas de las lecciones + +## Construcción y Despliegue + +### Despliegue de la Aplicación de Cuestionarios +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Despliegue de Azure Static Web Apps +La aplicación quiz-app puede desplegarse en Azure Static Web Apps: +1. Crea un recurso de Azure Static Web App +2. Conéctalo al repositorio de GitHub +3. Configura los ajustes de construcción: + - Ubicación de la aplicación: `quiz-app` + - Ubicación de salida: `dist` +4. El flujo de trabajo de GitHub Actions se encargará del despliegue automático al realizar un push + +### Sitio de Documentación +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- El repositorio incluye configuración de contenedor de desarrollo +- Codespaces configura automáticamente el entorno de Python y Node.js +- Abre el repositorio en Codespace a través de la interfaz de GitHub +- Todas las dependencias se instalan automáticamente + +## Guías para Pull Requests + +### Antes de Enviar +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formato del Título de PR +- Usa títulos claros y descriptivos +- Formato: `[Componente] Breve descripción` +- Ejemplos: + - `[Lección 7] Corrige error de importación en notebook de Python` + - `[Aplicación de Cuestionarios] Agrega traducción al alemán` + - `[Documentación] Actualiza README con nuevos requisitos` + +### Verificaciones Requeridas +- Asegúrate de que todo el código se ejecute sin errores +- Verifica que los notebooks se ejecuten completamente +- Confirma que las aplicaciones Vue.js se construyan correctamente +- Comprueba que los enlaces de la documentación funcionen +- Prueba la aplicación de cuestionarios si fue modificada +- Verifica que las traducciones mantengan una estructura consistente + +### Guías de Contribución +- Sigue el estilo y los patrones de código existentes +- Agrega comentarios explicativos para lógica compleja +- Actualiza la documentación relevante +- Prueba los cambios en diferentes módulos de lecciones si aplica +- Revisa el archivo CONTRIBUTING.md + +## Notas Adicionales + +### Bibliotecas Comunes Utilizadas +- **pandas**: Manipulación y análisis de datos +- **numpy**: Computación numérica +- **matplotlib**: Visualización y gráficos de datos +- **seaborn**: Visualización estadística de datos (algunas lecciones) +- **scikit-learn**: Aprendizaje automático (lecciones avanzadas) + +### Trabajando con Archivos de Datos +- Archivos de datos ubicados en la carpeta `data/` o directorios específicos de las lecciones +- La mayoría de los notebooks esperan archivos de datos en rutas relativas +- Los archivos CSV son el formato principal de datos +- Algunas lecciones utilizan JSON para ejemplos de datos no relacionales + +### Soporte Multilingüe +- Más de 40 traducciones de idiomas mediante GitHub Actions automatizadas +- Flujo de trabajo de traducción en `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Traducciones en la carpeta `translations/` con códigos de idioma +- Traducciones de cuestionarios en `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opciones de Entorno de Desarrollo +1. **Desarrollo Local**: Instala Python, Jupyter, Node.js localmente +2. **GitHub Codespaces**: Entorno de desarrollo instantáneo basado en la nube +3. **Contenedores de Desarrollo en VS Code**: Desarrollo local basado en contenedores +4. **Binder**: Lanza notebooks en la nube (si está configurado) + +### Guías de Contenido de las Lecciones +- Cada lección es autónoma pero se basa en conceptos previos +- Cuestionarios previos a la lección evalúan conocimientos previos +- Cuestionarios posteriores a la lección refuerzan el aprendizaje +- Las tareas proporcionan práctica práctica +- Los sketchnotes ofrecen resúmenes visuales + +### Solución de Problemas Comunes + +**Problemas con el Kernel de Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Fallos en npm Install:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Errores de Importación en Notebooks:** +- Verifica que todas las bibliotecas requeridas estén instaladas +- Comprueba la compatibilidad de la versión de Python (se recomienda Python 3.7+) +- Asegúrate de que el entorno virtual esté activado + +**Docsify No Carga:** +- Verifica que estés sirviendo desde la raíz del repositorio +- Comprueba que `index.html` exista +- Asegúrate de tener acceso adecuado a la red (puerto 3000) + +### Consideraciones de Rendimiento +- Los conjuntos de datos grandes pueden tardar en cargarse en los notebooks +- La renderización de visualizaciones puede ser lenta para gráficos complejos +- El servidor de desarrollo de Vue.js permite recarga en caliente para iteración rápida +- Las construcciones de producción están optimizadas y minificadas + +### Notas de Seguridad +- No se deben comprometer datos sensibles ni credenciales +- Usa variables de entorno para cualquier clave API en lecciones en la nube +- Las lecciones relacionadas con Azure pueden requerir credenciales de cuenta de Azure +- Mantén las dependencias actualizadas para parches de seguridad + +## Contribuyendo a las Traducciones +- Traducciones automatizadas gestionadas mediante GitHub Actions +- Correcciones manuales son bienvenidas para mejorar la precisión de las traducciones +- Sigue la estructura de carpetas de traducción existente +- Actualiza los enlaces de los cuestionarios para incluir el parámetro de idioma: `?loc=fr` +- Prueba las lecciones traducidas para verificar su correcta visualización + +## Recursos Relacionados +- Plan de estudios principal: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Foro de Discusión: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Otros planes de estudios de Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Mantenimiento del Proyecto +- Actualizaciones regulares para mantener el contenido actualizado +- Contribuciones de la comunidad son bienvenidas +- Problemas rastreados en GitHub +- PRs revisados por los mantenedores del plan de estudios +- Revisiones y actualizaciones de contenido mensuales + +--- + +**Descargo de responsabilidad**: +Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por garantizar la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción. \ No newline at end of file diff --git a/translations/es/README.md b/translations/es/README.md index 0bacbf89..62f60bd5 100644 --- a/translations/es/README.md +++ b/translations/es/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## نمای کلی پروژه + +داده‌کاوی برای مبتدیان یک برنامه آموزشی جامع ۱۰ هفته‌ای و ۲۰ درس است که توسط مدافعان ابری Microsoft Azure ایجاد شده است. این مخزن یک منبع آموزشی است که مفاهیم پایه‌ای داده‌کاوی را از طریق درس‌های مبتنی بر پروژه، شامل دفترچه‌های Jupyter، آزمون‌های تعاملی و تکالیف عملی آموزش می‌دهد. + +**فناوری‌های کلیدی:** +- **دفترچه‌های Jupyter**: رسانه اصلی یادگیری با استفاده از Python 3 +- **کتابخانه‌های پایتون**: pandas، numpy، matplotlib برای تحلیل داده‌ها و مصورسازی +- **Vue.js 2**: برنامه آزمون (پوشه quiz-app) +- **Docsify**: تولیدکننده سایت مستندات برای دسترسی آفلاین +- **Node.js/npm**: مدیریت بسته برای اجزای جاوااسکریپت +- **Markdown**: تمام محتوای درس‌ها و مستندات + +**معماری:** +- مخزن آموزشی چندزبانه با ترجمه‌های گسترده +- ساختار یافته در ماژول‌های درس (۱-مقدمه تا ۶-داده‌کاوی در دنیای واقعی) +- هر درس شامل README، دفترچه‌ها، تکالیف و آزمون‌ها است +- برنامه آزمون مستقل Vue.js برای ارزیابی‌های قبل/بعد از درس +- پشتیبانی از GitHub Codespaces و کانتینرهای توسعه VS Code + +## دستورات راه‌اندازی + +### راه‌اندازی مخزن +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### راه‌اندازی محیط پایتون +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### راه‌اندازی برنامه آزمون +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### سرور مستندات Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### راه‌اندازی پروژه‌های مصورسازی +برای پروژه‌های مصورسازی مانند meaningful-visualizations (درس ۱۳): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## جریان کاری توسعه + +### کار با دفترچه‌های Jupyter +1. Jupyter را در ریشه مخزن شروع کنید: `jupyter notebook` +2. به پوشه درس مورد نظر بروید +3. فایل‌های `.ipynb` را باز کنید تا تمرین‌ها را انجام دهید +4. دفترچه‌ها خودکفا هستند و شامل توضیحات و سلول‌های کد می‌باشند +5. بیشتر دفترچه‌ها از pandas، numpy و matplotlib استفاده می‌کنند - مطمئن شوید که این‌ها نصب شده‌اند + +### ساختار درس‌ها +هر درس معمولاً شامل موارد زیر است: +- `README.md` - محتوای اصلی درس با تئوری و مثال‌ها +- `notebook.ipynb` - تمرین‌های عملی دفترچه Jupyter +- `assignment.ipynb` یا `assignment.md` - تکالیف تمرینی +- پوشه `solution/` - دفترچه‌ها و کدهای حل تمرین +- پوشه `images/` - مواد بصری پشتیبان + +### توسعه برنامه آزمون +- برنامه Vue.js 2 با قابلیت بارگذاری مجدد در زمان توسعه +- آزمون‌ها در `quiz-app/src/assets/translations/` ذخیره می‌شوند +- هر زبان پوشه ترجمه مخصوص به خود را دارد (en، fr، es و غیره) +- شماره‌گذاری آزمون‌ها از ۰ شروع شده و تا ۳۹ ادامه دارد (۴۰ آزمون در کل) + +### افزودن ترجمه‌ها +- ترجمه‌ها در پوشه `translations/` در ریشه مخزن قرار می‌گیرند +- ساختار کامل درس‌ها از انگلیسی در هر زبان منعکس می‌شود +- ترجمه خودکار از طریق GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## دستورالعمل‌های تست + +### تست برنامه آزمون +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### تست دفترچه‌ها +- هیچ چارچوب تست خودکاری برای دفترچه‌ها وجود ندارد +- اعتبارسنجی دستی: تمام سلول‌ها را به ترتیب اجرا کنید تا مطمئن شوید خطایی وجود ندارد +- بررسی کنید که فایل‌های داده قابل دسترسی هستند و خروجی‌ها به درستی تولید می‌شوند +- مطمئن شوید که مصورسازی‌ها به درستی نمایش داده می‌شوند + +### تست مستندات +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### بررسی کیفیت کد +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## دستورالعمل‌های سبک کدنویسی + +### پایتون (دفترچه‌های Jupyter) +- از دستورالعمل‌های سبک PEP 8 برای کد پایتون پیروی کنید +- از نام‌های متغیر واضحی استفاده کنید که داده‌های تحلیل شده را توضیح دهند +- سلول‌های Markdown با توضیحات قبل از سلول‌های کد قرار دهید +- سلول‌های کد را بر روی مفاهیم یا عملیات‌های واحد متمرکز کنید +- از pandas برای دستکاری داده‌ها و matplotlib برای مصورسازی استفاده کنید +- الگوی وارد کردن معمول: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### جاوااسکریپت/Vue.js +- از دستورالعمل‌های سبک Vue.js 2 و بهترین شیوه‌ها پیروی کنید +- پیکربندی ESLint در `quiz-app/package.json` +- از اجزای تک‌فایلی Vue (.vue files) استفاده کنید +- معماری مبتنی بر اجزا را حفظ کنید +- قبل از ثبت تغییرات، `npm run lint` را اجرا کنید + +### مستندات Markdown +- از سلسله‌مراتب واضح عناوین (# ## ### و غیره) استفاده کنید +- بلوک‌های کد با مشخص‌کننده زبان اضافه کنید +- متن جایگزین برای تصاویر اضافه کنید +- به درس‌ها و منابع مرتبط لینک دهید +- طول خطوط را برای خوانایی مناسب نگه دارید + +### سازماندهی فایل‌ها +- محتوای درس‌ها در پوشه‌های شماره‌گذاری شده (01-defining-data-science و غیره) +- حل تمرین‌ها در زیرپوشه‌های اختصاصی `solution/` +- ترجمه‌ها ساختار انگلیسی را در پوشه `translations/` منعکس می‌کنند +- فایل‌های داده در `data/` یا پوشه‌های مخصوص درس نگهداری می‌شوند + +## ساخت و استقرار + +### استقرار برنامه آزمون +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### استقرار برنامه‌های وب ایستا Azure +برنامه آزمون می‌تواند در Azure Static Web Apps مستقر شود: +1. ایجاد منبع Azure Static Web App +2. اتصال به مخزن GitHub +3. تنظیمات ساخت را پیکربندی کنید: + - مکان برنامه: `quiz-app` + - مکان خروجی: `dist` +4. جریان کاری GitHub Actions به صورت خودکار با هر push مستقر می‌شود + +### سایت مستندات +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- مخزن شامل پیکربندی کانتینر توسعه است +- Codespaces به صورت خودکار محیط Python و Node.js را تنظیم می‌کند +- مخزن را از طریق رابط کاربری GitHub در Codespace باز کنید +- تمام وابستگی‌ها به صورت خودکار نصب می‌شوند + +## دستورالعمل‌های درخواست کشش (Pull Request) + +### قبل از ارسال +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### قالب عنوان PR +- از عناوین واضح و توصیفی استفاده کنید +- قالب: `[Component] توضیح مختصر` +- مثال‌ها: + - `[Lesson 7] رفع خطای وارد کردن دفترچه پایتون` + - `[Quiz App] افزودن ترجمه آلمانی` + - `[Docs] به‌روزرسانی README با پیش‌نیازهای جدید` + +### بررسی‌های مورد نیاز +- مطمئن شوید که تمام کد بدون خطا اجرا می‌شود +- دفترچه‌ها را به طور کامل اجرا کنید +- اطمینان حاصل کنید که برنامه‌های Vue.js به درستی ساخته می‌شوند +- بررسی کنید که لینک‌های مستندات کار می‌کنند +- برنامه آزمون را در صورت تغییر تست کنید +- مطمئن شوید که ترجمه‌ها ساختار سازگار را حفظ می‌کنند + +### دستورالعمل‌های مشارکت +- از سبک و الگوهای کدنویسی موجود پیروی کنید +- برای منطق پیچیده توضیحات اضافه کنید +- مستندات مرتبط را به‌روزرسانی کنید +- تغییرات را در ماژول‌های مختلف درس در صورت لزوم تست کنید +- فایل CONTRIBUTING.md را مرور کنید + +## یادداشت‌های اضافی + +### کتابخانه‌های رایج مورد استفاده +- **pandas**: دستکاری و تحلیل داده‌ها +- **numpy**: محاسبات عددی +- **matplotlib**: مصورسازی و نمودار داده‌ها +- **seaborn**: مصورسازی داده‌های آماری (برخی درس‌ها) +- **scikit-learn**: یادگیری ماشین (درس‌های پیشرفته) + +### کار با فایل‌های داده +- فایل‌های داده در پوشه `data/` یا دایرکتوری‌های مخصوص درس قرار دارند +- بیشتر دفترچه‌ها فایل‌های داده را در مسیرهای نسبی انتظار دارند +- فایل‌های CSV فرمت اصلی داده هستند +- برخی درس‌ها از JSON برای مثال‌های داده غیررابطه‌ای استفاده می‌کنند + +### پشتیبانی چندزبانه +- بیش از ۴۰ ترجمه زبان از طریق GitHub Actions خودکار +- جریان کاری ترجمه در `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- ترجمه‌ها در پوشه `translations/` با کدهای زبان قرار دارند +- ترجمه‌های آزمون در `quiz-app/src/assets/translations/` + +### گزینه‌های محیط توسعه +1. **توسعه محلی**: نصب Python، Jupyter، Node.js به صورت محلی +2. **GitHub Codespaces**: محیط توسعه ابری فوری +3. **کانتینرهای توسعه VS Code**: توسعه مبتنی بر کانتینر محلی +4. **Binder**: اجرای دفترچه‌ها در ابر (در صورت پیکربندی) + +### دستورالعمل‌های محتوای درس +- هر درس مستقل است اما بر مفاهیم قبلی بنا می‌شود +- آزمون‌های قبل از درس دانش قبلی را ارزیابی می‌کنند +- آزمون‌های بعد از درس یادگیری را تقویت می‌کنند +- تکالیف تمرین عملی ارائه می‌دهند +- Sketchnotes خلاصه‌های بصری ارائه می‌دهند + +### رفع مشکلات رایج + +**مشکلات کرنل Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**خطاهای نصب npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**خطاهای وارد کردن در دفترچه‌ها:** +- مطمئن شوید که تمام کتابخانه‌های مورد نیاز نصب شده‌اند +- سازگاری نسخه پایتون را بررسی کنید (پایتون ۳.۷+ توصیه می‌شود) +- مطمئن شوید که محیط مجازی فعال است + +**Docsify بارگذاری نمی‌شود:** +- مطمئن شوید که از ریشه مخزن سرویس‌دهی می‌کنید +- بررسی کنید که `index.html` وجود دارد +- دسترسی شبکه مناسب را تضمین کنید (پورت ۳۰۰۰) + +### ملاحظات عملکرد +- مجموعه داده‌های بزرگ ممکن است زمان بارگذاری در دفترچه‌ها طول بکشد +- نمایش مصورسازی‌ها ممکن است برای نمودارهای پیچیده کند باشد +- سرور توسعه Vue.js امکان بارگذاری مجدد سریع را فراهم می‌کند +- ساخت‌های تولید بهینه‌سازی و کوچک‌سازی شده‌اند + +### یادداشت‌های امنیتی +- هیچ داده حساس یا اطلاعات کاربری نباید ثبت شود +- از متغیرهای محیطی برای هر کلید API در درس‌های ابری استفاده کنید +- درس‌های مرتبط با Azure ممکن است به اطلاعات حساب Azure نیاز داشته باشند +- وابستگی‌ها را برای وصله‌های امنیتی به‌روز نگه دارید + +## مشارکت در ترجمه‌ها +- ترجمه‌های خودکار از طریق GitHub Actions مدیریت می‌شوند +- اصلاحات دستی برای دقت ترجمه استقبال می‌شود +- ساختار پوشه ترجمه موجود را دنبال کنید +- لینک‌های آزمون را به پارامتر زبان اضافه کنید: `?loc=fr` +- درس‌های ترجمه شده را برای نمایش صحیح تست کنید + +## منابع مرتبط +- برنامه اصلی: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- مرکز دانش‌آموزی: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- انجمن بحث: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- سایر برنامه‌های آموزشی Microsoft: ML برای مبتدیان، AI برای مبتدیان، توسعه وب برای مبتدیان + +## نگهداری پروژه +- به‌روزرسانی‌های منظم برای حفظ محتوای به‌روز +- مشارکت‌های جامعه استقبال می‌شود +- مشکلات در GitHub پیگیری می‌شوند +- PRها توسط نگهدارندگان برنامه بررسی می‌شوند +- بررسی‌ها و به‌روزرسانی‌های ماهانه محتوا + +--- + +**سلب مسئولیت**: +این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حساس، ترجمه حرفه‌ای انسانی توصیه می‌شود. ما مسئولیتی در قبال سوء تفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fa/README.md b/translations/fa/README.md index d41bbef6..b2102221 100644 --- a/translations/fa/README.md +++ b/translations/fa/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ # علم داده برای مبتدیان - یک برنامه آموزشی -Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنامه آموزشی ۱۰ هفته‌ای و ۲۰ درس درباره علم داده ارائه می‌دهند. هر درس شامل آزمون‌های پیش از درس و پس از درس، دستورالعمل‌های نوشتاری برای تکمیل درس، یک راه‌حل و یک تکلیف است. روش آموزشی مبتنی بر پروژه ما به شما امکان می‌دهد در حین ساختن یاد بگیرید، که یک روش اثبات‌شده برای تثبیت مهارت‌های جدید است. +Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنامه آموزشی ۱۰ هفته‌ای و ۲۰ درس درباره علم داده ارائه می‌دهند. هر درس شامل آزمون‌های قبل و بعد از درس، دستورالعمل‌های نوشتاری برای تکمیل درس، راه‌حل و تکلیف است. روش آموزشی مبتنی بر پروژه ما به شما امکان می‌دهد در حین ساختن یاد بگیرید، روشی اثبات‌شده برای تثبیت مهارت‌های جدید. **تشکر ویژه از نویسندگان ما:** [جاسمین گرین‌اوی](https://www.twitter.com/paladique)، [دمیتری سوشنیکوف](http://soshnikov.com)، [نیتیا ناراسیمهان](https://twitter.com/nitya)، [جالن مک‌گی](https://twitter.com/JalenMcG)، [جن لوپر](https://twitter.com/jenlooper)، [مود لوی](https://twitter.com/maudstweets)، [تیفانی سوتر](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [کریستوفر هریسون](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -30,9 +30,9 @@ Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنا #### به جامعه ما بپیوندید [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -ما یک سری یادگیری با هوش مصنوعی در Discord داریم، بیشتر بدانید و به ما بپیوندید در [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) از ۱۸ تا ۳۰ سپتامبر ۲۰۲۵. شما نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده را دریافت خواهید کرد. +ما یک سری یادگیری با AI در Discord داریم، بیشتر بدانید و به ما بپیوندید در [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) از ۱۸ تا ۳۰ سپتامبر ۲۰۲۵. شما نکات و ترفندهای استفاده از GitHub Copilot برای علم داده را دریافت خواهید کرد. -![سری یادگیری با هوش مصنوعی](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.fa.jpg) +![سری یادگیری با AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.fa.jpg) # آیا شما دانشجو هستید؟ @@ -43,68 +43,68 @@ Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنا # شروع به کار -> **معلمان**: ما [برخی پیشنهادات](for-teachers.md) در مورد نحوه استفاده از این برنامه آموزشی را گنجانده‌ایم. ما مشتاقانه منتظر بازخورد شما هستیم [در انجمن بحث ما](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **معلمان**: ما [برخی پیشنهادات](for-teachers.md) در مورد نحوه استفاده از این برنامه آموزشی را گنجانده‌ایم. ما مشتاقانه منتظر بازخورد شما [در انجمن بحث ما](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) هستیم! -> **[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**: برای استفاده از این برنامه آموزشی به‌صورت مستقل، کل مخزن را فورک کنید و تمرین‌ها را به‌صورت مستقل انجام دهید، با آزمون پیش از درس شروع کنید. سپس درس را بخوانید و بقیه فعالیت‌ها را تکمیل کنید. سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها ایجاد کنید نه با کپی کردن کد راه‌حل؛ با این حال، آن کد در پوشه‌های /solutions در هر درس مبتنی بر پروژه موجود است. ایده دیگر این است که یک گروه مطالعه با دوستان تشکیل دهید و با هم محتوا را مرور کنید. برای مطالعه بیشتر، ما [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) را توصیه می‌کنیم. +> **[دانشجویان](https://aka.ms/student-page)**: برای استفاده از این برنامه آموزشی به‌صورت مستقل، کل مخزن را فورک کنید و تمرین‌ها را به‌صورت مستقل انجام دهید، با آزمون قبل از درس شروع کنید. سپس درس را بخوانید و بقیه فعالیت‌ها را تکمیل کنید. سعی کنید پروژه‌ها را با درک درس‌ها ایجاد کنید نه با کپی کردن کد راه‌حل؛ با این حال، آن کد در پوشه‌های /solutions در هر درس مبتنی بر پروژه موجود است. ایده دیگر این است که یک گروه مطالعه با دوستان تشکیل دهید و با هم محتوا را مرور کنید. برای مطالعه بیشتر، ما [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) را توصیه می‌کنیم. -## تیم را ملاقات کنید +## تیم را بشناسید -[![ویدئوی تبلیغاتی](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ویدئوی تبلیغاتی") +[![ویدیو تبلیغاتی](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "ویدیو تبلیغاتی") **Gif توسط** [موهیت جایسال](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 روی تصویر بالا کلیک کنید تا ویدئویی درباره پروژه و افرادی که آن را ایجاد کرده‌اند ببینید! +> 🎥 روی تصویر بالا کلیک کنید تا ویدیویی درباره پروژه و افرادی که آن را ایجاد کرده‌اند ببینید! ## روش آموزشی ما دو اصل آموزشی را هنگام ساخت این برنامه آموزشی انتخاب کرده‌ایم: اطمینان از اینکه مبتنی بر پروژه است و شامل آزمون‌های مکرر می‌شود. تا پایان این سری، دانشجویان اصول اولیه علم داده را یاد خواهند گرفت، از جمله مفاهیم اخلاقی، آماده‌سازی داده‌ها، روش‌های مختلف کار با داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، تحلیل داده‌ها، موارد استفاده واقعی از علم داده و موارد دیگر. -علاوه بر این، یک آزمون کم‌فشار قبل از کلاس، قصد دانشجو را برای یادگیری یک موضوع تعیین می‌کند، در حالی که یک آزمون دوم پس از کلاس، حفظ بیشتر را تضمین می‌کند. این برنامه آموزشی به‌گونه‌ای طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را به‌طور کامل یا جزئی انجام داد. پروژه‌ها کوچک شروع می‌شوند و تا پایان چرخه ۱۰ هفته‌ای به‌طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند. +علاوه بر این، یک آزمون کم‌فشار قبل از کلاس، قصد دانشجو را برای یادگیری یک موضوع تعیین می‌کند، در حالی که یک آزمون دوم بعد از کلاس، حفظ بیشتر را تضمین می‌کند. این برنامه آموزشی به‌گونه‌ای طراحی شده است که انعطاف‌پذیر و سرگرم‌کننده باشد و می‌توان آن را به‌صورت کامل یا جزئی گذراند. پروژه‌ها کوچک شروع می‌شوند و تا پایان چرخه ۱۰ هفته‌ای به‌تدریج پیچیده‌تر می‌شوند. > دستورالعمل‌های [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md)، [Translation](TRANSLATIONS.md) ما را پیدا کنید. ما از بازخورد سازنده شما استقبال می‌کنیم! ## هر درس شامل موارد زیر است: - اسکچ‌نوت اختیاری -- ویدئوی تکمیلی اختیاری -- آزمون گرم‌آپ پیش از درس +- ویدیوی تکمیلی اختیاری +- آزمون گرم‌آپ قبل از درس - درس نوشتاری -- برای درس‌های مبتنی بر پروژه، راهنمای گام‌به‌گام در مورد نحوه ساخت پروژه +- برای درس‌های مبتنی بر پروژه، راهنمای گام‌به‌گام برای ساخت پروژه - بررسی دانش - یک چالش - مطالعه تکمیلی - تکلیف -- [آزمون پس از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [آزمون بعد از درس](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **یادداشتی درباره آزمون‌ها**: تمام آزمون‌ها در پوشه Quiz-App قرار دارند، برای مجموع ۴۰ آزمون هر کدام شامل سه سؤال. آن‌ها از داخل درس‌ها لینک شده‌اند، اما اپلیکیشن آزمون می‌تواند به‌صورت محلی اجرا شود یا در Azure مستقر شود؛ دستورالعمل‌ها را در پوشه `quiz-app` دنبال کنید. آن‌ها به‌تدریج بومی‌سازی می‌شوند. +> **یادداشتی درباره آزمون‌ها**: تمام آزمون‌ها در پوشه Quiz-App قرار دارند، برای مجموع ۴۰ آزمون هر کدام شامل سه سؤال. آن‌ها از داخل درس‌ها لینک شده‌اند، اما اپلیکیشن آزمون می‌تواند به‌صورت محلی اجرا شود یا در Azure مستقر شود؛ دستورالعمل‌ها را در پوشه `quiz-app` دنبال کنید. آن‌ها به‌تدریج در حال بومی‌سازی هستند. ## درس‌ها |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fa.png)| |:---:| -| علم داده برای مبتدیان: نقشه راه - _طرح‌نگاری توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| علوم داده برای مبتدیان: نقشه راه - _طرح‌نگاری توسط [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | شماره درس | موضوع | گروه‌بندی درس | اهداف یادگیری | درس مرتبط | نویسنده | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | تعریف علم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | یادگیری مفاهیم پایه علم داده و ارتباط آن با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده‌های کلان. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویدئو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | اخلاق علم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مفاهیم اخلاق داده، چالش‌ها و چارچوب‌ها. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | تعریف علوم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | یادگیری مفاهیم پایه‌ای علوم داده و ارتباط آن با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده‌های کلان. | [درس](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ویدئو](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | اخلاق در علوم داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | مفاهیم اخلاق داده، چالش‌ها و چارچوب‌ها. | [درس](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | تعریف داده | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | نحوه طبقه‌بندی داده‌ها و منابع رایج آن‌ها. | [درس](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | مقدمه‌ای بر آمار و احتمال | [مقدمه](1-Introduction/README.md) | تکنیک‌های ریاضی احتمال و آمار برای درک داده‌ها. | [درس](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویدئو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | کار با داده‌های رابطه‌ای | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمه‌ای بر داده‌های رابطه‌ای و اصول بررسی و تحلیل داده‌های رابطه‌ای با زبان پرس‌وجوی ساختاریافته، معروف به SQL (تلفظ "سی‌کوئل"). | [درس](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | کار با داده‌های NoSQL | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | مقدمه‌ای بر داده‌های غیررابطه‌ای، انواع مختلف آن و اصول بررسی و تحلیل پایگاه‌های داده سندی. | [درس](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | کار با پایتون | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | اصول استفاده از پایتون برای بررسی داده‌ها با کتابخانه‌هایی مانند Pandas. توصیه می‌شود که درک پایه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون داشته باشید. | [درس](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویدئو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | آماده‌سازی داده‌ها | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعاتی درباره تکنیک‌های داده برای پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها به منظور مقابله با چالش‌های داده‌های ناقص، نادرست یا ناکامل. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 08 | آماده‌سازی داده‌ها | [کار با داده‌ها](2-Working-With-Data/README.md) | موضوعاتی درباره تکنیک‌های داده برای پاکسازی و تبدیل داده‌ها به منظور مدیریت چالش‌های داده‌های ناقص، نادرست یا ناکامل. | [درس](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | مصورسازی مقادیر | [مصورسازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | یادگیری نحوه استفاده از Matplotlib برای مصورسازی داده‌های پرندگان 🦆 | [درس](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | مصورسازی توزیع داده‌ها | [مصورسازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی مشاهدات و روندها در یک بازه. | [درس](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | مصورسازی نسبت‌ها | [مصورسازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی درصدهای گسسته و گروه‌بندی‌شده. | [درس](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | مصورسازی روابط | [مصورسازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | مصورسازی ارتباطات و همبستگی‌ها بین مجموعه‌های داده و متغیرهای آن‌ها. | [درس](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | مصورسازی‌های معنادار | [مصورسازی داده‌ها](3-Data-Visualization/README.md) | تکنیک‌ها و راهنمایی‌هایی برای ارزشمند کردن مصورسازی‌ها به منظور حل مؤثر مشکلات و ارائه بینش‌ها. | [درس](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علم داده | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علم داده و اولین مرحله آن یعنی جمع‌آوری و استخراج داده‌ها. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | تحلیل | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علم داده بر تکنیک‌های تحلیل داده تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | ارتباط | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علم داده بر ارائه بینش‌های حاصل از داده‌ها به گونه‌ای که تصمیم‌گیرندگان بتوانند آن را بهتر درک کنند، تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | علم داده در فضای ابری | [داده‌های ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | این مجموعه درس‌ها علم داده در فضای ابری و مزایای آن را معرفی می‌کند. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | علم داده در فضای ابری | [داده‌های ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | آموزش مدل‌ها با استفاده از ابزارهای کم‌کد. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | علم داده در فضای ابری | [داده‌های ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | استقرار مدل‌ها با Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | علم داده در دنیای واقعی | [در دنیای واقعی](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | پروژه‌های مبتنی بر علم داده در دنیای واقعی. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 14 | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علوم داده | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | مقدمه‌ای بر چرخه عمر علوم داده و اولین مرحله آن یعنی جمع‌آوری و استخراج داده‌ها. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | تحلیل | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علوم داده بر تکنیک‌های تحلیل داده تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ارتباط | [چرخه عمر](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | این مرحله از چرخه عمر علوم داده بر ارائه بینش‌های حاصل از داده‌ها به گونه‌ای که تصمیم‌گیرندگان بتوانند آن را بهتر درک کنند، تمرکز دارد. | [درس](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | علوم داده در فضای ابری | [داده‌های ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | این مجموعه درس‌ها علوم داده در فضای ابری و مزایای آن را معرفی می‌کند. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | علوم داده در فضای ابری | [داده‌های ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | آموزش مدل‌ها با استفاده از ابزارهای کم‌کد. |[درس](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | علوم داده در فضای ابری | [داده‌های ابری](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | استقرار مدل‌ها با Azure Machine Learning Studio. | [درس](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) و [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | علوم داده در دنیای واقعی | [در دنیای واقعی](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | پروژه‌های مبتنی بر علوم داده در دنیای واقعی. | [درس](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -116,21 +116,21 @@ Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنا ## VSCode Remote - Containers برای باز کردن این مخزن در یک کانتینر با استفاده از ماشین محلی و VSCode با استفاده از افزونه VS Code Remote - Containers مراحل زیر را دنبال کنید: -1. اگر اولین بار است که از کانتینر توسعه استفاده می‌کنید، لطفاً مطمئن شوید که سیستم شما پیش‌نیازها را برآورده می‌کند (مانند نصب Docker) در [مستندات شروع به کار](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. اگر اولین بار است که از کانتینر توسعه استفاده می‌کنید، لطفاً مطمئن شوید که سیستم شما پیش‌نیازها را دارد (مانند نصب Docker) در [مستندات شروع به کار](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). برای استفاده از این مخزن، می‌توانید مخزن را در یک حجم ایزوله Docker باز کنید: **توجه**: در پشت صحنه، این از دستور Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** برای کلون کردن کد منبع در یک حجم Docker به جای سیستم فایل محلی استفاده می‌کند. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) مکانیزم ترجیحی برای حفظ داده‌های کانتینر هستند. -یا یک نسخه کلون‌شده یا دانلود‌شده محلی از مخزن را باز کنید: +یا نسخه‌ای که به صورت محلی کلون شده یا دانلود شده است را باز کنید: - این مخزن را به سیستم فایل محلی خود کلون کنید. - کلید F1 را فشار دهید و دستور **Remote-Containers: Open Folder in Container...** را انتخاب کنید. -- نسخه کلون‌شده این پوشه را انتخاب کنید، منتظر شروع کانتینر باشید و موارد را امتحان کنید. +- نسخه کلون شده این پوشه را انتخاب کنید، منتظر بمانید تا کانتینر شروع شود و موارد را امتحان کنید. ## دسترسی آفلاین -شما می‌توانید این مستندات را به صورت آفلاین با استفاده از [Docsify](https://docsify.js.org/#/) اجرا کنید. این مخزن را فورک کنید، [Docsify را نصب کنید](https://docsify.js.org/#/quickstart) روی ماشین محلی خود، سپس در پوشه اصلی این مخزن، دستور `docsify serve` را تایپ کنید. وب‌سایت روی پورت 3000 در localhost شما اجرا خواهد شد: `localhost:3000`. +می‌توانید این مستندات را به صورت آفلاین با استفاده از [Docsify](https://docsify.js.org/#/) اجرا کنید. این مخزن را فورک کنید، [Docsify را نصب کنید](https://docsify.js.org/#/quickstart) روی ماشین محلی خود، سپس در پوشه اصلی این مخزن، دستور `docsify serve` را تایپ کنید. وب‌سایت روی پورت 3000 در localhost شما اجرا خواهد شد: `localhost:3000`. > توجه داشته باشید، نوت‌بوک‌ها از طریق Docsify رندر نمی‌شوند، بنابراین زمانی که نیاز به اجرای یک نوت‌بوک دارید، آن را جداگانه در VS Code با اجرای یک کرنل پایتون انجام دهید. @@ -139,13 +139,13 @@ Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنا تیم ما برنامه‌های آموزشی دیگری تولید می‌کند! بررسی کنید: - [Edge AI برای مبتدیان](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) -- [عامل‌های هوش مصنوعی برای مبتدیان](https://aka.ms/ai-agents-beginners) -- [هوش مصنوعی مولد برای مبتدیان](https://aka.ms/genai-beginners) -- [هوش مصنوعی مولد برای مبتدیان .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) -- [هوش مصنوعی مولد با جاوااسکریپت](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) -- [هوش مصنوعی مولد با جاوا](https://aka.ms/genaijava) -- [هوش مصنوعی برای مبتدیان](https://aka.ms/ai-beginners) -- [علم داده برای مبتدیان](https://aka.ms/datascience-beginners) +- [AI Agents برای مبتدیان](https://aka.ms/ai-agents-beginners) +- [Generative AI برای مبتدیان](https://aka.ms/genai-beginners) +- [Generative AI برای مبتدیان .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) +- [Generative AI با JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) +- [Generative AI با Java](https://aka.ms/genaijava) +- [AI برای مبتدیان](https://aka.ms/ai-beginners) +- [علوم داده برای مبتدیان](https://aka.ms/datascience-beginners) - [Bash برای مبتدیان](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) - [یادگیری ماشین برای مبتدیان](https://aka.ms/ml-beginners) - [امنیت سایبری برای مبتدیان](https://github.com/microsoft/Security-101) @@ -153,12 +153,22 @@ Azure Cloud Advocates در مایکروسافت با افتخار یک برنا - [اینترنت اشیا برای مبتدیان](https://aka.ms/iot-beginners) - [یادگیری ماشین برای مبتدیان](https://aka.ms/ml-beginners) - [توسعه XR برای مبتدیان](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [تسلط بر GitHub Copilot برای برنامه‌نویسی جفتی هوش مصنوعی](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [تسلط بر GitHub Copilot برای برنامه‌نویسی جفتی AI](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) - [توسعه XR برای مبتدیان](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [تسلط بر GitHub Copilot برای توسعه‌دهندگان C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [ماجراجویی Copilot خود را انتخاب کنید](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## دریافت کمک + +اگر گیر کردید یا سوالی درباره ساخت اپلیکیشن‌های AI دارید، به اینجا بپیوندید: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +اگر بازخورد محصول دارید یا در هنگام ساخت خطاهایی دارید، به اینجا مراجعه کنید: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **سلب مسئولیت**: -این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حساس، توصیه می‌شود از ترجمه حرفه‌ای انسانی استفاده کنید. ما مسئولیتی در قبال سوء تفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم. \ No newline at end of file +این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حساس، ترجمه حرفه‌ای انسانی توصیه می‌شود. ما مسئولیتی در قبال سوء تفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fi/AGENTS.md b/translations/fi/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..fdd0fa67 --- /dev/null +++ b/translations/fi/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Projektin yleiskatsaus + +Data Science for Beginners on Microsoft Azure Cloud Advocatesin luoma kattava 10 viikon, 20 oppitunnin opetusohjelma. Tämä repositorio on oppimisresurssi, joka opettaa perustavanlaatuisia datatieteen käsitteitä projektipohjaisten oppituntien avulla, mukaan lukien Jupyter-muistikirjat, interaktiiviset visailut ja käytännön tehtävät. + +**Keskeiset teknologiat:** +- **Jupyter-muistikirjat**: Pääasiallinen oppimisväline Python 3:lla +- **Python-kirjastot**: pandas, numpy, matplotlib datan analysointiin ja visualisointiin +- **Vue.js 2**: Visailusovellus (quiz-app-kansio) +- **Docsify**: Dokumentaation sivustogeneraattori offline-käyttöön +- **Node.js/npm**: JavaScript-komponenttien pakettien hallinta +- **Markdown**: Kaikki oppituntien sisältö ja dokumentaatio + +**Arkkitehtuuri:** +- Monikielinen opetusrepositorio laajoilla käännöksillä +- Jäsennelty oppituntimoduuleihin (1-Introduction - 6-Data-Science-In-Wild) +- Jokainen oppitunti sisältää README:n, muistikirjat, tehtävät ja visailut +- Erillinen Vue.js-visailusovellus oppituntien arviointiin ennen ja jälkeen +- GitHub Codespaces ja VS Code -kehityskonttien tuki + +## Asennuskomennot + +### Repositorion asennus +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python-ympäristön asennus +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Visailusovelluksen asennus +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify-dokumentaatiopalvelin +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Visualisointiprojektien asennus +Visualisointiprojekteille, kuten meaningful-visualizations (oppitunti 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Kehitystyön kulku + +### Työskentely Jupyter-muistikirjojen kanssa +1. Käynnistä Jupyter repositorion juurihakemistossa: `jupyter notebook` +2. Siirry haluttuun oppituntikansioon +3. Avaa `.ipynb`-tiedostot harjoitusten tekemistä varten +4. Muistikirjat ovat itsenäisiä ja sisältävät selityksiä sekä koodisoluja +5. Useimmat muistikirjat käyttävät pandas-, numpy- ja matplotlib-kirjastoja - varmista, että ne on asennettu + +### Oppituntien rakenne +Jokainen oppitunti sisältää yleensä: +- `README.md` - Pääsisältö teoriaa ja esimerkkejä varten +- `notebook.ipynb` - Käytännön Jupyter-muistikirjaharjoituksia +- `assignment.ipynb` tai `assignment.md` - Harjoitustehtäviä +- `solution/`-kansio - Ratkaisumuistikirjat ja koodi +- `images/`-kansio - Tukimateriaalit + +### Visailusovelluksen kehitys +- Vue.js 2 -sovellus, jossa on hot-reload kehityksen aikana +- Visailut tallennetaan `quiz-app/src/assets/translations/`-kansioon +- Jokaisella kielellä on oma käännöskansio (en, fr, es jne.) +- Visailujen numerointi alkaa 0:sta ja jatkuu 39:ään (yhteensä 40 visailua) + +### Käännösten lisääminen +- Käännökset sijoitetaan `translations/`-kansioon repositorion juurihakemistossa +- Jokaisella kielellä on täydellinen oppituntirakenne, joka peilaa englanninkielistä +- Automaattinen käännös GitHub Actionsin kautta (co-op-translator.yml) + +## Testausohjeet + +### Visailusovelluksen testaus +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Muistikirjojen testaus +- Muistikirjoille ei ole olemassa automaattista testauskehystä +- Manuaalinen validointi: Suorita kaikki solut järjestyksessä varmistaaksesi, ettei virheitä esiinny +- Varmista, että datatiedostot ovat saatavilla ja tulokset luodaan oikein +- Tarkista, että visualisoinnit renderöityvät oikein + +### Dokumentaation testaus +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Koodin laadun tarkistukset +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Koodityyliohjeet + +### Python (Jupyter-muistikirjat) +- Noudata PEP 8 -tyyliohjeita Python-koodissa +- Käytä selkeitä muuttujanimiä, jotka kuvaavat analysoitavaa dataa +- Sisällytä markdown-solut selityksillä ennen koodisoluja +- Pidä koodisolut keskittyneinä yksittäisiin käsitteisiin tai operaatioihin +- Käytä pandas-kirjastoa datan käsittelyyn ja matplotlib-kirjastoa visualisointiin +- Yleinen tuontimalli: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Noudata Vue.js 2 -tyyliopasta ja parhaita käytäntöjä +- ESLint-konfiguraatio `quiz-app/package.json`-tiedostossa +- Käytä Vue-yksittäistiedostokomponentteja (.vue-tiedostot) +- Säilytä komponenttipohjainen arkkitehtuuri +- Suorita `npm run lint` ennen muutosten lähettämistä + +### Markdown-dokumentaatio +- Käytä selkeää otsikkohierarkiaa (# ## ### jne.) +- Sisällytä koodilohkot kielimäärityksillä +- Lisää kuville alt-teksti +- Linkitä liittyviin oppitunteihin ja resursseihin +- Pidä rivin pituudet kohtuullisina luettavuuden vuoksi + +### Tiedostojen organisointi +- Oppituntisisältö numeroiduissa kansioissa (01-defining-data-science jne.) +- Ratkaisut omissa `solution/`-alikansioissaan +- Käännökset peilaavat englanninkielistä rakennetta `translations/`-kansiossa +- Datatiedostot `data/`-kansiossa tai oppituntikohtaisissa kansioissa + +## Rakentaminen ja käyttöönotto + +### Visailusovelluksen käyttöönotto +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps -käyttöönotto +Visailusovellus voidaan ottaa käyttöön Azure Static Web Appsissa: +1. Luo Azure Static Web App -resurssi +2. Yhdistä GitHub-repositorioon +3. Määritä rakennusasetukset: + - Sovelluksen sijainti: `quiz-app` + - Tulosteen sijainti: `dist` +4. GitHub Actions -työnkulku ottaa käyttöön automaattisesti pushin yhteydessä + +### Dokumentaatiosivusto +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repositorio sisältää kehityskonttien konfiguraation +- Codespaces asentaa automaattisesti Python- ja Node.js-ympäristön +- Avaa repositorio Codespacessa GitHubin käyttöliittymän kautta +- Kaikki riippuvuudet asennetaan automaattisesti + +## Pull Request -ohjeet + +### Ennen lähettämistä +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR-otsikon muoto +- Käytä selkeitä, kuvaavia otsikoita +- Muoto: `[Komponentti] Lyhyt kuvaus` +- Esimerkkejä: + - `[Oppitunti 7] Korjaa Python-muistikirjan tuontivirhe` + - `[Visailusovellus] Lisää saksankielinen käännös` + - `[Dokumentaatio] Päivitä README uusilla vaatimuksilla` + +### Vaaditut tarkistukset +- Varmista, että kaikki koodi toimii ilman virheitä +- Tarkista, että muistikirjat suorittavat kokonaan +- Varmista, että Vue.js-sovellukset rakentuvat onnistuneesti +- Tarkista, että dokumentaatiolinkit toimivat +- Testaa visailusovellus, jos sitä on muokattu +- Varmista, että käännökset säilyttävät yhtenäisen rakenteen + +### Osallistumisohjeet +- Noudata olemassa olevia koodityylejä ja -malleja +- Lisää selittäviä kommentteja monimutkaiselle logiikalle +- Päivitä asiaankuuluva dokumentaatio +- Testaa muutokset eri oppituntimoduuleissa, jos sovellettavissa +- Lue CONTRIBUTING.md-tiedosto + +## Lisähuomautuksia + +### Yleisesti käytetyt kirjastot +- **pandas**: Datan käsittely ja analysointi +- **numpy**: Laskennallinen matematiikka +- **matplotlib**: Datan visualisointi ja kaavioiden luonti +- **seaborn**: Tilastollinen datan visualisointi (joissakin oppitunneissa) +- **scikit-learn**: Koneoppiminen (edistyneet oppitunnit) + +### Työskentely datatiedostojen kanssa +- Datatiedostot sijaitsevat `data/`-kansiossa tai oppituntikohtaisissa hakemistoissa +- Useimmat muistikirjat odottavat datatiedostoja suhteellisissa poluissa +- CSV-tiedostot ovat ensisijainen datamuoto +- Joissakin oppitunneissa käytetään JSON-tiedostoja ei-relationaalisen datan esimerkkeinä + +### Monikielinen tuki +- Yli 40 kielen käännökset automaattisesti GitHub Actionsin kautta +- Käännöstyönkulku `.github/workflows/co-op-translator.yml`-tiedostossa +- Käännökset `translations/`-kansiossa kielikoodeilla +- Visailukäännökset `quiz-app/src/assets/translations/`-kansiossa + +### Kehitysympäristön vaihtoehdot +1. **Paikallinen kehitys**: Asenna Python, Jupyter, Node.js paikallisesti +2. **GitHub Codespaces**: Pilvipohjainen välitön kehitysympäristö +3. **VS Code Dev Containers**: Paikallinen konttipohjainen kehitys +4. **Binder**: Käynnistä muistikirjat pilvessä (jos konfiguroitu) + +### Oppituntisisällön ohjeet +- Jokainen oppitunti on itsenäinen, mutta rakentuu aiempien käsitteiden päälle +- Ennakkovisailut testaavat aiempaa tietämystä +- Jälkivisailut vahvistavat oppimista +- Tehtävät tarjoavat käytännön harjoitusta +- Sketchnotes tarjoaa visuaalisia yhteenvetoja + +### Yleiset ongelmatilanteet + +**Jupyter-ytimen ongelmat:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm-asennuksen epäonnistumiset:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Tuontivirheet muistikirjoissa:** +- Varmista, että kaikki tarvittavat kirjastot on asennettu +- Tarkista Python-version yhteensopivuus (suositus: Python 3.7+) +- Varmista, että virtuaaliympäristö on aktivoitu + +**Docsify ei lataudu:** +- Varmista, että palvelin toimii repositorion juurihakemistosta +- Tarkista, että `index.html`-tiedosto on olemassa +- Varmista oikea verkkoyhteys (portti 3000) + +### Suorituskykyhuomautukset +- Suuret datatiedostot voivat kestää aikaa latautua muistikirjoissa +- Visualisointien renderöinti voi olla hidasta monimutkaisille kaavioille +- Vue.js-kehityspalvelin mahdollistaa nopean iteroinnin hot-reloadin avulla +- Tuotantoversiot ovat optimoituja ja pienennettyjä + +### Tietoturvahuomautukset +- Älä tallenna arkaluontoisia tietoja tai tunnuksia +- Käytä ympäristömuuttujia pilvioppituntien API-avaimille +- Azureen liittyvät oppitunnit saattavat vaatia Azure-tilin tunnuksia +- Pidä riippuvuudet ajan tasalla tietoturvapäivitysten varalta + +## Osallistuminen käännöksiin +- Automaattiset käännökset hallinnoidaan GitHub Actionsin kautta +- Manuaaliset korjaukset ovat tervetulleita käännösten tarkkuuden parantamiseksi +- Noudata olemassa olevaa käännöskansiota +- Päivitä visailulinkit sisältämään kieliparametri: `?loc=fr` +- Testaa käännetyt oppitunnit varmistaaksesi oikean renderöinnin + +## Liittyvät resurssit +- Pääopetusohjelma: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Keskustelufoorumi: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Muut Microsoftin opetusohjelmat: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projektin ylläpito +- Säännölliset päivitykset sisällön ajantasaisena pitämiseksi +- Yhteisön panokset ovat tervetulleita +- Ongelmia seurataan GitHubissa +- PR:t tarkistetaan opetusohjelman ylläpitäjien toimesta +- Kuukausittaiset sisällön tarkistukset ja päivitykset + +--- + +**Vastuuvapauslauseke**: +Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fi/README.md b/translations/fi/README.md index fe40477a..e52eadd5 100644 --- a/translations/fi/README.md +++ b/translations/fi/README.md @@ -1,40 +1,24 @@ -# Data Science aloittelijoille - Opetussuunnitelma +# Tietojenkäsittelytiede aloittelijoille - Opetussuunnitelma -[![Avaa GitHub Codespacesissa](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +Azure Cloud Advocates Microsoftilta tarjoavat 10 viikon, 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee tietojenkäsittelytiedettä. Jokainen oppitunti sisältää ennakkokyselyn ja jälkikyselyn, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen oppimismetodimme mahdollistaa oppimisen tekemisen kautta, mikä on todistetusti tehokas tapa omaksua uusia taitoja. -[![GitHub-lisenssi](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub-avustajat](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub-ongelmat](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub-pyynnöt](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +**Sydämelliset kiitokset kirjoittajillemme:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -[![GitHub-seuraajat](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub-haarat](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub-tähdet](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Microsoftin Azure Cloud Advocates tarjoaa ilolla 10 viikon, 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee data-analytiikkaa. Jokainen oppitunti sisältää ennakkokyselyn ja jälkikyselyn, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen oppimismenetelmämme auttaa sinua oppimaan rakentamisen kautta, mikä on todistetusti tehokas tapa omaksua uusia taitoja. - -**Sydämellinen kiitos kirjoittajillemme:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). - -**🙏 Erityiskiitos 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) -kirjoittajille, arvioijille ja sisällöntuottajille,** erityisesti Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Erityiskiitokset 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) -kirjoittajille, arvioijille ja sisällöntuottajille,** erityisesti Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fi.png)| |:---:| -| Data-analytiikka aloittelijoille - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Tietojenkäsittelytiede aloittelijoille - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Monikielinen tuki @@ -47,7 +31,7 @@ Microsoftin Azure Cloud Advocates tarjoaa ilolla 10 viikon, 20 oppitunnin opetus #### Liity yhteisöömme [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Meillä on käynnissä Discordissa oppimissarja tekoälyn kanssa. Lue lisää ja liity mukaan [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.–30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja neuvoja GitHub Copilotin käytöstä data-analytiikassa. +Meillä on käynnissä Discordissa oppimissarja tekoälyn kanssa, lisätietoja ja liittyminen [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18.–30. syyskuuta 2025. Saat vinkkejä ja neuvoja GitHub Copilotin käytöstä tietojenkäsittelytieteessä. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.fi.jpg) @@ -62,7 +46,7 @@ Aloita seuraavilla resursseilla: > **Opettajat**: olemme [lisänneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) siitä, miten käyttää tätä opetussuunnitelmaa. Haluaisimme kuulla palautettanne [keskustelufoorumillamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: jos haluat käyttää tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, haaroita koko repo ja suorita tehtävät itsenäisesti aloittaen ennakkokyselystä. Lue sitten oppitunti ja suorita loput aktiviteetit. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että kopioisit ratkaisukoodin; kuitenkin kyseinen koodi on saatavilla /solutions-kansioissa jokaisessa projektipohjaisessa oppitunnissa. Toinen idea olisi muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö läpi yhdessä. Jatko-opiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: jos haluat käyttää tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, haaroita koko repo ja suorita tehtävät itsenäisesti aloittaen ennakkokyselystä. Lue sitten oppitunti ja suorita loput aktiviteetit. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että kopioisit ratkaisukoodin; kuitenkin kyseinen koodi on saatavilla /solutions-kansioissa jokaisessa projektipohjaisessa oppitunnissa. Toinen idea olisi muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältöä läpi yhdessä. Lisäopiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Tutustu tiimiin @@ -74,9 +58,9 @@ Aloita seuraavilla resursseilla: ## Pedagogiikka -Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tämän opetussuunnitelman rakentamisessa: varmistaa, että se on projektipohjainen ja että se sisältää usein kyselyjä. Tämän sarjan lopussa opiskelijat ovat oppineet data-analytiikan perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelu, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisointi, data-analyysi, data-analytiikan tosielämän käyttötapaukset ja paljon muuta. +Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tätä opetussuunnitelmaa rakentaessamme: varmistaa, että se on projektipohjainen ja että se sisältää usein toistuvia kyselyitä. Tämän sarjan lopussa opiskelijat ovat oppineet tietojenkäsittelytieteen perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelu, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisointi, data-analyysi, tietojenkäsittelytieteen todelliset käyttötapaukset ja paljon muuta. -Lisäksi matalan kynnyksen kysely ennen oppituntia ohjaa opiskelijan huomion oppimaan aihetta, kun taas toinen kysely oppitunnin jälkeen varmistaa paremman tiedon säilymisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sen voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienistä ja muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi 10 viikon jakson loppuun mennessä. +Lisäksi matalan kynnyksen kysely ennen oppituntia suuntaa opiskelijan huomion oppimaan aihetta, kun taas toinen kysely oppitunnin jälkeen varmistaa paremman tiedon säilymisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sitä voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienistä ja muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi 10 viikon jakson loppuun mennessä. > Löydä [käytössäännöt](CODE_OF_CONDUCT.md), [osallistumisohjeet](CONTRIBUTING.md), [käännösohjeet](TRANSLATIONS.md). Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi! @@ -93,30 +77,30 @@ Lisäksi matalan kynnyksen kysely ennen oppituntia ohjaa opiskelijan huomion opp - Tehtävä - [Jälkikysely](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt löytyvät Quiz-App-kansiosta, yhteensä 40 kyselyä, joissa on kolme kysymystä kussakin. Ne on linkitetty oppitunneista, mutta kyselysovelluksen voi ajaa paikallisesti tai julkaista Azureen; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Kyselyt lokalisoidaan vähitellen. +> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt löytyvät Quiz-App-kansiosta, yhteensä 40 kyselyä, joissa on kolme kysymystä kussakin. Ne on linkitetty oppitunneista, mutta kyselysovelluksen voi ajaa paikallisesti tai julkaista Azureen; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Kyselyitä lokalisoidaan vähitellen. ## Oppitunnit |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fi.png)| |:---:| | Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Oppitunnin numero | Aihe | Oppituntiryhmä | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Tekijä | +| Oppitunnin numero | Aihe | Oppituntien ryhmittely | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Tekijä | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Mitä on data-analytiikka | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opettele data-analytiikan peruskäsitteet ja sen yhteys tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [oppitunti](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | Mitä on data-analytiikka? | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opettele data-analytiikan peruskäsitteet ja sen yhteys tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [oppitunti](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Data-analytiikan etiikka | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Dataetiikan käsitteet, haasteet ja viitekehykset. | [oppitunti](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Datan määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Miten data luokitellaan ja sen yleiset lähteet. | [oppitunti](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyteen | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Tilastotieteen ja todennäköisyyden matemaattiset menetelmät datan ymmärtämiseksi. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 03 | Datan määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Kuinka data luokitellaan ja sen yleiset lähteet. | [oppitunti](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyteen | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Matematiikan tekniikat todennäköisyyden ja tilastotieteen avulla datan ymmärtämiseksi. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Työskentely relaatiodatan kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus relaatiodataan ja SQL:n (lausutaan "see-quell") perusteet relaatiodatan tutkimiseen ja analysointiin. | [oppitunti](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Työskentely NoSQL-datan kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relaatiodataan, sen eri tyyppeihin ja dokumenttitietokantojen tutkimisen ja analysoinnin perusteisiin. | [oppitunti](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Työskentely Pythonin kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Pythonin perusteet datan tutkimiseen Pandas-kirjaston avulla. Suositellaan Python-ohjelmoinnin perustietämystä. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 07 | Työskentely Pythonin kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Pythonin käyttö datan tutkimiseen Pandas-kirjaston avulla. Suositellaan Python-ohjelmoinnin perustietämystä. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Datan valmistelu | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Aiheita datan puhdistamisen ja muuntamisen tekniikoista, jotka auttavat käsittelemään puuttuvaa, epätarkkaa tai puutteellista dataa. | [oppitunti](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Määrien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Opettele käyttämään Matplotlibia lintudatan 🦆 visualisointiin. | [oppitunti](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 09 | Määrien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Opettele käyttämään Matplotlibia lintudatan visualisointiin 🦆 | [oppitunti](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Datan jakaumien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Havainnointien ja trendien visualisointi tietyllä aikavälillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Suhteiden visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Yhteyksien ja korrelaatioiden visualisointi datan joukkojen ja niiden muuttujien välillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikat ja ohjeet, jotka tekevät visualisoinneista arvokkaita tehokkaaseen ongelmanratkaisuun ja oivalluksiin. | [oppitunti](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikat ja ohjeet, joiden avulla visualisoinnit ovat arvokkaita tehokkaaseen ongelmanratkaisuun ja oivalluksiin. | [oppitunti](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Johdatus data-analytiikan elinkaareen | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Johdatus data-analytiikan elinkaareen ja sen ensimmäiseen vaiheeseen, datan hankintaan ja uuttamiseen. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 14 | Analysointi | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Data-analytiikan elinkaaren vaihe, joka keskittyy datan analysointitekniikoihin. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 15 | Viestintä | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Data-analytiikan elinkaaren vaihe, joka keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen päätöksentekijöille ymmärrettävässä muodossa. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 15 | Viestintä | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Data-analytiikan elinkaaren vaihe, joka keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen päätöksentekijöille ymmärrettävällä tavalla. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 16 | Data-analytiikka pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Oppituntisarja, joka esittelee data-analytiikkaa pilvessä ja sen hyötyjä. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 17 | Data-analytiikka pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien kouluttaminen Low Code -työkaluilla. |[oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Data-analytiikka pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien käyttöönotto Azure Machine Learning Studiossa. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | @@ -132,23 +116,23 @@ Lisätietoja löydät [GitHub-dokumentaatiosta](https://docs.github.com/en/codes ## VSCode Remote - Containers Noudata näitä ohjeita avataksesi tämän repositorion kontissa paikallisella koneellasi ja VSCode-ohjelmalla käyttäen VS Code Remote - Containers -laajennusta: -1. Jos käytät kehityskonttia ensimmäistä kertaa, varmista, että järjestelmäsi täyttää vaatimukset (esim. Docker on asennettu) [aloitusdokumentaation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) mukaisesti. +1. Jos käytät kehityskonttia ensimmäistä kertaa, varmista, että järjestelmäsi täyttää ennakkovaatimukset (esim. Docker on asennettu) [aloitusdokumentaation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) mukaisesti. -Voit käyttää tätä repositoriota joko avaamalla sen eristetyssä Docker-volyymissa: +Tätä repositoriota voi käyttää joko avaamalla sen eristetyssä Docker-volyymissa: -**Huom**: Taustalla tämä käyttää Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -komentoa kloonatakseen lähdekoodin Docker-volyymiin paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Volyymit](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu tapa säilyttää konttidata. +**Huom**: Taustalla tämä käyttää Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -komentoa lähdekoodin kloonaamiseen Docker-volyymiin paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Volyymit](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu tapa säilyttää konttidata. Tai avaamalla paikallisesti kloonatun tai ladatun version repositoriosta: - Kloonaa tämä repositorio paikalliselle tiedostojärjestelmällesi. - Paina F1 ja valitse **Remote-Containers: Open Folder in Container...** -komento. -- Valitse kloonattu kopio tästä kansiosta, odota konttia käynnistymään ja kokeile asioita. +- Valitse tämän kansion kloonattu kopio, odota konttia käynnistymään ja kokeile asioita. ## Offline-käyttö -Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa [Docsify](https://docsify.js.org/#/) avulla. Haarauta tämä repositorio, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, ja kirjoita tämän repositorion juurikansiossa `docsify serve`. Verkkosivusto palvelee portilla 3000 localhostissa: `localhost:3000`. +Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa [Docsify](https://docsify.js.org/#/) avulla. Forkkaa tämä repositorio, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, ja kirjoita tämän repositorion juurikansiossa `docsify serve`. Verkkosivusto palvelee portilla 3000 localhostissa: `localhost:3000`. -> Huomaa, että muistikirjoja ei renderöidä Docsifyllä, joten kun tarvitset muistikirjan suorittamista, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimellä. +> Huomaa, että muistikirjoja ei renderöidä Docsifyllä, joten kun tarvitset muistikirjan käyttöä, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimen avulla. ## Muut oppimateriaalit @@ -174,6 +158,16 @@ Tiimimme tuottaa muita oppimateriaaleja! Tutustu: - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Apua saatavilla + +Jos jäät jumiin tai sinulla on kysymyksiä tekoälysovellusten rakentamisesta, liity: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Jos sinulla on tuotepalautetta tai virheitä rakentamisen aikana, käy: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Vastuuvapauslauseke**: diff --git a/translations/fr/AGENTS.md b/translations/fr/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..526918f5 --- /dev/null +++ b/translations/fr/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Aperçu du projet + +Data Science for Beginners est un programme complet de 10 semaines et 20 leçons créé par les Cloud Advocates de Microsoft Azure. Le dépôt est une ressource d'apprentissage qui enseigne les concepts fondamentaux de la science des données à travers des leçons basées sur des projets, incluant des notebooks Jupyter, des quiz interactifs et des exercices pratiques. + +**Technologies clés :** +- **Jupyter Notebooks** : Principal support d'apprentissage utilisant Python 3 +- **Bibliothèques Python** : pandas, numpy, matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données +- **Vue.js 2** : Application de quiz (dossier quiz-app) +- **Docsify** : Générateur de site de documentation pour un accès hors ligne +- **Node.js/npm** : Gestion des packages pour les composants JavaScript +- **Markdown** : Tout le contenu des leçons et la documentation + +**Architecture :** +- Dépôt éducatif multilingue avec de nombreuses traductions +- Structuré en modules de leçons (1-Introduction à 6-Data-Science-In-Wild) +- Chaque leçon inclut un README, des notebooks, des exercices et des quiz +- Application de quiz Vue.js autonome pour les évaluations avant/après leçon +- Support pour GitHub Codespaces et les conteneurs de développement VS Code + +## Commandes d'installation + +### Configuration du dépôt +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Configuration de l'environnement Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Configuration de l'application de quiz +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Serveur de documentation Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Configuration des projets de visualisation +Pour les projets de visualisation comme meaningful-visualizations (leçon 13) : +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Flux de travail de développement + +### Travailler avec les notebooks Jupyter +1. Démarrez Jupyter à la racine du dépôt : `jupyter notebook` +2. Naviguez vers le dossier de la leçon souhaitée +3. Ouvrez les fichiers `.ipynb` pour travailler sur les exercices +4. Les notebooks sont autonomes avec des explications et des cellules de code +5. La plupart des notebooks utilisent pandas, numpy et matplotlib - assurez-vous qu'ils sont installés + +### Structure des leçons +Chaque leçon contient généralement : +- `README.md` - Contenu principal de la leçon avec théorie et exemples +- `notebook.ipynb` - Exercices pratiques dans un notebook Jupyter +- `assignment.ipynb` ou `assignment.md` - Exercices pratiques +- Dossier `solution/` - Notebooks et code de solution +- Dossier `images/` - Matériaux visuels de support + +### Développement de l'application de quiz +- Application Vue.js 2 avec rechargement à chaud pendant le développement +- Les quiz sont stockés dans `quiz-app/src/assets/translations/` +- Chaque langue a son propre dossier de traduction (en, fr, es, etc.) +- La numérotation des quiz commence à 0 et va jusqu'à 39 (40 quiz au total) + +### Ajouter des traductions +- Les traductions se trouvent dans le dossier `translations/` à la racine du dépôt +- Chaque langue a une structure complète de leçons miroir de l'anglais +- Traduction automatisée via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instructions de test + +### Test de l'application de quiz +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Test des notebooks +- Aucun cadre de test automatisé n'existe pour les notebooks +- Validation manuelle : Exécutez toutes les cellules dans l'ordre pour vérifier qu'il n'y a pas d'erreurs +- Vérifiez que les fichiers de données sont accessibles et que les sorties sont générées correctement +- Assurez-vous que les visualisations s'affichent correctement + +### Test de la documentation +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Vérifications de la qualité du code +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Directives de style de code + +### Python (Notebooks Jupyter) +- Suivez les directives de style PEP 8 pour le code Python +- Utilisez des noms de variables clairs qui expliquent les données analysées +- Incluez des cellules Markdown avec des explications avant les cellules de code +- Gardez les cellules de code centrées sur des concepts ou opérations uniques +- Utilisez pandas pour la manipulation des données, matplotlib pour la visualisation +- Modèle d'importation commun : + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Suivez le guide de style Vue.js 2 et les meilleures pratiques +- Configuration ESLint dans `quiz-app/package.json` +- Utilisez des composants Vue à fichier unique (.vue) +- Maintenez une architecture basée sur les composants +- Exécutez `npm run lint` avant de valider les modifications + +### Documentation Markdown +- Utilisez une hiérarchie claire des titres (# ## ### etc.) +- Incluez des blocs de code avec des spécificateurs de langage +- Ajoutez du texte alternatif pour les images +- Liez les leçons et ressources connexes +- Gardez des longueurs de ligne raisonnables pour la lisibilité + +### Organisation des fichiers +- Contenu des leçons dans des dossiers numérotés (01-defining-data-science, etc.) +- Solutions dans des sous-dossiers dédiés `solution/` +- Les traductions reflètent la structure anglaise dans le dossier `translations/` +- Gardez les fichiers de données dans `data/` ou des dossiers spécifiques aux leçons + +## Construction et déploiement + +### Déploiement de l'application de quiz +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Déploiement Azure Static Web Apps +L'application de quiz peut être déployée sur Azure Static Web Apps : +1. Créez une ressource Azure Static Web App +2. Connectez-vous au dépôt GitHub +3. Configurez les paramètres de construction : + - Emplacement de l'application : `quiz-app` + - Emplacement de sortie : `dist` +4. Le workflow GitHub Actions déploiera automatiquement lors d'un push + +### Site de documentation +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Le dépôt inclut une configuration de conteneur de développement +- Codespaces configure automatiquement l'environnement Python et Node.js +- Ouvrez le dépôt dans Codespace via l'interface GitHub +- Toutes les dépendances s'installent automatiquement + +## Directives pour les pull requests + +### Avant de soumettre +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format du titre de la PR +- Utilisez des titres clairs et descriptifs +- Format : `[Composant] Brève description` +- Exemples : + - `[Leçon 7] Corrige l'erreur d'importation du notebook Python` + - `[Application de quiz] Ajoute la traduction en allemand` + - `[Docs] Met à jour le README avec les nouveaux prérequis` + +### Vérifications requises +- Assurez-vous que tout le code s'exécute sans erreurs +- Vérifiez que les notebooks s'exécutent complètement +- Confirmez que les applications Vue.js se construisent avec succès +- Vérifiez que les liens de la documentation fonctionnent +- Testez l'application de quiz si elle a été modifiée +- Vérifiez que les traductions maintiennent une structure cohérente + +### Directives de contribution +- Suivez le style et les modèles de code existants +- Ajoutez des commentaires explicatifs pour les logiques complexes +- Mettez à jour la documentation pertinente +- Testez les modifications dans différents modules de leçons si applicable +- Consultez le fichier CONTRIBUTING.md + +## Notes supplémentaires + +### Bibliothèques couramment utilisées +- **pandas** : Manipulation et analyse des données +- **numpy** : Calcul numérique +- **matplotlib** : Visualisation et tracé des données +- **seaborn** : Visualisation statistique des données (certaines leçons) +- **scikit-learn** : Apprentissage automatique (leçons avancées) + +### Travailler avec les fichiers de données +- Les fichiers de données se trouvent dans le dossier `data/` ou dans des répertoires spécifiques aux leçons +- La plupart des notebooks attendent des fichiers de données dans des chemins relatifs +- Les fichiers CSV sont le format de données principal +- Certaines leçons utilisent JSON pour des exemples de données non relationnelles + +### Support multilingue +- Plus de 40 traductions linguistiques via GitHub Actions automatisés +- Workflow de traduction dans `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Traductions dans le dossier `translations/` avec des codes de langue +- Traductions des quiz dans `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Options d'environnement de développement +1. **Développement local** : Installez Python, Jupyter, Node.js localement +2. **GitHub Codespaces** : Environnement de développement instantané basé sur le cloud +3. **Conteneurs de développement VS Code** : Développement local basé sur des conteneurs +4. **Binder** : Lancez les notebooks dans le cloud (si configuré) + +### Directives de contenu des leçons +- Chaque leçon est autonome mais s'appuie sur des concepts précédents +- Les quiz avant la leçon testent les connaissances préalables +- Les quiz après la leçon renforcent l'apprentissage +- Les exercices offrent une pratique concrète +- Les sketchnotes fournissent des résumés visuels + +### Résolution des problèmes courants + +**Problèmes de noyau Jupyter :** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Échecs d'installation npm :** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Erreurs d'importation dans les notebooks :** +- Vérifiez que toutes les bibliothèques requises sont installées +- Vérifiez la compatibilité de la version Python (Python 3.7+ recommandé) +- Assurez-vous que l'environnement virtuel est activé + +**Docsify ne se charge pas :** +- Vérifiez que vous servez depuis la racine du dépôt +- Assurez-vous que `index.html` existe +- Vérifiez l'accès réseau approprié (port 3000) + +### Considérations de performance +- Les grands ensembles de données peuvent prendre du temps à charger dans les notebooks +- Le rendu des visualisations peut être lent pour les tracés complexes +- Le serveur de développement Vue.js permet un rechargement à chaud pour une itération rapide +- Les constructions de production sont optimisées et minifiées + +### Notes de sécurité +- Aucune donnée sensible ou identifiant ne doit être soumis +- Utilisez des variables d'environnement pour les clés API dans les leçons cloud +- Les leçons liées à Azure peuvent nécessiter des identifiants de compte Azure +- Gardez les dépendances à jour pour les correctifs de sécurité + +## Contribuer aux traductions +- Les traductions automatisées sont gérées via GitHub Actions +- Les corrections manuelles sont les bienvenues pour améliorer la précision des traductions +- Suivez la structure existante des dossiers de traduction +- Mettez à jour les liens des quiz pour inclure le paramètre de langue : `?loc=fr` +- Testez les leçons traduites pour un rendu correct + +## Ressources connexes +- Programme principal : https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn : https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub : https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum de discussion : https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Autres programmes Microsoft : ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Maintenance du projet +- Mises à jour régulières pour garder le contenu à jour +- Contributions de la communauté bienvenues +- Problèmes suivis sur GitHub +- PRs examinées par les mainteneurs du programme +- Revues et mises à jour mensuelles du contenu + +--- + +**Avertissement** : +Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction. \ No newline at end of file diff --git a/translations/fr/README.md b/translations/fr/README.md index ecd0471e..79a8f2b7 100644 --- a/translations/fr/README.md +++ b/translations/fr/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## סקירת הפרויקט + +"מדעי הנתונים למתחילים" הוא תוכנית לימודים מקיפה בת 10 שבועות ו-20 שיעורים שנוצרה על ידי Microsoft Azure Cloud Advocates. המאגר הוא משאב לימודי שמלמד מושגי יסוד במדעי הנתונים באמצעות שיעורים מבוססי פרויקטים, כולל מחברות Jupyter, חידונים אינטראקטיביים ומשימות מעשיות. + +**טכנולוגיות מרכזיות:** +- **מחברות Jupyter**: אמצעי הלמידה העיקרי באמצעות Python 3 +- **ספריות Python**: pandas, numpy, matplotlib לניתוח נתונים והדמיה +- **Vue.js 2**: אפליקציית חידונים (תיקיית quiz-app) +- **Docsify**: מחולל אתרי תיעוד לגישה לא מקוונת +- **Node.js/npm**: ניהול חבילות עבור רכיבי JavaScript +- **Markdown**: כל תוכן השיעורים והתיעוד + +**ארכיטקטורה:** +- מאגר חינוכי רב-שפתי עם תרגומים נרחבים +- מחולק למודולי שיעורים (1-Introduction עד 6-Data-Science-In-Wild) +- כל שיעור כולל README, מחברות, משימות וחידונים +- אפליקציית חידונים עצמאית מבוססת Vue.js להערכות לפני/אחרי שיעור +- תמיכה ב-GitHub Codespaces ובמכולות פיתוח של VS Code + +## פקודות התקנה + +### התקנת המאגר +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### התקנת סביבת Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### התקנת אפליקציית החידונים +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### שרת תיעוד Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### התקנת פרויקטי הדמיה +לפרויקטי הדמיה כמו meaningful-visualizations (שיעור 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## זרימת עבודה לפיתוח + +### עבודה עם מחברות Jupyter +1. הפעל את Jupyter משורש המאגר: `jupyter notebook` +2. נווט לתיקיית השיעור הרצויה +3. פתח קבצי `.ipynb` כדי לעבוד על התרגילים +4. המחברות הן עצמאיות וכוללות הסברים ותאי קוד +5. רוב המחברות משתמשות ב-pandas, numpy ו-matplotlib - ודא שהן מותקנות + +### מבנה השיעור +כל שיעור בדרך כלל כולל: +- `README.md` - תוכן השיעור הראשי עם תיאוריה ודוגמאות +- `notebook.ipynb` - תרגילים מעשיים במחברת Jupyter +- `assignment.ipynb` או `assignment.md` - משימות לתרגול +- תיקיית `solution/` - מחברות פתרון וקוד +- תיקיית `images/` - חומרים חזותיים תומכים + +### פיתוח אפליקציית החידונים +- אפליקציה מבוססת Vue.js 2 עם טעינה מחדש בזמן הפיתוח +- החידונים מאוחסנים ב-`quiz-app/src/assets/translations/` +- לכל שפה יש תיקיית תרגום משלה (en, fr, es וכו') +- מספור החידונים מתחיל ב-0 ומגיע עד 39 (40 חידונים בסך הכל) + +### הוספת תרגומים +- תרגומים נמצאים בתיקיית `translations/` בשורש המאגר +- לכל שפה יש מבנה שיעור מלא שמראה את המבנה באנגלית +- תרגום אוטומטי באמצעות GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## הוראות בדיקה + +### בדיקת אפליקציית החידונים +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### בדיקת מחברות +- אין מסגרת בדיקה אוטומטית למחברות +- אימות ידני: הפעל את כל התאים ברצף כדי לוודא שאין שגיאות +- בדוק שהקבצים זמינים והתוצאות נוצרות כראוי +- ודא שההדמיות מוצגות כראוי + +### בדיקת תיעוד +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### בדיקות איכות קוד +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## הנחיות לסגנון קוד + +### Python (מחברות Jupyter) +- עקוב אחר הנחיות סגנון PEP 8 לקוד Python +- השתמש בשמות משתנים ברורים שמסבירים את הנתונים המנותחים +- הוסף תאי Markdown עם הסברים לפני תאי קוד +- שמור על תאי קוד ממוקדים על מושגים או פעולות בודדות +- השתמש ב-pandas למניפולציה של נתונים, matplotlib להדמיה +- דפוס ייבוא נפוץ: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- עקוב אחר מדריך הסגנון והפרקטיקות הטובות של Vue.js 2 +- תצורת ESLint ב-`quiz-app/package.json` +- השתמש ברכיבי Vue בקבצים בודדים (.vue) +- שמור על ארכיטקטורה מבוססת רכיבים +- הפעל `npm run lint` לפני ביצוע שינויים + +### תיעוד Markdown +- השתמש בהיררכיית כותרות ברורה (# ## ### וכו') +- הוסף קטעי קוד עם מפרטי שפה +- הוסף טקסט חלופי לתמונות +- קשר לשיעורים ומשאבים קשורים +- שמור על אורך שורות סביר לקריאות + +### ארגון קבצים +- תוכן שיעורים בתיקיות ממוספרות (01-defining-data-science וכו') +- פתרונות בתיקיות משנה ייעודיות `solution/` +- תרגומים משקפים את המבנה באנגלית בתיקיית `translations/` +- שמור קבצי נתונים בתיקיית `data/` או בתיקיות ספציפיות לשיעור + +## בנייה ופריסה + +### פריסת אפליקציית החידונים +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### פריסת Azure Static Web Apps +ניתן לפרוס את quiz-app ל-Azure Static Web Apps: +1. צור משאב Azure Static Web App +2. התחבר למאגר GitHub +3. הגדר הגדרות בנייה: + - מיקום האפליקציה: `quiz-app` + - מיקום הפלט: `dist` +4. זרימת העבודה של GitHub Actions תפרוס אוטומטית בעת ביצוע שינויים + +### אתר תיעוד +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- המאגר כולל תצורת מכולת פיתוח +- Codespaces מגדיר אוטומטית את סביבת Python ו-Node.js +- פתח את המאגר ב-Codespace דרך ממשק GitHub +- כל התלויות מותקנות אוטומטית + +## הנחיות לבקשות משיכה + +### לפני הגשה +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### פורמט כותרת PR +- השתמש בכותרות ברורות ותיאוריות +- פורמט: `[רכיב] תיאור קצר` +- דוגמאות: + - `[שיעור 7] תיקון שגיאת ייבוא במחברת Python` + - `[אפליקציית חידונים] הוספת תרגום לגרמנית` + - `[תיעוד] עדכון README עם דרישות חדשות` + +### בדיקות נדרשות +- ודא שכל הקוד פועל ללא שגיאות +- בדוק שהמחברות מבוצעות במלואן +- אשר שאפליקציות Vue.js נבנות בהצלחה +- בדוק שקישורי התיעוד עובדים +- בדוק את אפליקציית החידונים אם שונתה +- אשר שהתרגומים שומרים על מבנה עקבי + +### הנחיות לתרומה +- עקוב אחר סגנון הקוד והדפוסים הקיימים +- הוסף הערות הסבר ללוגיקה מורכבת +- עדכן את התיעוד הרלוונטי +- בדוק שינויים על פני מודולי שיעורים שונים אם רלוונטי +- עיין בקובץ CONTRIBUTING.md + +## הערות נוספות + +### ספריות נפוצות בשימוש +- **pandas**: מניפולציה וניתוח נתונים +- **numpy**: חישובים נומריים +- **matplotlib**: הדמיה וגרפים +- **seaborn**: הדמיה סטטיסטית (חלק מהשיעורים) +- **scikit-learn**: למידת מכונה (שיעורים מתקדמים) + +### עבודה עם קבצי נתונים +- קבצי נתונים ממוקמים בתיקיית `data/` או בתיקיות ספציפיות לשיעור +- רוב המחברות מצפות לקבצי נתונים בנתיבים יחסיים +- קבצי CSV הם פורמט הנתונים העיקרי +- חלק מהשיעורים משתמשים ב-JSON לדוגמאות נתונים לא-רלציוניים + +### תמיכה רב-שפתית +- מעל 40 תרגומים לשפות באמצעות GitHub Actions אוטומטיים +- זרימת עבודה לתרגום ב-`.github/workflows/co-op-translator.yml` +- תרגומים בתיקיית `translations/` עם קודי שפה +- תרגומי חידונים ב-`quiz-app/src/assets/translations/` + +### אפשרויות סביבת פיתוח +1. **פיתוח מקומי**: התקן Python, Jupyter, Node.js מקומית +2. **GitHub Codespaces**: סביבת פיתוח מיידית מבוססת ענן +3. **מכולות פיתוח של VS Code**: פיתוח מקומי מבוסס מכולות +4. **Binder**: הפעל מחברות בענן (אם מוגדר) + +### הנחיות לתוכן שיעורים +- כל שיעור הוא עצמאי אך בונה על מושגים קודמים +- חידונים לפני שיעור בודקים ידע קודם +- חידונים אחרי שיעור מחזקים את הלמידה +- משימות מספקות תרגול מעשי +- Sketchnotes מספקים סיכומים חזותיים + +### פתרון בעיות נפוצות + +**בעיות Kernel ב-Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**כשלי התקנה של npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**שגיאות ייבוא במחברות:** +- ודא שכל הספריות הנדרשות מותקנות +- בדוק תאימות גרסת Python (מומלץ Python 3.7+) +- ודא שסביבת העבודה הווירטואלית מופעלת + +**Docsify לא נטען:** +- ודא שאתה משרת משורש המאגר +- בדוק שקובץ `index.html` קיים +- ודא גישה נכונה לרשת (פורט 3000) + +### שיקולי ביצועים +- מערכי נתונים גדולים עשויים לקחת זמן לטעון במחברות +- הדמיות עשויות להיות איטיות עבור גרפים מורכבים +- שרת הפיתוח של Vue.js מאפשר טעינה מחדש מהירה +- בניות ייצור אופטימליות וממוזערות + +### הערות אבטחה +- אין להעלות נתונים רגישים או אישורים +- השתמש במשתני סביבה עבור מפתחות API בשיעורי ענן +- שיעורים הקשורים ל-Azure עשויים לדרוש אישורי חשבון Azure +- שמור על עדכון תלויות עבור תיקוני אבטחה + +## תרומה לתרגומים +- תרגומים אוטומטיים מנוהלים באמצעות GitHub Actions +- תיקונים ידניים מתקבלים לשיפור דיוק התרגום +- עקוב אחר מבנה תיקיות התרגום הקיים +- עדכן קישורי חידונים לכלול פרמטר שפה: `?loc=fr` +- בדוק שיעורים מתורגמים לוודא הצגה תקינה + +## משאבים קשורים +- תוכנית הלימודים הראשית: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- פורום דיונים: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- תוכניות לימודים אחרות של Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## תחזוקת הפרויקט +- עדכונים שוטפים לשמירה על תוכן עדכני +- תרומות קהילתיות מתקבלות בברכה +- מעקב אחר בעיות ב-GitHub +- בקשות משיכה נבדקות על ידי מנהלי התוכנית +- סקירות ועדכונים חודשיים לתוכן + +--- + +**כתב ויתור**: +מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. איננו נושאים באחריות לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. \ No newline at end of file diff --git a/translations/he/README.md b/translations/he/README.md index 23c988ea..80d902fc 100644 --- a/translations/he/README.md +++ b/translations/he/README.md @@ -1,36 +1,36 @@ -# מדע הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים +# מדעי הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים -Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים בנושא מדע הנתונים. כל שיעור כולל מבחני טרום-שיעור ואחרי-שיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הגישה שלנו מבוססת פרויקטים ומאפשרת ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות. +Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים בנושא מדעי הנתונים. כל שיעור כולל מבחני טרום-שיעור ואחרי-שיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הגישה שלנו מבוססת פרויקטים ומאפשרת ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות. **תודה רבה למחברים שלנו:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 תודה מיוחדת 🙏 ל[שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com/) שתרמו לתוכן, כתיבה וביקורת,** כולל Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 תודה מיוחדת 🙏 ל[שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com/) שתרמו, כתבו וביקרו את התוכן,** כולל Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![סקצ'נוט מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.he.png)| |:---:| -| מדע הנתונים למתחילים - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| מדעי הנתונים למתחילים - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 תמיכה רב-שפתית +### 🌐 תמיכה רב-לשונית #### נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ותמיד מעודכן) -[צרפתית](../fr/README.md) | [ספרדית](../es/README.md) | [גרמנית](../de/README.md) | [רוסית](../ru/README.md) | [ערבית](../ar/README.md) | [פרסית (פארסי)](../fa/README.md) | [אורדו](../ur/README.md) | [סינית (פשוטה)](../zh/README.md) | [סינית (מסורתית, מקאו)](../mo/README.md) | [סינית (מסורתית, הונג קונג)](../hk/README.md) | [סינית (מסורתית, טייוואן)](../tw/README.md) | [יפנית](../ja/README.md) | [קוריאנית](../ko/README.md) | [הינדי](../hi/README.md) | [בנגלית](../bn/README.md) | [מרטהית](../mr/README.md) | 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בספטמבר, 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot עבור מדעי הנתונים. ![סדרת לימוד עם AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.he.jpg) @@ -38,7 +38,7 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל התחילו עם המשאבים הבאים: -- [עמוד מרכז הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה בחינם. זהו עמוד שכדאי לשמור ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מעדכנים את התוכן לפחות פעם בחודש. +- [עמוד מרכז הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה חינם. זהו עמוד שכדאי לשמור ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מעדכנים את התוכן לפחות פעם בחודש. - [שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירי סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלכם למיקרוסופט. # התחלת העבודה @@ -49,7 +49,7 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל ## הכירו את הצוות -[![סרטון פרומו](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "סרטון פרומו") +[![סרטון קידום](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "סרטון קידום") **Gif מאת** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -57,9 +57,9 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל ## פדגוגיה -בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: לוודא שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת מבחנים תכופים. בסוף הסדרה, סטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים של מדע הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבוד עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, שימושים בעולם האמיתי של מדע הנתונים ועוד. +בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת מבחנים תכופים. בסוף הסדרה, סטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, שימושים אמיתיים במדעי הנתונים ועוד. -בנוסף, מבחן קל לפני השיעור מכוון את הסטודנט ללמידת הנושא, בעוד מבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף. תוכנית הלימודים עוצבה להיות גמישה ומהנה וניתן לקחת אותה בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר בסוף מחזור של 10 שבועות. +בנוסף, מבחן קל לפני השיעור מכוון את הסטודנט ללמידת הנושא, בעוד מבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף. תוכנית הלימודים הזו תוכננה להיות גמישה ומהנה וניתן לקחת אותה בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר בסוף מחזור 10 השבועות. > מצאו את [קוד ההתנהגות שלנו](CODE_OF_CONDUCT.md), [הנחיות לתרומה](CONTRIBUTING.md), [הנחיות לתרגום](TRANSLATIONS.md). נשמח לקבל את המשוב הבונה שלכם! @@ -67,30 +67,30 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל - סקצ'נוט אופציונלי - סרטון משלים אופציונלי -- מבחן חימום לפני השיעור +- מבחן חימום טרום-שיעור - שיעור כתוב - עבור שיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב כיצד לבנות את הפרויקט - בדיקות ידע - אתגר - קריאה משלימה - משימה -- [מבחן אחרי השיעור](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [מבחן אחרי שיעור](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **הערה לגבי מבחנים**: כל המבחנים נמצאים בתיקיית Quiz-App, סה"כ 40 מבחנים של שלוש שאלות כל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך ניתן להריץ את אפליקציית המבחנים באופן מקומי או לפרוס אותה ב-Azure; עקבו אחר ההוראות בתיקיית `quiz-app`. הם מתורגמים בהדרגה. ## שיעורים |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.he.png)| |:---:| -| מדע הנתונים למתחילים: מפת דרכים - _איור מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרכים - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | מספר שיעור | נושא | קבוצת שיעורים | מטרות למידה | שיעור מקושר | מחבר | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | הגדרת מדע הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | ללמוד את המושגים הבסיסיים של מדע הנתונים וכיצד הוא קשור לבינה מלאכותית, למידת מכונה ולנתונים גדולים. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [וידאו](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | אתיקה במדע הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | מושגים, אתגרים ומסגרות באתיקה של נתונים. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | הגדרת נתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | כיצד נתונים מסווגים ומהם המקורות הנפוצים שלהם. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 01 | הגדרת מדעי הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | ללמוד את המושגים הבסיסיים של מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ונתונים גדולים. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [וידאו](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | אתיקה במדעי הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | מושגים, אתגרים ומסגרות באתיקה של נתונים. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | הגדרת נתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | כיצד נתונים מסווגים ומקורותיהם הנפוצים. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | מבוא לסטטיסטיקה והסתברות | [מבוא](1-Introduction/README.md) | טכניקות מתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים. | [שיעור](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [וידאו](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים ולבסיסי חקר וניתוח נתונים יחסיים באמצעות שפת SQL (מכונה "סי-קוול"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | עבודה עם נתוני NoSQL | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים לא יחסיים, סוגיהם השונים ולבסיסי חקר וניתוח מסדי נתונים מבוססי מסמכים. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים והבסיס לחקר וניתוח נתונים יחסיים באמצעות שפת SQL (מכונה "סי-קוול"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | עבודה עם נתוני NoSQL | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים לא יחסיים, סוגיהם השונים והבסיס לחקר וניתוח מסדי נתונים מבוססי מסמכים. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | עבודה עם Python | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | יסודות השימוש ב-Python לחקר נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות ב-Python. | [שיעור](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [וידאו](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | הכנת נתונים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | טכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, לא מדויקים או לא שלמים. | [שיעור](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | ויזואליזציה של כמויות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | ללמוד כיצד להשתמש ב-Matplotlib כדי להציג נתוני ציפורים 🦆 | [שיעור](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | @@ -98,45 +98,45 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל | 11 | ויזואליזציה של פרופורציות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | הצגת אחוזים בדידים ומקובצים. | [שיעור](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | ויזואליזציה של קשרים | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | הצגת קשרים וקורלציות בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם. | [שיעור](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | ויזואליזציות משמעותיות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | טכניקות והנחיות ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון בעיות והפקת תובנות. | [שיעור](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | מבוא למחזור החיים של מדע הנתונים | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדע הנתונים ולשלב הראשון של רכישת והפקת נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | ניתוח | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדע הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | תקשורת | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדע הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי ההחלטות להבין. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | מדע הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | סדרת שיעורים זו מציגה את מדע הנתונים בענן ואת יתרונותיו. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | מדע הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים בעלי קוד נמוך. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | מדע הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | מדע הנתונים בשטח | [בשטח](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים מונעי מדע נתונים בעולם האמיתי. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 14 | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים והשלב הראשון של רכישה וחילוץ נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ניתוח | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | תקשורת | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי ההחלטות להבין. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת יתרונותיהם. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים בעלי קוד נמוך. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | מדעי הנתונים בשטח | [בשטח](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים מונעי מדעי נתונים בעולם האמיתי. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -עקבו אחר השלבים הבאים כדי לפתוח את הדוגמה הזו ב-Codespace: +בצעו את השלבים הבאים כדי לפתוח דוגמה זו ב-Codespace: 1. לחצו על תפריט Code ובחרו באפשרות Open with Codespaces. 2. בחרו + New codespace בתחתית החלונית. למידע נוסף, עיינו ב-[תיעוד GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -עקבו אחר השלבים הבאים כדי לפתוח את המאגר הזה במיכל באמצעות המחשב המקומי שלכם ו-VSCode באמצעות הרחבת VS Code Remote - Containers: +בצעו את השלבים הבאים כדי לפתוח את המאגר הזה במיכל באמצעות המחשב המקומי שלכם ו-VSCode באמצעות הרחבת VS Code Remote - Containers: -1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים במיכל פיתוח, ודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (כלומר, התקנת Docker) ב-[תיעוד ההתחלה](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים במיכל פיתוח, ודאו שהמערכת שלכם עומדת בדרישות המקדימות (כלומר, התקנתם Docker) ב-[תיעוד ההתחלה](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). כדי להשתמש במאגר זה, תוכלו לפתוח את המאגר בנפח Docker מבודד: -**הערה**: מאחורי הקלעים, זה ישתמש בפקודה Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. [נפחים](https://docs.docker.com/storage/volumes/) הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני מיכלים. +**הערה**: מאחורי הקלעים, פעולה זו תשתמש בפקודה Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** כדי לשכפל את קוד המקור בנפח Docker במקום במערכת הקבצים המקומית. [נפחים](https://docs.docker.com/storage/volumes/) הם המנגנון המועדף לשמירת נתוני מיכלים. או לפתוח גרסה משוכפלת או שהורדה באופן מקומי של המאגר: - שכפלו את המאגר הזה למערכת הקבצים המקומית שלכם. - לחצו על F1 ובחרו בפקודה **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- בחרו את העותק המשוכפל של התיקייה הזו, המתינו שהמיכל יתחיל, ונסו דברים. +- בחרו את העותק המשוכפל של תיקייה זו, המתינו שהמיכל יתחיל, ונסו דברים. ## גישה לא מקוונת ניתן להפעיל את התיעוד הזה לא מקוון באמצעות [Docsify](https://docsify.js.org/#/). שיבטו את המאגר הזה, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) במחשב המקומי שלכם, ואז בתיקיית השורש של המאגר הזה, הקלידו `docsify serve`. האתר יוגש על פורט 3000 ב-localhost שלכם: `localhost:3000`. -> שימו לב, מחברות לא יופעלו דרך Docsify, ולכן כאשר תצטרכו להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל Python פעיל. +> שימו לב, מחברות לא יוצגו דרך Docsify, ולכן כאשר תצטרכו להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם ליבת Python. -## תכניות לימודים נוספות +## תכניות לימודים אחרות -הצוות שלנו מייצר תכניות לימודים נוספות! בדקו: +הצוות שלנו מייצר תכניות לימודים נוספות! עיינו ב: - [Edge AI למתחילים](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [סוכני AI למתחילים](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -145,7 +145,7 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל - [Generative AI עם JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [Generative AI עם Java](https://aka.ms/genaijava) - [AI למתחילים](https://aka.ms/ai-beginners) -- [מדע הנתונים למתחילים](https://aka.ms/datascience-beginners) +- [מדעי הנתונים למתחילים](https://aka.ms/datascience-beginners) - [Bash למתחילים](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) - [ML למתחילים](https://aka.ms/ml-beginners) - [סייבר למתחילים](https://github.com/microsoft/Security-101) @@ -153,12 +153,22 @@ Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית ל - [IoT למתחילים](https://aka.ms/iot-beginners) - [למידת מכונה למתחילים](https://aka.ms/ml-beginners) - [פיתוח XR למתחילים](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [שליטה ב-GitHub Copilot לתכנות AI בזוגות](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [שליטה ב-GitHub Copilot לתכנות זוגי מבוסס AI](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) - [פיתוח XR למתחילים](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [שליטה ב-GitHub Copilot למפתחי C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [בחרו את הרפתקת Copilot שלכם](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## קבלת עזרה + +אם אתם נתקעים או יש לכם שאלות על בניית אפליקציות AI, הצטרפו ל: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +אם יש לכם משוב על מוצרים או שגיאות במהלך הבנייה, בקרו ב: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- -**כתב ויתור**: -מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. איננו נושאים באחריות לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. \ No newline at end of file +**הצהרת אחריות**: +מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. אנו לא נושאים באחריות לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hi/AGENTS.md b/translations/hi/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..d9cc81d9 --- /dev/null +++ b/translations/hi/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## परियोजना का अवलोकन + +बिगिनर्स के लिए डेटा साइंस एक व्यापक 10-सप्ताह, 20-पाठ का पाठ्यक्रम है जिसे Microsoft Azure Cloud Advocates द्वारा बनाया गया है। यह रिपॉजिटरी एक शिक्षण संसाधन है जो प्रोजेक्ट-आधारित पाठों के माध्यम से डेटा साइंस की बुनियादी अवधारणाओं को सिखाता है, जिसमें Jupyter नोटबुक, इंटरएक्टिव क्विज़ और प्रैक्टिकल असाइनमेंट शामिल हैं। + +**मुख्य तकनीकें:** +- **Jupyter नोटबुक**: Python 3 का उपयोग करके प्राथमिक शिक्षण माध्यम +- **Python लाइब्रेरीज़**: डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए pandas, numpy, matplotlib +- **Vue.js 2**: क्विज़ एप्लिकेशन (quiz-app फ़ोल्डर) +- **Docsify**: ऑफलाइन एक्सेस के लिए डॉक्यूमेंटेशन साइट जनरेटर +- **Node.js/npm**: जावास्क्रिप्ट घटकों के लिए पैकेज प्रबंधन +- **Markdown**: सभी पाठ सामग्री और डॉक्यूमेंटेशन + +**आर्किटेक्चर:** +- बहु-भाषा शैक्षिक रिपॉजिटरी जिसमें व्यापक अनुवाद शामिल हैं +- पाठ मॉड्यूल में संरचित (1-Introduction से 6-Data-Science-In-Wild तक) +- प्रत्येक पाठ में README, नोटबुक, असाइनमेंट और क्विज़ शामिल हैं +- प्री/पोस्ट-पाठ आकलन के लिए स्वतंत्र Vue.js क्विज़ एप्लिकेशन +- GitHub Codespaces और VS Code dev कंटेनर समर्थन + +## सेटअप कमांड्स + +### रिपॉजिटरी सेटअप +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python एनवायरनमेंट सेटअप +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### क्विज़ एप्लिकेशन सेटअप +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify डॉक्यूमेंटेशन सर्वर +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### विज़ुअलाइज़ेशन प्रोजेक्ट्स सेटअप +जैसे meaningful-visualizations (पाठ 13) के लिए: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## विकास कार्यप्रवाह + +### Jupyter नोटबुक के साथ काम करना +1. रिपॉजिटरी रूट में Jupyter शुरू करें: `jupyter notebook` +2. इच्छित पाठ फ़ोल्डर पर जाएं +3. `.ipynb` फ़ाइलें खोलें और अभ्यास करें +4. नोटबुक्स में स्पष्टीकरण और कोड सेल्स होते हैं +5. अधिकांश नोटबुक्स pandas, numpy, और matplotlib का उपयोग करते हैं - सुनिश्चित करें कि ये इंस्टॉल हैं + +### पाठ संरचना +प्रत्येक पाठ में आमतौर पर शामिल होता है: +- `README.md` - मुख्य पाठ सामग्री जिसमें सिद्धांत और उदाहरण होते हैं +- `notebook.ipynb` - प्रैक्टिकल Jupyter नोटबुक अभ्यास +- `assignment.ipynb` या `assignment.md` - अभ्यास असाइनमेंट +- `solution/` फ़ोल्डर - समाधान नोटबुक्स और कोड +- `images/` फ़ोल्डर - सहायक दृश्य सामग्री + +### क्विज़ एप्लिकेशन विकास +- Vue.js 2 एप्लिकेशन जिसमें विकास के दौरान हॉट-रिलोड होता है +- क्विज़ `quiz-app/src/assets/translations/` में संग्रहीत हैं +- प्रत्येक भाषा का अपना अनुवाद फ़ोल्डर होता है (en, fr, es, आदि) +- क्विज़ की संख्या 0 से शुरू होती है और 39 तक जाती है (कुल 40 क्विज़) + +### अनुवाद जोड़ना +- अनुवाद `translations/` फ़ोल्डर में रिपॉजिटरी रूट पर जाते हैं +- प्रत्येक भाषा का पाठ संरचना अंग्रेजी से मेल खाती है +- GitHub Actions के माध्यम से स्वचालित अनुवाद (co-op-translator.yml) + +## परीक्षण निर्देश + +### क्विज़ एप्लिकेशन परीक्षण +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### नोटबुक परीक्षण +- नोटबुक्स के लिए कोई स्वचालित परीक्षण फ्रेमवर्क मौजूद नहीं है +- मैन्युअल सत्यापन: सभी सेल्स को क्रम में चलाएं ताकि कोई त्रुटि न हो +- सुनिश्चित करें कि डेटा फ़ाइलें सुलभ हैं और आउटपुट सही ढंग से उत्पन्न होते हैं +- जांचें कि विज़ुअलाइज़ेशन सही ढंग से रेंडर होते हैं + +### डॉक्यूमेंटेशन परीक्षण +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### कोड गुणवत्ता जांच +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## कोड शैली दिशानिर्देश + +### Python (Jupyter नोटबुक्स) +- Python कोड के लिए PEP 8 शैली दिशानिर्देशों का पालन करें +- स्पष्ट वेरिएबल नामों का उपयोग करें जो विश्लेषण किए जा रहे डेटा को समझाएं +- कोड सेल्स से पहले स्पष्टीकरण के साथ Markdown सेल्स शामिल करें +- कोड सेल्स को एकल अवधारणाओं या संचालन पर केंद्रित रखें +- डेटा हेरफेर के लिए pandas और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए matplotlib का उपयोग करें +- सामान्य आयात पैटर्न: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2 शैली गाइड और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करें +- ESLint कॉन्फ़िगरेशन `quiz-app/package.json` में +- Vue सिंगल-फाइल घटकों (.vue फ़ाइलें) का उपयोग करें +- घटक-आधारित आर्किटेक्चर बनाए रखें +- परिवर्तन करने से पहले `npm run lint` चलाएं + +### Markdown डॉक्यूमेंटेशन +- स्पष्ट शीर्षक पदानुक्रम (# ## ### आदि) का उपयोग करें +- भाषा निर्दिष्ट करने वाले कोड ब्लॉक शामिल करें +- छवियों के लिए alt टेक्स्ट जोड़ें +- संबंधित पाठ और संसाधनों के लिंक जोड़ें +- पठनीयता के लिए लाइन लंबाई उचित रखें + +### फ़ाइल संगठन +- पाठ सामग्री क्रमांकित फ़ोल्डरों में (01-defining-data-science, आदि) +- समाधान समर्पित `solution/` उपफ़ोल्डरों में +- अनुवाद अंग्रेजी संरचना को `translations/` फ़ोल्डर में दर्शाते हैं +- डेटा फ़ाइलें `data/` या पाठ-विशिष्ट फ़ोल्डरों में रखें + +## निर्माण और परिनियोजन + +### क्विज़ एप्लिकेशन परिनियोजन +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps परिनियोजन +क्विज़-ऐप को Azure Static Web Apps पर परिनियोजित किया जा सकता है: +1. Azure Static Web App संसाधन बनाएं +2. GitHub रिपॉजिटरी से कनेक्ट करें +3. निर्माण सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें: + - ऐप स्थान: `quiz-app` + - आउटपुट स्थान: `dist` +4. GitHub Actions वर्कफ़्लो पुश पर स्वचालित रूप से परिनियोजित करेगा + +### डॉक्यूमेंटेशन साइट +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- रिपॉजिटरी में dev कंटेनर कॉन्फ़िगरेशन शामिल है +- Codespaces स्वचालित रूप से Python और Node.js एनवायरनमेंट सेट करता है +- GitHub UI के माध्यम से रिपॉजिटरी को Codespace में खोलें +- सभी निर्भरताएं स्वचालित रूप से इंस्टॉल होती हैं + +## पुल अनुरोध दिशानिर्देश + +### सबमिट करने से पहले +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR शीर्षक प्रारूप +- स्पष्ट, वर्णनात्मक शीर्षक का उपयोग करें +- प्रारूप: `[घटक] संक्षिप्त विवरण` +- उदाहरण: + - `[Lesson 7] Python नोटबुक आयात त्रुटि ठीक करें` + - `[Quiz App] जर्मन अनुवाद जोड़ें` + - `[Docs] README को नए आवश्यकताओं के साथ अपडेट करें` + +### आवश्यक जांच +- सुनिश्चित करें कि सभी कोड त्रुटियों के बिना चलते हैं +- सत्यापित करें कि नोटबुक्स पूरी तरह से निष्पादित होते हैं +- पुष्टि करें कि Vue.js ऐप्स सफलतापूर्वक बनते हैं +- जांचें कि डॉक्यूमेंटेशन लिंक काम करते हैं +- यदि संशोधित किया गया हो तो क्विज़ एप्लिकेशन का परीक्षण करें +- सुनिश्चित करें कि अनुवाद संरचना सुसंगत बनाए रखते हैं + +### योगदान दिशानिर्देश +- मौजूदा कोड शैली और पैटर्न का पालन करें +- जटिल तर्क के लिए व्याख्यात्मक टिप्पणियां जोड़ें +- संबंधित डॉक्यूमेंटेशन अपडेट करें +- यदि लागू हो तो विभिन्न पाठ मॉड्यूल में परिवर्तनों का परीक्षण करें +- CONTRIBUTING.md फ़ाइल की समीक्षा करें + +## अतिरिक्त नोट्स + +### सामान्य उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरीज़ +- **pandas**: डेटा हेरफेर और विश्लेषण +- **numpy**: संख्यात्मक गणना +- **matplotlib**: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और प्लॉटिंग +- **seaborn**: सांख्यिकीय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (कुछ पाठ) +- **scikit-learn**: मशीन लर्निंग (उन्नत पाठ) + +### डेटा फ़ाइलों के साथ काम करना +- डेटा फ़ाइलें `data/` फ़ोल्डर या पाठ-विशिष्ट निर्देशिकाओं में स्थित हैं +- अधिकांश नोटबुक्स अपेक्षा करते हैं कि डेटा फ़ाइलें सापेक्ष पथों में हों +- CSV फ़ाइलें प्राथमिक डेटा प्रारूप हैं +- कुछ पाठ गैर-संबंधपरक डेटा उदाहरणों के लिए JSON का उपयोग करते हैं + +### बहुभाषी समर्थन +- स्वचालित GitHub Actions के माध्यम से 40+ भाषा अनुवाद +- अनुवाद वर्कफ़्लो `.github/workflows/co-op-translator.yml` में +- अनुवाद `translations/` फ़ोल्डर में भाषा कोड के साथ +- क्विज़ अनुवाद `quiz-app/src/assets/translations/` में + +### विकास पर्यावरण विकल्प +1. **स्थानीय विकास**: Python, Jupyter, Node.js को स्थानीय रूप से इंस्टॉल करें +2. **GitHub Codespaces**: क्लाउड-आधारित त्वरित विकास पर्यावरण +3. **VS Code Dev Containers**: स्थानीय कंटेनर-आधारित विकास +4. **Binder**: क्लाउड में नोटबुक्स लॉन्च करें (यदि कॉन्फ़िगर किया गया हो) + +### पाठ सामग्री दिशानिर्देश +- प्रत्येक पाठ स्वतंत्र है लेकिन पिछले अवधारणाओं पर आधारित है +- प्री-पाठ क्विज़ पूर्व ज्ञान का परीक्षण करते हैं +- पोस्ट-पाठ क्विज़ सीखने को सुदृढ़ करते हैं +- असाइनमेंट व्यावहारिक अभ्यास प्रदान करते हैं +- स्केच नोट्स दृश्य सारांश प्रदान करते हैं + +### सामान्य समस्याओं का निवारण + +**Jupyter कर्नेल समस्याएं:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm इंस्टॉल विफलताएं:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**नोटबुक्स में आयात त्रुटियां:** +- सुनिश्चित करें कि सभी आवश्यक लाइब्रेरीज़ इंस्टॉल हैं +- Python संस्करण संगतता की जांच करें (Python 3.7+ अनुशंसित) +- सुनिश्चित करें कि वर्चुअल एनवायरनमेंट सक्रिय है + +**Docsify लोड नहीं हो रहा:** +- सुनिश्चित करें कि आप रिपॉजिटरी रूट से सर्व कर रहे हैं +- जांचें कि `index.html` मौजूद है +- उचित नेटवर्क एक्सेस सुनिश्चित करें (पोर्ट 3000) + +### प्रदर्शन विचार +- बड़े डेटा सेट्स को नोटबुक्स में लोड करने में समय लग सकता है +- जटिल प्लॉट्स के लिए विज़ुअलाइज़ेशन रेंडरिंग धीमी हो सकती है +- Vue.js dev सर्वर त्वरित पुनरावृत्ति के लिए हॉट-रिलोड सक्षम करता है +- प्रोडक्शन बिल्ड्स अनुकूलित और मिनिफाइड होते हैं + +### सुरक्षा नोट्स +- कोई संवेदनशील डेटा या क्रेडेंशियल्स कमिट नहीं किए जाने चाहिए +- क्लाउड पाठों में किसी भी API कुंजी के लिए एनवायरनमेंट वेरिएबल्स का उपयोग करें +- Azure-संबंधित पाठों में Azure खाता क्रेडेंशियल्स की आवश्यकता हो सकती है +- सुरक्षा पैच के लिए निर्भरताओं को अपडेट रखें + +## अनुवाद में योगदान +- स्वचालित अनुवाद GitHub Actions के माध्यम से प्रबंधित +- अनुवाद सटीकता के लिए मैन्युअल सुधार स्वागत योग्य हैं +- मौजूदा अनुवाद फ़ोल्डर संरचना का पालन करें +- क्विज़ लिंक को भाषा पैरामीटर के साथ अपडेट करें: `?loc=fr` +- अनुवादित पाठों को सही ढंग से रेंडर करने के लिए परीक्षण करें + +## संबंधित संसाधन +- मुख्य पाठ्यक्रम: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- छात्र हब: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- चर्चा मंच: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- अन्य Microsoft पाठ्यक्रम: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## परियोजना रखरखाव +- सामग्री को अद्यतन रखने के लिए नियमित अपडेट +- समुदाय योगदान स्वागत योग्य +- GitHub पर मुद्दों को ट्रैक किया गया +- पाठ्यक्रम रखरखावकर्ताओं द्वारा PR की समीक्षा +- मासिक सामग्री समीक्षा और अपडेट + +--- + +**अस्वीकरण**: +यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। \ No newline at end of file diff --git a/translations/hi/README.md b/translations/hi/README.md index 3581f63c..092e47eb 100644 --- a/translations/hi/README.md +++ b/translations/hi/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## 項目概覽 + +《Data Science for Beginners》是一個由 Microsoft Azure Cloud Advocates 創建的全面 10 週、20 課的課程。此資源庫是一個學習資源，通過基於項目的課程（包括 Jupyter 筆記本、互動測驗和實踐作業）教授數據科學的基礎概念。 + +**主要技術：** +- **Jupyter 筆記本**：使用 Python 3 作為主要學習媒介 +- **Python 庫**：pandas、numpy、matplotlib 用於數據分析和可視化 +- **Vue.js 2**：測驗應用程式（quiz-app 資料夾） +- **Docsify**：用於離線訪問的文檔站點生成器 +- **Node.js/npm**：JavaScript 組件的包管理 +- **Markdown**：所有課程內容和文檔 + +**架構：** +- 多語言教育資源庫，提供廣泛的翻譯 +- 按課程模組結構化（1-Introduction 到 6-Data-Science-In-Wild） +- 每節課包括 README、筆記本、作業和測驗 +- 獨立的 Vue.js 測驗應用程式，用於課前/課後評估 +- 支援 GitHub Codespaces 和 VS Code 開發容器 + +## 設置指令 + +### 資源庫設置 +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python 環境設置 +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### 測驗應用程式設置 +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify 文檔伺服器 +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### 可視化項目設置 +針對如 meaningful-visualizations（第 13 課）這樣的可視化項目： +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## 開發工作流程 + +### 使用 Jupyter 筆記本 +1. 在資源庫根目錄啟動 Jupyter：`jupyter notebook` +2. 導航到所需的課程資料夾 +3. 打開 `.ipynb` 文件以完成練習 +4. 筆記本是自包含的，包含解釋和代碼單元 +5. 大多數筆記本使用 pandas、numpy 和 matplotlib——確保這些庫已安裝 + +### 課程結構 +每節課通常包含： +- `README.md` - 包含理論和示例的主要課程內容 +- `notebook.ipynb` - 實踐 Jupyter 筆記本練習 +- `assignment.ipynb` 或 `assignment.md` - 練習作業 +- `solution/` 資料夾 - 解答筆記本和代碼 +- `images/` 資料夾 - 支援的視覺材料 + +### 測驗應用程式開發 +- Vue.js 2 應用程式，開發期間支持熱加載 +- 測驗存儲在 `quiz-app/src/assets/translations/` +- 每種語言都有自己的翻譯資料夾（en, fr, es 等） +- 測驗編號從 0 開始，共 40 個測驗 + +### 添加翻譯 +- 翻譯存放在資源庫根目錄的 `translations/` 資料夾中 +- 每種語言的課程結構與英文完全對應 +- 通過 GitHub Actions 自動翻譯（co-op-translator.yml） + +## 測試說明 + +### 測驗應用程式測試 +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### 筆記本測試 +- 筆記本沒有自動化測試框架 +- 手動驗證：按順序運行所有單元以確保無錯誤 +- 驗證數據文件是否可訪問並正確生成輸出 +- 檢查可視化是否正確渲染 + +### 文檔測試 +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### 代碼質量檢查 +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## 代碼風格指南 + +### Python（Jupyter 筆記本） +- 遵循 PEP 8 風格指南 +- 使用清晰的變量名稱，說明所分析的數據 +- 在代碼單元之前添加帶有解釋的 Markdown 單元 +- 保持代碼單元專注於單一概念或操作 +- 使用 pandas 進行數據操作，matplotlib 進行可視化 +- 常見的導入模式： + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- 遵循 Vue.js 2 風格指南和最佳實踐 +- ESLint 配置在 `quiz-app/package.json` +- 使用 Vue 單文件組件（.vue 文件） +- 維持基於組件的架構 +- 提交更改前運行 `npm run lint` + +### Markdown 文檔 +- 使用清晰的標題層次結構（# ## ### 等） +- 包含帶有語言標識的代碼塊 +- 為圖片添加替代文字 +- 鏈接到相關課程和資源 +- 保持合理的行長以提高可讀性 + +### 文件組織 +- 課程內容存放在編號資料夾中（01-defining-data-science 等） +- 解答存放在專用的 `solution/` 子資料夾中 +- 翻譯與英文結構對應，存放在 `translations/` 資料夾中 +- 數據文件存放在 `data/` 或課程專用資料夾中 + +## 構建與部署 + +### 測驗應用程式部署 +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure 靜態 Web 應用部署 +測驗應用程式可部署到 Azure 靜態 Web 應用： +1. 創建 Azure 靜態 Web 應用資源 +2. 連接到 GitHub 資源庫 +3. 配置構建設置： + - 應用位置：`quiz-app` + - 輸出位置：`dist` +4. GitHub Actions 工作流會在推送時自動部署 + +### 文檔站點 +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- 資源庫包含開發容器配置 +- Codespaces 自動設置 Python 和 Node.js 環境 +- 通過 GitHub UI 打開資源庫的 Codespace +- 所有依賴項自動安裝 + +## 拉取請求指南 + +### 提交前 +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR 標題格式 +- 使用清晰、描述性的標題 +- 格式：`[組件] 簡要描述` +- 示例： + - `[Lesson 7] 修復 Python 筆記本導入錯誤` + - `[Quiz App] 添加德語翻譯` + - `[Docs] 更新 README，添加新前置條件` + +### 必要檢查 +- 確保所有代碼運行無錯誤 +- 驗證筆記本完全執行 +- 確認 Vue.js 應用成功構建 +- 檢查文檔鏈接是否有效 +- 測試修改後的測驗應用程式 +- 確保翻譯結構一致 + +### 貢獻指南 +- 遵循現有代碼風格和模式 +- 為複雜邏輯添加解釋性註釋 +- 更新相關文檔 +- 如果適用，測試更改在不同課程模組中的效果 +- 查看 CONTRIBUTING.md 文件 + +## 附加說明 + +### 常用庫 +- **pandas**：數據操作和分析 +- **numpy**：數值計算 +- **matplotlib**：數據可視化和繪圖 +- **seaborn**：統計數據可視化（部分課程） +- **scikit-learn**：機器學習（進階課程） + +### 使用數據文件 +- 數據文件位於 `data/` 資料夾或課程專用目錄中 +- 大多數筆記本預期數據文件位於相對路徑 +- CSV 文件是主要數據格式 +- 部分課程使用 JSON 作為非關係數據示例 + +### 多語言支持 +- 通過 GitHub Actions 提供 40 多種語言翻譯 +- 翻譯工作流位於 `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- 翻譯存放在 `translations/` 資料夾中，使用語言代碼命名 +- 測驗翻譯存放在 `quiz-app/src/assets/translations/` + +### 開發環境選項 +1. **本地開發**：本地安裝 Python、Jupyter、Node.js +2. **GitHub Codespaces**：基於雲的即時開發環境 +3. **VS Code 開發容器**：基於容器的本地開發 +4. **Binder**：在雲中啟動筆記本（如果已配置） + +### 課程內容指南 +- 每節課是獨立的，但建立在之前的概念之上 +- 課前測驗測試先前知識 +- 課後測驗加強學習 +- 作業提供實踐練習 +- 手繪筆記提供視覺摘要 + +### 常見問題排查 + +**Jupyter 核心問題：** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm 安裝失敗：** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**筆記本導入錯誤：** +- 確保已安裝所有必要的庫 +- 檢查 Python 版本兼容性（建議使用 Python 3.7+） +- 確保虛擬環境已啟動 + +**Docsify 無法加載：** +- 確保從資源庫根目錄提供服務 +- 檢查 `index.html` 是否存在 +- 確保網絡訪問正常（端口 3000） + +### 性能考量 +- 大型數據集可能需要較長時間加載到筆記本中 +- 複雜圖表的可視化渲染可能較慢 +- Vue.js 開發伺服器支持熱加載，便於快速迭代 +- 生產構建已優化並壓縮 + +### 安全注意事項 +- 不應提交敏感數據或憑據 +- 在雲課程中使用環境變量存儲 API 密鑰 +- 與 Azure 相關的課程可能需要 Azure 帳戶憑據 +- 保持依賴項更新以獲取安全補丁 + +## 貢獻翻譯 +- 通過 GitHub Actions 管理自動翻譯 +- 歡迎手動修正以提高翻譯準確性 +- 遵循現有翻譯資料夾結構 +- 更新測驗鏈接以包含語言參數：`?loc=fr` +- 測試翻譯課程以確保正確渲染 + +## 相關資源 +- 主課程：https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn：https://docs.microsoft.com/learn/ +- 學生中心：https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- 討論論壇：https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- 其他 Microsoft 課程：ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## 項目維護 +- 定期更新以保持內容最新 +- 歡迎社區貢獻 +- 問題在 GitHub 上跟蹤 +- PR 由課程維護者審核 +- 每月進行內容審查和更新 + +--- + +**免責聲明**： +此文件已使用AI翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/hk/README.md b/translations/hk/README.md index 3dfc34a5..91fe6986 100644 --- a/translations/hk/README.md +++ b/translations/hk/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Pregled projekta + +Data Science for Beginners je sveobuhvatan 10-tjedni, 20-lekcijski kurikulum koji su kreirali Microsoft Azure Cloud Advocates. Repozitorij je edukativni resurs koji podučava osnovne koncepte podatkovne znanosti kroz lekcije temeljene na projektima, uključujući Jupyter bilježnice, interaktivne kvizove i praktične zadatke. + +**Ključne tehnologije:** +- **Jupyter bilježnice**: Glavni medij za učenje koristeći Python 3 +- **Python biblioteke**: pandas, numpy, matplotlib za analizu podataka i vizualizaciju +- **Vue.js 2**: Aplikacija za kvizove (mapa quiz-app) +- **Docsify**: Generator dokumentacijskih stranica za offline pristup +- **Node.js/npm**: Upravljanje paketima za JavaScript komponente +- **Markdown**: Sav sadržaj lekcija i dokumentacija + +**Arhitektura:** +- Edukativni repozitorij na više jezika s opsežnim prijevodima +- Strukturiran u module lekcija (1-Uvod do 6-Podatkovna-Znanost-U-Praksi) +- Svaka lekcija uključuje README, bilježnice, zadatke i kvizove +- Samostalna Vue.js aplikacija za kvizove za procjenu prije/poslije lekcije +- Podrška za GitHub Codespaces i VS Code razvojne kontejnere + +## Postavljanje repozitorija + +### Postavljanje repozitorija +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Postavljanje Python okruženja +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Postavljanje aplikacije za kvizove +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify dokumentacijski server +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Postavljanje projekata za vizualizaciju +Za projekte vizualizacije poput meaningful-visualizations (lekcija 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Radni tijek razvoja + +### Rad s Jupyter bilježnicama +1. Pokrenite Jupyter u korijenu repozitorija: `jupyter notebook` +2. Navigirajte do željene mape lekcije +3. Otvorite `.ipynb` datoteke za rad na vježbama +4. Bilježnice su samostalne s objašnjenjima i kodnim ćelijama +5. Većina bilježnica koristi pandas, numpy i matplotlib - osigurajte da su instalirani + +### Struktura lekcije +Svaka lekcija obično sadrži: +- `README.md` - Glavni sadržaj lekcije s teorijom i primjerima +- `notebook.ipynb` - Praktične vježbe u Jupyter bilježnici +- `assignment.ipynb` ili `assignment.md` - Praktični zadaci +- `solution/` mapa - Bilježnice s rješenjima i kod +- `images/` mapa - Vizualni materijali za podršku + +### Razvoj aplikacije za kvizove +- Vue.js 2 aplikacija s hot-reload funkcijom tijekom razvoja +- Kvizovi se nalaze u `quiz-app/src/assets/translations/` +- Svaki jezik ima vlastitu mapu za prijevode (en, fr, es, itd.) +- Numeracija kvizova počinje od 0 i ide do 39 (ukupno 40 kvizova) + +### Dodavanje prijevoda +- Prijevodi se nalaze u mapi `translations/` u korijenu repozitorija +- Svaki jezik ima potpunu strukturu lekcija preslikanu iz engleskog +- Automatski prijevod putem GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Upute za testiranje + +### Testiranje aplikacije za kvizove +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testiranje bilježnica +- Ne postoji automatizirani okvir za testiranje bilježnica +- Ručna validacija: Pokrenite sve ćelije redom kako biste osigurali da nema grešaka +- Provjerite dostupnost datoteka s podacima i generiranje izlaza +- Provjerite ispravnost prikaza vizualizacija + +### Testiranje dokumentacije +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Provjere kvalitete koda +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Smjernice za stil koda + +### Python (Jupyter bilježnice) +- Slijedite PEP 8 smjernice za stil Python koda +- Koristite jasne nazive varijabli koje objašnjavaju podatke koji se analiziraju +- Dodajte markdown ćelije s objašnjenjima prije kodnih ćelija +- Fokusirajte kodne ćelije na pojedinačne koncepte ili operacije +- Koristite pandas za manipulaciju podacima, matplotlib za vizualizaciju +- Uobičajeni uzorak uvoza: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Slijedite Vue.js 2 smjernice za stil i najbolje prakse +- ESLint konfiguracija u `quiz-app/package.json` +- Koristite Vue komponente u jednoj datoteci (.vue datoteke) +- Održavajte arhitekturu temeljenu na komponentama +- Pokrenite `npm run lint` prije predaje promjena + +### Markdown dokumentacija +- Koristite jasnu hijerarhiju naslova (# ## ### itd.) +- Dodajte kodne blokove s oznakama jezika +- Dodajte alt tekst za slike +- Povežite se na povezane lekcije i resurse +- Održavajte razumne duljine linija radi čitljivosti + +### Organizacija datoteka +- Sadržaj lekcija u numeriranim mapama (01-defining-data-science, itd.) +- Rješenja u namjenskim `solution/` podmapama +- Prijevodi preslikavaju englesku strukturu u mapi `translations/` +- Datoteke s podacima u `data/` ili mapama specifičnim za lekcije + +## Izgradnja i implementacija + +### Implementacija aplikacije za kvizove +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Implementacija Azure Static Web Apps +Aplikacija za kvizove može se implementirati na Azure Static Web Apps: +1. Kreirajte resurs Azure Static Web App +2. Povežite se s GitHub repozitorijem +3. Konfigurirajte postavke izgradnje: + - Lokacija aplikacije: `quiz-app` + - Lokacija izlaza: `dist` +4. GitHub Actions tijek rada automatski će implementirati promjene nakon guranja + +### Dokumentacijska stranica +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repozitorij uključuje konfiguraciju razvojnih kontejnera +- Codespaces automatski postavlja Python i Node.js okruženje +- Otvorite repozitorij u Codespace putem GitHub sučelja +- Sve ovisnosti se automatski instaliraju + +## Smjernice za Pull Requestove + +### Prije predaje +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format naslova PR-a +- Koristite jasne, opisne naslove +- Format: `[Komponenta] Kratak opis` +- Primjeri: + - `[Lekcija 7] Popravak greške uvoza u Python bilježnici` + - `[Aplikacija za kvizove] Dodavanje njemačkog prijevoda` + - `[Dokumentacija] Ažuriranje README s novim preduvjetima` + +### Potrebne provjere +- Osigurajte da se sav kod izvršava bez grešaka +- Provjerite da se bilježnice potpuno izvršavaju +- Potvrdite da se Vue.js aplikacije uspješno izgrađuju +- Provjerite da veze u dokumentaciji rade +- Testirajte aplikaciju za kvizove ako je izmijenjena +- Provjerite da prijevodi održavaju dosljednu strukturu + +### Smjernice za doprinos +- Slijedite postojeći stil koda i uzorke +- Dodajte objašnjavajuće komentare za složenu logiku +- Ažurirajte relevantnu dokumentaciju +- Testirajte promjene kroz različite module lekcija ako je primjenjivo +- Pregledajte datoteku CONTRIBUTING.md + +## Dodatne napomene + +### Uobičajene korištene biblioteke +- **pandas**: Manipulacija i analiza podataka +- **numpy**: Numeričko računanje +- **matplotlib**: Vizualizacija i crtanje podataka +- **seaborn**: Statistička vizualizacija podataka (neke lekcije) +- **scikit-learn**: Strojno učenje (napredne lekcije) + +### Rad s datotekama podataka +- Datoteke podataka nalaze se u mapi `data/` ili mapama specifičnim za lekcije +- Većina bilježnica očekuje datoteke podataka u relativnim putanjama +- CSV datoteke su primarni format podataka +- Neke lekcije koriste JSON za primjere nerelacijskih podataka + +### Podrška za više jezika +- 40+ prijevoda jezika putem automatiziranih GitHub Actions +- Tijek rada za prijevod u `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Prijevodi u mapi `translations/` s kodovima jezika +- Prijevodi kvizova u `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opcije razvojnih okruženja +1. **Lokalni razvoj**: Instalirajte Python, Jupyter, Node.js lokalno +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-based instant razvojno okruženje +3. **VS Code razvojni kontejneri**: Lokalni razvoj temeljen na kontejnerima +4. **Binder**: Pokrenite bilježnice u oblaku (ako je konfigurirano) + +### Smjernice za sadržaj lekcija +- Svaka lekcija je samostalna, ali se nadovezuje na prethodne koncepte +- Kvizovi prije lekcije testiraju prethodno znanje +- Kvizovi nakon lekcije učvršćuju naučeno +- Zadaci pružaju praktičnu vježbu +- Sketchnotes pružaju vizualne sažetke + +### Rješavanje uobičajenih problema + +**Problemi s Jupyter kernelom:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Neuspjesi instalacije npm-a:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Greške uvoza u bilježnicama:** +- Provjerite jesu li sve potrebne biblioteke instalirane +- Provjerite kompatibilnost verzije Pythona (preporučuje se Python 3.7+) +- Osigurajte da je virtualno okruženje aktivirano + +**Docsify se ne učitava:** +- Provjerite da poslužujete iz korijena repozitorija +- Provjerite da `index.html` postoji +- Osigurajte ispravan mrežni pristup (port 3000) + +### Razmatranja performansi +- Veliki skupovi podataka mogu zahtijevati vrijeme za učitavanje u bilježnicama +- Prikaz vizualizacija može biti spor za složene grafikone +- Vue.js razvojni server omogućuje hot-reload za brzu iteraciju +- Produkcijske izgradnje su optimizirane i minimizirane + +### Sigurnosne napomene +- Ne smiju se predavati osjetljivi podaci ili vjerodajnice +- Koristite varijable okruženja za API ključeve u lekcijama u oblaku +- Lekcije povezane s Azureom mogu zahtijevati vjerodajnice za Azure račun +- Održavajte ažuriranost ovisnosti radi sigurnosnih zakrpa + +## Doprinos prijevodima +- Automatski prijevodi upravljani putem GitHub Actions +- Ručne korekcije dobrodošle za točnost prijevoda +- Slijedite postojeću strukturu mapa za prijevode +- Ažurirajte poveznice kvizova kako bi uključivale parametar jezika: `?loc=fr` +- Testirajte prevedene lekcije za ispravan prikaz + +## Povezani resursi +- Glavni kurikulum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum za raspravu: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Ostali Microsoft kurikulumi: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Održavanje projekta +- Redovita ažuriranja za održavanje aktualnosti sadržaja +- Doprinosi zajednice su dobrodošli +- Problemi se prate na GitHubu +- PR-ove pregledavaju održavatelji kurikuluma +- Mjesečni pregledi i ažuriranja sadržaja + +--- + +**Izjava o odricanju odgovornosti**: +Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane ljudskog prevoditelja. Ne preuzimamo odgovornost za nesporazume ili pogrešna tumačenja koja mogu proizaći iz korištenja ovog prijevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hr/README.md b/translations/hr/README.md index 2ada36c2..f89b14d5 100644 --- a/translations/hr/README.md +++ b/translations/hr/README.md @@ -1,35 +1,19 @@ # Data Science za početnike - Kurikulum -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) - -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) - -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Azure Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom nude 10-tjedni kurikulum s 20 lekcija o znanosti o podacima. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršavanje lekcije, rješenje i zadatak. Naša metodologija temeljena na projektima omogućuje vam učenje kroz izradu, što je dokazano učinkovit način za usvajanje novih vještina. +Azure Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom nude 10-tjedni kurikulum s 20 lekcija o znanosti o podacima. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i poslije lekcije, pisane upute za dovršavanje lekcije, rješenje i zadatak. Naša metodologija temeljena na projektima omogućuje vam učenje kroz praktičan rad, što je dokazano učinkovit način za usvajanje novih vještina. **Veliko hvala našim autorima:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorima, recenzentima i suradnicima,** posebno Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorima, recenzentima i suradnicima na sadržaju,** posebno Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.hr.png)| @@ -40,29 +24,29 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom nude 10-tjedni kurikulum s 20 lekci #### Podržano putem GitHub Action (Automatski i uvijek ažurirano) -[Francuski](../fr/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Arapski](../ar/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kineski (pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Macau)](../mo/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Tajvan)](../tw/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Hindski](../hi/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | 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+[Francuski](../fr/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Arapski](../ar/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kineski (pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Macau)](../mo/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (tradicionalni, Tajvan)](../tw/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Hindski](../hi/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Pandžapski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugalski (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugalski (Brazil)](../br/README.md) | [Talijanski](../it/README.md) | [Poljski](../pl/README.md) | [Turski](../tr/README.md) | [Grčki](../el/README.md) | [Tajlandski](../th/README.md) | [Švedski](../sv/README.md) | [Danski](../da/README.md) | [Norveški](../no/README.md) | [Finski](../fi/README.md) | 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Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Imamo seriju učenja s AI na Discordu, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za znanost o podacima. +Imamo seriju učenja s AI na Discordu, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilot za znanost o podacima. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.hr.jpg) # Jeste li student? -Započnite s ovim resursima: +Započnite s sljedećim resursima: -- [Student Hub stranica](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, studentske pakete i čak načine za dobivanje besplatnog certifikata. Ovo je stranica koju želite označiti i povremeno provjeravati jer mijenjamo sadržaj barem jednom mjesečno. +- [Stranica za studente](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, studentske pakete, pa čak i načine za dobivanje besplatnog certifikata. Ovo je stranica koju želite označiti i povremeno provjeravati jer mijenjamo sadržaj barem jednom mjesečno. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, ovo bi mogao biti vaš put u Microsoft. # Početak > **Nastavnici**: [uključili smo neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Voljeli bismo vaše povratne informacije [u našem forumu za raspravu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: za samostalno korištenje ovog kurikuluma, forkajte cijeli repo i dovršite vježbe sami, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte predavanje i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte izraditi projekte razumijevanjem lekcija umjesto kopiranja rješenja koda; međutim, taj kod je dostupan u /solutions mapama u svakoj lekciji temeljenoj na projektu. Druga ideja bila bi formirati grupu za učenje s prijateljima i zajedno prolaziti kroz sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da biste koristili ovaj kurikulum samostalno, napravite fork cijelog repozitorija i samostalno dovršite vježbe, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte predavanje i dovršite ostatak aktivnosti. Pokušajte sami izraditi projekte razumijevajući lekcije, umjesto da kopirate kod rješenja; međutim, taj kod je dostupan u mapama /solutions u svakoj lekciji temeljenoj na projektu. Druga ideja bila bi formirati grupu za učenje s prijateljima i zajedno prolaziti kroz sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Upoznajte tim @@ -76,20 +60,20 @@ Započnite s ovim resursima: Odabrali smo dva pedagoška načela prilikom izrade ovog kurikuluma: osigurati da je temeljen na projektima i da uključuje česte kvizove. Do kraja ove serije, studenti će naučiti osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke koncepte, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, stvarne primjere korištenja znanosti o podacima i još mnogo toga. -Osim toga, kviz s niskim rizikom prije predavanja usmjerava pažnju studenta na učenje teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava daljnje zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju jednostavno i postaju sve složeniji do kraja 10-tjednog ciklusa. +Osim toga, kviz s niskim rizikom prije predavanja usmjerava namjeru studenta prema učenju teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava daljnje zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju malim i postaju sve složeniji do kraja 10-tjednog ciklusa. -> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Smjernice za prijevod](TRANSLATIONS.md). Vaše konstruktivne povratne informacije su dobrodošle! +> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Smjernice za prijevod](TRANSLATIONS.md). Dobrodošli ste da nam pružite konstruktivne povratne informacije! ## Svaka lekcija uključuje: - Opcionalni sketchnote -- Opcionalni dodatni video +- Opcionalni dopunski video - Kviz za zagrijavanje prije lekcije - Pisanu lekciju -- Za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak po korak kako izraditi projekt +- Za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak po korak o tome kako izraditi projekt - Provjere znanja - Izazov -- Dodatno čitanje +- Dopunsko čitanje - Zadatak - [Kviz nakon lekcije](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) @@ -102,26 +86,26 @@ Osim toga, kviz s niskim rizikom prije predavanja usmjerava pažnju studenta na | Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiranje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove podatkovne znanosti i kako je povezana s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti etike podataka, izazovi i okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definiranje Data Sciencea | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove o data scienceu i kako je povezan s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika u Data Scienceu | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Pojmovi etike podataka, izazovi i okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definiranje podataka | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako se podaci klasificiraju i njihovi uobičajeni izvori. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Uvod u statistiku i vjerojatnost | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Matematičke tehnike vjerojatnosti i statistike za razumijevanje podataka. | [lekcija](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Rad s relacijskim podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Structured Query Language (SQL). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 05 | Rad s relacijskim podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Structured Query Languagea, poznatog kao SQL (izgovara se "si-kvel"). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Rad s NoSQL podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u nerelacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize dokumentnih baza podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Rad s Pythonom | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s bibliotekama poput Pandas. Preporučuje se osnovno razumijevanje programiranja u Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 07 | Rad s Pythonom | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s bibliotekama poput Pandasa. Preporučuje se osnovno razumijevanje programiranja u Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Priprema podataka | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikama čišćenja i transformacije podataka za rješavanje izazova poput nedostajućih, netočnih ili nepotpunih podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Vizualizacija količina | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite kako koristiti Matplotlib za vizualizaciju podataka o pticama 🦆 | [lekcija](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Vizualizacija distribucije podataka | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanja i trendova unutar intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Vizualizacija proporcija | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih i grupiranih postotaka. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Vizualizacija odnosa | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezanosti i korelacija između skupova podataka i njihovih varijabli. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Smislene vizualizacije | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za stvaranje vizualizacija koje su korisne za učinkovito rješavanje problema i dobivanje uvida. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Uvod u životni ciklus podatkovne znanosti | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus podatkovne znanosti i njegov prvi korak - prikupljanje i ekstrakcija podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiza | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa podatkovne znanosti fokusira se na tehnike analize podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacija | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa podatkovne znanosti fokusira se na prezentiranje uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donositeljima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Podatkovna znanost u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ova serija lekcija uvodi podatkovnu znanost u oblaku i njezine prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Podatkovna znanost u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela pomoću alata s malo koda. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Podatkovna znanost u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementacija modela pomoću Azure Machine Learning Studija. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Podatkovna znanost u stvarnom svijetu | [U stvarnom svijetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti vođeni podatkovnom znanošću u stvarnom svijetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 13 | Smislene vizualizacije | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za stvaranje vizualizacija koje su vrijedne za učinkovito rješavanje problema i dobivanje uvida. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Uvod u životni ciklus Data Sciencea | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus data sciencea i njegov prvi korak - prikupljanje i ekstrakcija podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa data sciencea fokusira se na tehnike analize podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacija | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa data sciencea fokusira se na prezentaciju uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donositeljima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ova serija lekcija uvodi data science u oblaku i njegove prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela pomoću alata s malo koda. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementacija modela pomoću Azure Machine Learning Studija. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science u stvarnom svijetu | [U stvarnom svijetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti vođeni data scienceom u stvarnom svijetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -133,7 +117,7 @@ Za više informacija, pogledajte [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/ ## VSCode Remote - Containers Slijedite ove korake za otvaranje ovog repozitorija u kontejneru koristeći vaše lokalno računalo i VSCode s ekstenzijom VS Code Remote - Containers: -1. Ako prvi put koristite razvojni kontejner, osigurajte da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. instaliran Docker) prema [dokumentaciji za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ako prvi put koristite razvojni kontejner, osigurajte da vaš sustav zadovoljava preduvjete (npr. instaliran Docker) u [dokumentaciji za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Za korištenje ovog repozitorija, možete ga otvoriti u izoliranom Docker volumenu: @@ -162,9 +146,9 @@ Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte: - [Generativna AI s JavaScriptom](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [Generativna AI s Javom](https://aka.ms/genaijava) - [AI za početnike](https://aka.ms/ai-beginners) -- [Podatkovna znanost za početnike](https://aka.ms/datascience-beginners) +- [Data Science za početnike](https://aka.ms/datascience-beginners) - [Bash za početnike](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) -- [Strojno učenje za početnike](https://aka.ms/ml-beginners) +- [ML za početnike](https://aka.ms/ml-beginners) - [Kibernetička sigurnost za početnike](https://github.com/microsoft/Security-101) - [Web razvoj za početnike](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT za početnike](https://aka.ms/iot-beginners) @@ -175,7 +159,17 @@ Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte: - [Savladavanje GitHub Copilota za C#/.NET developere](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Odaberite vlastitu Copilot avanturu](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Dobivanje pomoći + +Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Ako imate povratne informacije o proizvodu ili greške tijekom izrade, posjetite: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- -**Odricanje od odgovornosti**: -Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati mjerodavnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnjaka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije proizašle iz korištenja ovog prijevoda. \ No newline at end of file +**Izjava o odricanju odgovornosti**: +Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane ljudskog prevoditelja. Ne preuzimamo odgovornost za nesporazume ili pogrešna tumačenja koja mogu proizaći iz korištenja ovog prijevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hu/AGENTS.md b/translations/hu/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..c9a8a17c --- /dev/null +++ b/translations/hu/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Projekt áttekintése + +A Data Science for Beginners egy átfogó, 10 hetes, 20 leckéből álló tananyag, amelyet a Microsoft Azure Cloud Advocates készített. A repozitórium egy tanulási erőforrás, amely projektalapú leckéken keresztül tanítja az adatkutatás alapvető fogalmait, beleértve a Jupyter notebookokat, interaktív kvízeket és gyakorlati feladatokat. + +**Kulcstechnológiák:** +- **Jupyter Notebookok**: Elsődleges tanulási eszköz Python 3 használatával +- **Python könyvtárak**: pandas, numpy, matplotlib az adatelemzéshez és vizualizációhoz +- **Vue.js 2**: Kvíz alkalmazás (quiz-app mappa) +- **Docsify**: Dokumentációs oldal generátor offline hozzáféréshez +- **Node.js/npm**: JavaScript komponensek csomagkezelése +- **Markdown**: Minden lecke tartalma és dokumentáció + +**Architektúra:** +- Többnyelvű oktatási repozitórium kiterjedt fordításokkal +- Leckemodulokra strukturálva (1-Bevezetés-től 6-Adattudomány-a-gyakorlatban-ig) +- Minden lecke tartalmaz README-t, notebookokat, feladatokat és kvízeket +- Önálló Vue.js kvíz alkalmazás elő-/utólecke értékelésekhez +- GitHub Codespaces és VS Code fejlesztői konténerek támogatása + +## Beállítási parancsok + +### Repozitórium beállítása +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python környezet beállítása +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Kvíz alkalmazás beállítása +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify dokumentációs szerver +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Vizualizációs projektek beállítása +Olyan vizualizációs projektekhez, mint a meaningful-visualizations (13. lecke): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Fejlesztési munkafolyamat + +### Jupyter Notebookok használata +1. Indítsa el a Jupyter-t a repozitórium gyökerében: `jupyter notebook` +2. Navigáljon a kívánt lecke mappájába +3. Nyissa meg a `.ipynb` fájlokat a gyakorlatok elvégzéséhez +4. A notebookok önállóak, magyarázatokat és kódcellákat tartalmaznak +5. A legtöbb notebook pandas, numpy és matplotlib használatát igényli - győződjön meg róla, hogy ezek telepítve vannak + +### Lecke struktúra +Minden lecke általában tartalmaz: +- `README.md` - Fő lecke tartalom elmélettel és példákkal +- `notebook.ipynb` - Gyakorlati Jupyter notebook gyakorlatok +- `assignment.ipynb` vagy `assignment.md` - Gyakorlati feladatok +- `solution/` mappa - Megoldási notebookok és kód +- `images/` mappa - Támogató vizuális anyagok + +### Kvíz alkalmazás fejlesztése +- Vue.js 2 alkalmazás hot-reload funkcióval fejlesztés közben +- Kvízek tárolása a `quiz-app/src/assets/translations/` mappában +- Minden nyelvnek saját fordítási mappája van (en, fr, es stb.) +- A kvízek számozása 0-tól kezdődik és 39-ig tart (összesen 40 kvíz) + +### Fordítások hozzáadása +- Fordítások a repozitórium gyökerében lévő `translations/` mappába kerülnek +- Minden nyelv teljes lecke struktúrája tükrözi az angolt +- Automatikus fordítás GitHub Actions segítségével (co-op-translator.yml) + +## Tesztelési utasítások + +### Kvíz alkalmazás tesztelése +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Notebook tesztelése +- Nincs automatizált tesztkeretrendszer a notebookokhoz +- Manuális ellenőrzés: Futtassa az összes cellát sorrendben, hogy megbizonyosodjon róla, nincs hiba +- Ellenőrizze, hogy az adatfájlok elérhetők-e, és az eredmények helyesen generálódnak-e +- Győződjön meg róla, hogy a vizualizációk megfelelően jelennek meg + +### Dokumentáció tesztelése +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kódminőség ellenőrzések +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Kódstílus irányelvek + +### Python (Jupyter Notebookok) +- Kövesse a PEP 8 stílusirányelveket Python kódhoz +- Használjon egyértelmű változóneveket, amelyek magyarázzák az elemzett adatokat +- Tartalmazzon markdown cellákat magyarázatokkal a kódcellák előtt +- Tartsa a kódcellákat egyetlen fogalomra vagy műveletre fókuszálva +- Használja a pandas-t adatmanipulációhoz, matplotlib-et vizualizációhoz +- Gyakori import minta: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Kövesse a Vue.js 2 stílusirányelveket és legjobb gyakorlatokat +- ESLint konfiguráció a `quiz-app/package.json` fájlban +- Használjon Vue egyfájlú komponenseket (.vue fájlok) +- Tartsa meg a komponens-alapú architektúrát +- Futtassa az `npm run lint` parancsot a változtatások elkötelezése előtt + +### Markdown dokumentáció +- Használjon egyértelmű címsor hierarchiát (# ## ### stb.) +- Tartalmazzon kódrészleteket nyelvi specifikációval +- Adjon meg alternatív szöveget a képekhez +- Linkeljen kapcsolódó leckékre és erőforrásokra +- Tartsa a sorhosszúságot olvasható szinten + +### Fájlok szervezése +- Lecke tartalom számozott mappákban (01-defining-data-science stb.) +- Megoldások dedikált `solution/` almappákban +- Fordítások tükrözik az angol struktúrát a `translations/` mappában +- Adatfájlok a `data/` vagy lecke-specifikus mappákban + +## Építés és telepítés + +### Kvíz alkalmazás telepítése +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps telepítés +A quiz-app telepíthető Azure Static Web Apps-re: +1. Hozzon létre Azure Static Web App erőforrást +2. Csatlakoztassa a GitHub repozitóriumhoz +3. Konfigurálja az építési beállításokat: + - Alkalmazás helye: `quiz-app` + - Kimeneti hely: `dist` +4. A GitHub Actions munkafolyamat automatikusan telepíti a push után + +### Dokumentációs oldal +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- A repozitórium tartalmaz fejlesztői konténer konfigurációt +- A Codespaces automatikusan beállítja a Python és Node.js környezetet +- Nyissa meg a repozitóriumot Codespace-ben a GitHub UI segítségével +- Minden függőség automatikusan települ + +## Pull Request irányelvek + +### Beküldés előtt +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR cím formátuma +- Használjon egyértelmű, leíró címeket +- Formátum: `[Komponens] Rövid leírás` +- Példák: + - `[7. lecke] Python notebook import hiba javítása` + - `[Kvíz alkalmazás] Német fordítás hozzáadása` + - `[Dokumentáció] README frissítése új előfeltételekkel` + +### Szükséges ellenőrzések +- Győződjön meg róla, hogy minden kód hiba nélkül fut +- Ellenőrizze, hogy a notebookok teljesen végrehajtódnak +- Győződjön meg róla, hogy a Vue.js alkalmazások sikeresen épülnek +- Ellenőrizze, hogy a dokumentációs linkek működnek +- Tesztelje a kvíz alkalmazást, ha módosítva lett +- Ellenőrizze, hogy a fordítások következetes struktúrát tartanak + +### Hozzájárulási irányelvek +- Kövesse a meglévő kódstílust és mintákat +- Adjon magyarázó megjegyzéseket a bonyolult logikához +- Frissítse a releváns dokumentációt +- Tesztelje a változtatásokat különböző leckemodulokon, ha alkalmazható +- Tekintse át a CONTRIBUTING.md fájlt + +## További megjegyzések + +### Gyakran használt könyvtárak +- **pandas**: Adatmanipuláció és elemzés +- **numpy**: Numerikus számítások +- **matplotlib**: Adatvizualizáció és grafikonok +- **seaborn**: Statisztikai adatvizualizáció (néhány lecke) +- **scikit-learn**: Gépi tanulás (haladó leckék) + +### Adatfájlok kezelése +- Adatfájlok a `data/` mappában vagy lecke-specifikus könyvtárakban találhatók +- A legtöbb notebook relatív útvonalakon várja az adatfájlokat +- A CSV fájlok az elsődleges adatformátum +- Néhány lecke JSON-t használ nem relációs adatpéldákhoz + +### Többnyelvű támogatás +- 40+ nyelvi fordítás automatikus GitHub Actions segítségével +- Fordítási munkafolyamat a `.github/workflows/co-op-translator.yml` fájlban +- Fordítások a `translations/` mappában nyelvi kódokkal +- Kvíz fordítások a `quiz-app/src/assets/translations/` mappában + +### Fejlesztési környezet opciók +1. **Helyi fejlesztés**: Telepítse a Python-t, Jupyter-t, Node.js-t helyben +2. **GitHub Codespaces**: Felhőalapú azonnali fejlesztési környezet +3. **VS Code Dev Containers**: Helyi konténer-alapú fejlesztés +4. **Binder**: Notebookok indítása felhőben (ha konfigurálva van) + +### Lecke tartalom irányelvek +- Minden lecke önálló, de az előző fogalmakra épít +- Előlecke kvízek tesztelik az előzetes tudást +- Utólecke kvízek megerősítik a tanultakat +- Feladatok gyakorlati tapasztalatot nyújtanak +- Sketchnotes vizuális összefoglalókat biztosítanak + +### Gyakori problémák elhárítása + +**Jupyter kernel problémák:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm telepítési hibák:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Import hibák notebookokban:** +- Ellenőrizze, hogy minden szükséges könyvtár telepítve van-e +- Ellenőrizze a Python verzió kompatibilitását (Python 3.7+ ajánlott) +- Győződjön meg róla, hogy a virtuális környezet aktiválva van + +**Docsify nem töltődik be:** +- Ellenőrizze, hogy a repozitórium gyökeréből szolgáltat-e +- Ellenőrizze, hogy létezik-e `index.html` +- Győződjön meg róla, hogy megfelelő hálózati hozzáférés van (3000-es port) + +### Teljesítmény szempontok +- Nagy adathalmazok betöltése időt vehet igénybe a notebookokban +- Vizualizációk megjelenítése lassú lehet összetett grafikonok esetén +- A Vue.js fejlesztői szerver hot-reload funkciót biztosít gyors iterációhoz +- A produkciós build-ek optimalizáltak és minifikáltak + +### Biztonsági megjegyzések +- Ne kötelezzen el érzékeny adatokat vagy hitelesítő adatokat +- Használjon környezeti változókat bármilyen API kulcshoz felhőleckékben +- Azure-hoz kapcsolódó leckékhez Azure fiók hitelesítő adatok szükségesek lehetnek +- Tartsa a függőségeket naprakészen a biztonsági javítások érdekében + +## Hozzájárulás fordításokhoz +- Automatikus fordítások kezelése GitHub Actions segítségével +- Kézi korrekciók szívesen látottak a fordítás pontossága érdekében +- Kövesse a meglévő fordítási mappa struktúrát +- Frissítse a kvíz linkeket, hogy tartalmazzák a nyelvi paramétert: `?loc=fr` +- Tesztelje a fordított leckéket a megfelelő megjelenítés érdekében + +## Kapcsolódó erőforrások +- Fő tananyag: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Vita fórum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Egyéb Microsoft tananyagok: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projekt karbantartás +- Rendszeres frissítések a tartalom naprakészen tartásához +- Közösségi hozzájárulások szívesen látottak +- Problémák nyomon követése GitHub-on +- PR-eket a tananyag karbantartói felülvizsgálják +- Havi tartalomellenőrzések és frissítések + +--- + +**Felelősség kizárása**: +Ez a dokumentum az [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) AI fordítási szolgáltatás segítségével került lefordításra. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely a fordítás használatából eredhet. \ No newline at end of file diff --git a/translations/hu/README.md b/translations/hu/README.md index f362bc5d..6fce99fc 100644 --- a/translations/hu/README.md +++ b/translations/hu/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Gambaran Proyek + +Data Science for Beginners adalah kurikulum komprehensif selama 10 minggu dengan 20 pelajaran yang dibuat oleh Microsoft Azure Cloud Advocates. Repositori ini merupakan sumber pembelajaran yang mengajarkan konsep dasar ilmu data melalui pelajaran berbasis proyek, termasuk notebook Jupyter, kuis interaktif, dan tugas praktis. + +**Teknologi Utama:** +- **Jupyter Notebooks**: Media pembelajaran utama menggunakan Python 3 +- **Library Python**: pandas, numpy, matplotlib untuk analisis dan visualisasi data +- **Vue.js 2**: Aplikasi kuis (folder quiz-app) +- **Docsify**: Generator situs dokumentasi untuk akses offline +- **Node.js/npm**: Manajemen paket untuk komponen JavaScript +- **Markdown**: Semua konten pelajaran dan dokumentasi + +**Arsitektur:** +- Repositori edukasi multi-bahasa dengan terjemahan yang luas +- Terstruktur dalam modul pelajaran (1-Introduction hingga 6-Data-Science-In-Wild) +- Setiap pelajaran mencakup README, notebook, tugas, dan kuis +- Aplikasi kuis Vue.js yang berdiri sendiri untuk penilaian sebelum/sesudah pelajaran +- Dukungan GitHub Codespaces dan kontainer pengembangan VS Code + +## Perintah Pengaturan + +### Pengaturan Repositori +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Pengaturan Lingkungan Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Pengaturan Aplikasi Kuis +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Server Dokumentasi Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Pengaturan Proyek Visualisasi +Untuk proyek visualisasi seperti meaningful-visualizations (pelajaran 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Alur Kerja Pengembangan + +### Bekerja dengan Jupyter Notebooks +1. Mulai Jupyter di root repositori: `jupyter notebook` +2. Navigasikan ke folder pelajaran yang diinginkan +3. Buka file `.ipynb` untuk mengerjakan latihan +4. Notebook bersifat mandiri dengan penjelasan dan sel kode +5. Sebagian besar notebook menggunakan pandas, numpy, dan matplotlib - pastikan ini terinstal + +### Struktur Pelajaran +Setiap pelajaran biasanya mencakup: +- `README.md` - Konten utama pelajaran dengan teori dan contoh +- `notebook.ipynb` - Latihan praktis menggunakan Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` atau `assignment.md` - Tugas latihan +- Folder `solution/` - Notebook solusi dan kode +- Folder `images/` - Materi visual pendukung + +### Pengembangan Aplikasi Kuis +- Aplikasi Vue.js 2 dengan hot-reload selama pengembangan +- Kuis disimpan di `quiz-app/src/assets/translations/` +- Setiap bahasa memiliki folder terjemahan sendiri (en, fr, es, dll.) +- Penomoran kuis dimulai dari 0 hingga 39 (total 40 kuis) + +### Menambahkan Terjemahan +- Terjemahan ditempatkan di folder `translations/` di root repositori +- Setiap bahasa memiliki struktur pelajaran lengkap yang mencerminkan bahasa Inggris +- Terjemahan otomatis melalui GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instruksi Pengujian + +### Pengujian Aplikasi Kuis +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Pengujian Notebook +- Tidak ada kerangka pengujian otomatis untuk notebook +- Validasi manual: Jalankan semua sel secara berurutan untuk memastikan tidak ada kesalahan +- Verifikasi file data dapat diakses dan output dihasilkan dengan benar +- Periksa apakah visualisasi ditampilkan dengan baik + +### Pengujian Dokumentasi +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Pemeriksaan Kualitas Kode +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Panduan Gaya Kode + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Ikuti panduan gaya PEP 8 untuk kode Python +- Gunakan nama variabel yang jelas yang menjelaskan data yang dianalisis +- Sertakan sel markdown dengan penjelasan sebelum sel kode +- Fokuskan sel kode pada konsep atau operasi tunggal +- Gunakan pandas untuk manipulasi data, matplotlib untuk visualisasi +- Pola impor umum: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Ikuti panduan gaya Vue.js 2 dan praktik terbaik +- Konfigurasi ESLint di `quiz-app/package.json` +- Gunakan komponen Vue single-file (.vue files) +- Pertahankan arsitektur berbasis komponen +- Jalankan `npm run lint` sebelum melakukan commit + +### Dokumentasi Markdown +- Gunakan hierarki heading yang jelas (# ## ### dll.) +- Sertakan blok kode dengan spesifikasi bahasa +- Tambahkan teks alt untuk gambar +- Tautkan ke pelajaran dan sumber daya terkait +- Pertahankan panjang baris yang wajar untuk keterbacaan + +### Organisasi File +- Konten pelajaran dalam folder bernomor (01-defining-data-science, dll.) +- Solusi dalam subfolder `solution/` khusus +- Terjemahan mencerminkan struktur bahasa Inggris di folder `translations/` +- Simpan file data di folder `data/` atau folder khusus pelajaran + +## Build dan Deployment + +### Deployment Aplikasi Kuis +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Deployment Azure Static Web Apps +Aplikasi kuis dapat dideploy ke Azure Static Web Apps: +1. Buat sumber daya Azure Static Web App +2. Hubungkan ke repositori GitHub +3. Konfigurasikan pengaturan build: + - Lokasi aplikasi: `quiz-app` + - Lokasi output: `dist` +4. Workflow GitHub Actions akan otomatis mendeply saat ada push + +### Situs Dokumentasi +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repositori mencakup konfigurasi kontainer pengembangan +- Codespaces secara otomatis mengatur lingkungan Python dan Node.js +- Buka repositori di Codespace melalui UI GitHub +- Semua dependensi terinstal secara otomatis + +## Panduan Pull Request + +### Sebelum Mengirimkan +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format Judul PR +- Gunakan judul yang jelas dan deskriptif +- Format: `[Komponen] Deskripsi singkat` +- Contoh: + - `[Pelajaran 7] Perbaiki kesalahan impor notebook Python` + - `[Aplikasi Kuis] Tambahkan terjemahan bahasa Jerman` + - `[Dokumentasi] Perbarui README dengan prasyarat baru` + +### Pemeriksaan yang Diperlukan +- Pastikan semua kode berjalan tanpa kesalahan +- Verifikasi notebook dieksekusi sepenuhnya +- Konfirmasi aplikasi Vue.js berhasil dibangun +- Periksa tautan dokumentasi berfungsi +- Uji aplikasi kuis jika dimodifikasi +- Verifikasi terjemahan mempertahankan struktur yang konsisten + +### Panduan Kontribusi +- Ikuti gaya dan pola kode yang ada +- Tambahkan komentar penjelasan untuk logika yang kompleks +- Perbarui dokumentasi yang relevan +- Uji perubahan di berbagai modul pelajaran jika berlaku +- Tinjau file CONTRIBUTING.md + +## Catatan Tambahan + +### Library Umum yang Digunakan +- **pandas**: Manipulasi dan analisis data +- **numpy**: Komputasi numerik +- **matplotlib**: Visualisasi dan plotting data +- **seaborn**: Visualisasi data statistik (beberapa pelajaran) +- **scikit-learn**: Pembelajaran mesin (pelajaran lanjutan) + +### Bekerja dengan File Data +- File data terletak di folder `data/` atau direktori khusus pelajaran +- Sebagian besar notebook mengharapkan file data di jalur relatif +- File CSV adalah format data utama +- Beberapa pelajaran menggunakan JSON untuk contoh data non-relasional + +### Dukungan Multibahasa +- Terjemahan lebih dari 40 bahasa melalui GitHub Actions otomatis +- Workflow terjemahan di `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Terjemahan di folder `translations/` dengan kode bahasa +- Terjemahan kuis di `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opsi Lingkungan Pengembangan +1. **Pengembangan Lokal**: Instal Python, Jupyter, Node.js secara lokal +2. **GitHub Codespaces**: Lingkungan pengembangan instan berbasis cloud +3. **VS Code Dev Containers**: Pengembangan berbasis kontainer lokal +4. **Binder**: Luncurkan notebook di cloud (jika dikonfigurasi) + +### Panduan Konten Pelajaran +- Setiap pelajaran bersifat mandiri tetapi membangun konsep sebelumnya +- Kuis sebelum pelajaran menguji pengetahuan awal +- Kuis setelah pelajaran memperkuat pembelajaran +- Tugas memberikan latihan praktis +- Sketchnotes memberikan ringkasan visual + +### Pemecahan Masalah Umum + +**Masalah Kernel Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Kegagalan Instalasi npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Kesalahan Impor di Notebook:** +- Verifikasi semua library yang diperlukan telah terinstal +- Periksa kompatibilitas versi Python (disarankan Python 3.7+) +- Pastikan lingkungan virtual diaktifkan + +**Docsify Tidak Memuat:** +- Verifikasi Anda melayani dari root repositori +- Periksa bahwa `index.html` ada +- Pastikan akses jaringan yang tepat (port 3000) + +### Pertimbangan Performa +- Dataset besar mungkin membutuhkan waktu untuk dimuat di notebook +- Rendering visualisasi bisa lambat untuk plot yang kompleks +- Server dev Vue.js memungkinkan hot-reload untuk iterasi cepat +- Build produksi dioptimalkan dan diminimalkan + +### Catatan Keamanan +- Jangan komit data sensitif atau kredensial +- Gunakan variabel lingkungan untuk kunci API dalam pelajaran cloud +- Pelajaran terkait Azure mungkin memerlukan kredensial akun Azure +- Pertahankan dependensi tetap diperbarui untuk patch keamanan + +## Kontribusi untuk Terjemahan +- Terjemahan otomatis dikelola melalui GitHub Actions +- Koreksi manual diterima untuk akurasi terjemahan +- Ikuti struktur folder terjemahan yang ada +- Perbarui tautan kuis untuk menyertakan parameter bahasa: `?loc=fr` +- Uji pelajaran yang diterjemahkan untuk memastikan tampilan yang benar + +## Sumber Daya Terkait +- Kurikulum utama: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum Diskusi: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Kurikulum Microsoft lainnya: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Pemeliharaan Proyek +- Pembaruan rutin untuk menjaga konten tetap relevan +- Kontribusi komunitas diterima +- Masalah dilacak di GitHub +- PR ditinjau oleh pemelihara kurikulum +- Tinjauan dan pembaruan konten bulanan + +--- + +**Penafian**: +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Meskipun kami berupaya untuk memberikan hasil yang akurat, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa penerjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file diff --git a/translations/id/README.md b/translations/id/README.md index 5a2c7034..771b2b91 100644 --- a/translations/id/README.md +++ b/translations/id/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Panoramica del Progetto + +Data Science for Beginners è un curriculum completo di 10 settimane e 20 lezioni creato dai Microsoft Azure Cloud Advocates. Il repository è una risorsa didattica che insegna i concetti fondamentali della data science attraverso lezioni basate su progetti, inclusi Jupyter notebook, quiz interattivi e compiti pratici. + +**Tecnologie Chiave:** +- **Jupyter Notebooks**: Principale mezzo di apprendimento utilizzando Python 3 +- **Librerie Python**: pandas, numpy, matplotlib per analisi e visualizzazione dei dati +- **Vue.js 2**: Applicazione per quiz (cartella quiz-app) +- **Docsify**: Generatore di siti di documentazione per accesso offline +- **Node.js/npm**: Gestione dei pacchetti per componenti JavaScript +- **Markdown**: Tutti i contenuti delle lezioni e la documentazione + +**Architettura:** +- Repository educativo multilingue con ampie traduzioni +- Strutturato in moduli di lezione (1-Introduzione fino a 6-Data-Science-In-Wild) +- Ogni lezione include README, notebook, compiti e quiz +- Applicazione per quiz Vue.js autonoma per valutazioni pre/post lezione +- Supporto per GitHub Codespaces e contenitori di sviluppo VS Code + +## Comandi di Configurazione + +### Configurazione del Repository +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Configurazione dell'Ambiente Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Configurazione dell'Applicazione per Quiz +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Server di Documentazione Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Configurazione dei Progetti di Visualizzazione +Per progetti di visualizzazione come meaningful-visualizations (lezione 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Flusso di Lavoro per lo Sviluppo + +### Lavorare con i Jupyter Notebooks +1. Avvia Jupyter nella radice del repository: `jupyter notebook` +2. Naviga nella cartella della lezione desiderata +3. Apri i file `.ipynb` per lavorare sugli esercizi +4. I notebook sono autonomi con spiegazioni e celle di codice +5. La maggior parte dei notebook utilizza pandas, numpy e matplotlib - assicurati che siano installati + +### Struttura delle Lezioni +Ogni lezione contiene tipicamente: +- `README.md` - Contenuto principale della lezione con teoria ed esempi +- `notebook.ipynb` - Esercizi pratici con Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` o `assignment.md` - Compiti pratici +- Cartella `solution/` - Notebook e codice delle soluzioni +- Cartella `images/` - Materiali visivi di supporto + +### Sviluppo dell'Applicazione per Quiz +- Applicazione Vue.js 2 con hot-reload durante lo sviluppo +- Quiz archiviati in `quiz-app/src/assets/translations/` +- Ogni lingua ha la propria cartella di traduzione (en, fr, es, ecc.) +- La numerazione dei quiz parte da 0 e arriva fino a 39 (40 quiz in totale) + +### Aggiungere Traduzioni +- Le traduzioni vanno nella cartella `translations/` alla radice del repository +- Ogni lingua ha una struttura completa delle lezioni speculare a quella in inglese +- Traduzione automatizzata tramite GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Istruzioni per i Test + +### Test dell'Applicazione per Quiz +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Test dei Notebook +- Non esiste un framework di test automatizzato per i notebook +- Validazione manuale: Esegui tutte le celle in sequenza per assicurarti che non ci siano errori +- Verifica che i file di dati siano accessibili e che gli output vengano generati correttamente +- Controlla che le visualizzazioni vengano renderizzate correttamente + +### Test della Documentazione +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Controlli di Qualità del Codice +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Linee Guida per lo Stile del Codice + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Segui le linee guida di stile PEP 8 per il codice Python +- Usa nomi di variabili chiari che spieghino i dati analizzati +- Includi celle markdown con spiegazioni prima delle celle di codice +- Mantieni le celle di codice focalizzate su concetti o operazioni singole +- Usa pandas per la manipolazione dei dati, matplotlib per la visualizzazione +- Modello comune di importazione: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Segui la guida di stile Vue.js 2 e le migliori pratiche +- Configurazione ESLint in `quiz-app/package.json` +- Usa componenti Vue a file singolo (.vue files) +- Mantieni un'architettura basata sui componenti +- Esegui `npm run lint` prima di inviare modifiche + +### Documentazione Markdown +- Usa una gerarchia chiara di intestazioni (# ## ### ecc.) +- Includi blocchi di codice con specificatori di linguaggio +- Aggiungi testo alternativo per le immagini +- Collega lezioni e risorse correlate +- Mantieni lunghezze di riga ragionevoli per la leggibilità + +### Organizzazione dei File +- Contenuti delle lezioni in cartelle numerate (01-defining-data-science, ecc.) +- Soluzioni in sottocartelle dedicate `solution/` +- Le traduzioni rispecchiano la struttura inglese nella cartella `translations/` +- Mantieni i file di dati in `data/` o cartelle specifiche per le lezioni + +## Build e Deployment + +### Deployment dell'Applicazione per Quiz +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Deployment di Azure Static Web Apps +L'app quiz può essere distribuita su Azure Static Web Apps: +1. Crea una risorsa Azure Static Web App +2. Connetti al repository GitHub +3. Configura le impostazioni di build: + - Posizione dell'app: `quiz-app` + - Posizione dell'output: `dist` +4. Il workflow GitHub Actions distribuirà automaticamente al push + +### Sito di Documentazione +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Il repository include configurazione del contenitore di sviluppo +- Codespaces configura automaticamente l'ambiente Python e Node.js +- Apri il repository in Codespace tramite l'interfaccia GitHub +- Tutte le dipendenze vengono installate automaticamente + +## Linee Guida per le Pull Request + +### Prima di Inviare +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formato del Titolo della PR +- Usa titoli chiari e descrittivi +- Formato: `[Componente] Breve descrizione` +- Esempi: + - `[Lezione 7] Correggi errore di importazione nel notebook Python` + - `[Applicazione Quiz] Aggiungi traduzione in tedesco` + - `[Documentazione] Aggiorna README con nuovi prerequisiti` + +### Controlli Richiesti +- Assicurati che tutto il codice venga eseguito senza errori +- Verifica che i notebook vengano eseguiti completamente +- Conferma che le app Vue.js vengano compilate con successo +- Controlla che i link della documentazione funzionino +- Testa l'app quiz se modificata +- Verifica che le traduzioni mantengano una struttura coerente + +### Linee Guida per il Contributo +- Segui lo stile e i modelli di codice esistenti +- Aggiungi commenti esplicativi per logiche complesse +- Aggiorna la documentazione pertinente +- Testa le modifiche su diversi moduli di lezione, se applicabile +- Consulta il file CONTRIBUTING.md + +## Note Aggiuntive + +### Librerie Comuni Utilizzate +- **pandas**: Manipolazione e analisi dei dati +- **numpy**: Calcolo numerico +- **matplotlib**: Visualizzazione e grafici dei dati +- **seaborn**: Visualizzazione statistica dei dati (alcune lezioni) +- **scikit-learn**: Machine learning (lezioni avanzate) + +### Lavorare con i File di Dati +- File di dati situati nella cartella `data/` o nelle directory specifiche delle lezioni +- La maggior parte dei notebook si aspetta file di dati in percorsi relativi +- I file CSV sono il formato principale dei dati +- Alcune lezioni utilizzano JSON per esempi di dati non relazionali + +### Supporto Multilingue +- Traduzioni in oltre 40 lingue tramite GitHub Actions automatizzati +- Workflow di traduzione in `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Traduzioni nella cartella `translations/` con codici lingua +- Traduzioni dei quiz in `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opzioni per l'Ambiente di Sviluppo +1. **Sviluppo Locale**: Installa Python, Jupyter, Node.js localmente +2. **GitHub Codespaces**: Ambiente di sviluppo istantaneo basato su cloud +3. **Contenitori Dev di VS Code**: Sviluppo locale basato su contenitori +4. **Binder**: Avvia notebook nel cloud (se configurato) + +### Linee Guida per i Contenuti delle Lezioni +- Ogni lezione è autonoma ma si basa su concetti precedenti +- I quiz pre-lezione testano le conoscenze pregresse +- I quiz post-lezione rafforzano l'apprendimento +- I compiti forniscono pratica pratica +- Gli sketchnotes offrono riassunti visivi + +### Risoluzione dei Problemi Comuni + +**Problemi con il Kernel di Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Errori di Installazione npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Errori di Importazione nei Notebook:** +- Verifica che tutte le librerie richieste siano installate +- Controlla la compatibilità della versione di Python (consigliato Python 3.7+) +- Assicurati che l'ambiente virtuale sia attivato + +**Docsify Non Carica:** +- Verifica che stai servendo dalla radice del repository +- Controlla che `index.html` esista +- Assicurati di avere accesso alla rete corretta (porta 3000) + +### Considerazioni sulle Prestazioni +- I dataset di grandi dimensioni potrebbero richiedere tempo per il caricamento nei notebook +- Il rendering delle visualizzazioni può essere lento per grafici complessi +- Il server di sviluppo Vue.js abilita l'hot-reload per iterazioni rapide +- Le build di produzione sono ottimizzate e minificate + +### Note sulla Sicurezza +- Non devono essere commessi dati sensibili o credenziali +- Usa variabili d'ambiente per eventuali chiavi API nelle lezioni cloud +- Le lezioni relative ad Azure potrebbero richiedere credenziali dell'account Azure +- Mantieni le dipendenze aggiornate per le patch di sicurezza + +## Contribuire alle Traduzioni +- Le traduzioni automatizzate sono gestite tramite GitHub Actions +- Correzioni manuali sono benvenute per migliorare l'accuratezza delle traduzioni +- Segui la struttura esistente delle cartelle di traduzione +- Aggiorna i link dei quiz per includere il parametro della lingua: `?loc=fr` +- Testa le lezioni tradotte per verificarne il corretto rendering + +## Risorse Correlate +- Curriculum principale: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum di discussione: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Altri curricula Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Manutenzione del Progetto +- Aggiornamenti regolari per mantenere i contenuti attuali +- Contributi della comunità benvenuti +- Problemi tracciati su GitHub +- PR revisionate dai manutentori del curriculum +- Revisioni e aggiornamenti mensili dei contenuti + +--- + +**Disclaimer**: +Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. \ No newline at end of file diff --git a/translations/it/README.md b/translations/it/README.md index 35ebc5dc..052a2289 100644 --- a/translations/it/README.md +++ b/translations/it/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## プロジェクト概要 + +Data Science for Beginnersは、Microsoft Azure Cloud Advocatesによって作成された包括的な10週間、20レッスンのカリキュラムです。このリポジトリは、プロジェクトベースのレッスンを通じて、Jupyterノートブック、インタラクティブなクイズ、実践的な課題を含む基礎的なデータサイエンスの概念を教える学習リソースです。 + +**主要技術:** +- **Jupyterノートブック**: Python 3を使用した主要な学習媒体 +- **Pythonライブラリ**: pandas、numpy、matplotlibを使用したデータ分析と可視化 +- **Vue.js 2**: クイズアプリケーション（quiz-appフォルダー） +- **Docsify**: オフラインアクセス用のドキュメントサイト生成ツール +- **Node.js/npm**: JavaScriptコンポーネントのパッケージ管理 +- **Markdown**: すべてのレッスン内容とドキュメント + +**アーキテクチャ:** +- 多言語対応の教育リポジトリで広範な翻訳を提供 +- レッスンモジュール（1-Introductionから6-Data-Science-In-Wildまで）に構造化 +- 各レッスンにはREADME、ノートブック、課題、クイズが含まれる +- 独立したVue.jsクイズアプリケーションでレッスン前後の評価を実施 +- GitHub CodespacesとVS Code開発コンテナをサポート + +## セットアップコマンド + +### リポジトリセットアップ +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python環境セットアップ +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### クイズアプリケーションセットアップ +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsifyドキュメントサーバー +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### 可視化プロジェクトセットアップ +meaningful-visualizations（レッスン13）のような可視化プロジェクトの場合: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## 開発ワークフロー + +### Jupyterノートブックの操作 +1. リポジトリのルートでJupyterを開始: `jupyter notebook` +2. 希望するレッスンフォルダーに移動 +3. `.ipynb`ファイルを開いて演習を進める +4. ノートブックは説明とコードセルを含む自己完結型 +5. ほとんどのノートブックはpandas、numpy、matplotlibを使用 - これらがインストールされていることを確認 + +### レッスン構成 +各レッスンには通常以下が含まれます: +- `README.md` - 理論と例を含む主要なレッスン内容 +- `notebook.ipynb` - 実践的なJupyterノートブック演習 +- `assignment.ipynb`または`assignment.md` - 練習課題 +- `solution/`フォルダー - 解答ノートブックとコード +- `images/`フォルダー - 補助的な視覚資料 + +### クイズアプリケーション開発 +- Vue.js 2アプリケーションで開発中にホットリロードを使用 +- クイズは`quiz-app/src/assets/translations/`に保存 +- 各言語には独自の翻訳フォルダー（en、fr、esなど）がある +- クイズ番号は0から始まり、39まで（合計40クイズ） + +### 翻訳の追加 +- 翻訳はリポジトリルートの`translations/`フォルダーに配置 +- 各言語は英語の構造を完全にミラーリング +- GitHub Actionsによる自動翻訳（co-op-translator.yml） + +## テスト手順 + +### クイズアプリケーションテスト +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### ノートブックテスト +- ノートブックには自動テストフレームワークが存在しない +- 手動検証: すべてのセルを順番に実行してエラーがないことを確認 +- データファイルがアクセス可能で出力が正しく生成されることを確認 +- 可視化が正しくレンダリングされることを確認 + +### ドキュメントテスト +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### コード品質チェック +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## コードスタイルガイドライン + +### Python（Jupyterノートブック） +- PythonコードのPEP 8スタイルガイドラインに従う +- 分析するデータを説明する明確な変数名を使用 +- コードセルの前に説明を含むMarkdownセルを追加 +- コードセルは単一の概念または操作に集中させる +- データ操作にはpandas、可視化にはmatplotlibを使用 +- 一般的なインポートパターン: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2のスタイルガイドとベストプラクティスに従う +- ESLint設定は`quiz-app/package.json`に記載 +- Vueの単一ファイルコンポーネント（.vueファイル）を使用 +- コンポーネントベースのアーキテクチャを維持 +- コミット前に`npm run lint`を実行 + +### Markdownドキュメント +- 明確な見出し階層（# ## ###など）を使用 +- 言語指定付きのコードブロックを含める +- 画像には代替テキストを追加 +- 関連するレッスンやリソースへのリンクを追加 +- 読みやすさのために行の長さを適切に保つ + +### ファイル構成 +- レッスン内容は番号付きフォルダー（01-defining-data-scienceなど）に配置 +- 解答は専用の`solution/`サブフォルダーに配置 +- 翻訳は英語の構造をミラーリングして`translations/`フォルダーに配置 +- データファイルは`data/`またはレッスン専用フォルダーに保存 + +## ビルドとデプロイ + +### クイズアプリケーションのデプロイ +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Appsのデプロイ +クイズアプリはAzure Static Web Appsにデプロイ可能: +1. Azure Static Web Appリソースを作成 +2. GitHubリポジトリに接続 +3. ビルド設定を構成: + - アプリの場所: `quiz-app` + - 出力の場所: `dist` +4. GitHub Actionsワークフローがプッシュ時に自動デプロイ + +### ドキュメントサイト +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- リポジトリには開発コンテナ構成が含まれる +- CodespacesはPythonとNode.js環境を自動的にセットアップ +- GitHub UIを介してリポジトリをCodespaceで開く +- すべての依存関係が自動的にインストールされる + +## プルリクエストガイドライン + +### 提出前 +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PRタイトル形式 +- 明確で説明的なタイトルを使用 +- フォーマット: `[コンポーネント] 簡単な説明` +- 例: + - `[Lesson 7] Pythonノートブックのインポートエラーを修正` + - `[Quiz App] ドイツ語翻訳を追加` + - `[Docs] 新しい前提条件をREADMEに更新` + +### 必須チェック +- すべてのコードがエラーなく実行されることを確認 +- ノートブックが完全に実行されることを確認 +- Vue.jsアプリが正常にビルドされることを確認 +- ドキュメントリンクが機能することを確認 +- クイズアプリケーションを変更した場合はテスト +- 翻訳が一貫した構造を維持していることを確認 + +### 貢献ガイドライン +- 既存のコードスタイルとパターンに従う +- 複雑なロジックには説明コメントを追加 +- 関連するドキュメントを更新 +- 適用可能な場合は異なるレッスンモジュールで変更をテスト +- CONTRIBUTING.mdファイルを確認 + +## 追加の注意事項 + +### 使用される一般的なライブラリ +- **pandas**: データ操作と分析 +- **numpy**: 数値計算 +- **matplotlib**: データの可視化とプロット +- **seaborn**: 統計データの可視化（一部のレッスン） +- **scikit-learn**: 機械学習（高度なレッスン） + +### データファイルの操作 +- データファイルは`data/`フォルダーまたはレッスン専用ディレクトリに配置 +- ほとんどのノートブックはデータファイルを相対パスで期待 +- CSVファイルが主なデータ形式 +- 一部のレッスンでは非リレーショナルデータ例としてJSONを使用 + +### 多言語対応 +- GitHub Actionsによる40以上の言語翻訳 +- 翻訳ワークフローは`.github/workflows/co-op-translator.yml`に記載 +- 翻訳は`translations/`フォルダーに言語コード付きで配置 +- クイズ翻訳は`quiz-app/src/assets/translations/`に保存 + +### 開発環境オプション +1. **ローカル開発**: Python、Jupyter、Node.jsをローカルにインストール +2. **GitHub Codespaces**: クラウドベースの即時開発環境 +3. **VS Code開発コンテナ**: ローカルコンテナベースの開発 +4. **Binder**: クラウドでノートブックを起動（設定されている場合） + +### レッスン内容ガイドライン +- 各レッスンは独立しているが、前の概念を基に構築 +- レッスン前のクイズで事前知識をテスト +- レッスン後のクイズで学習を強化 +- 課題で実践的な練習を提供 +- スケッチノートで視覚的な要約を提供 + +### よくある問題のトラブルシューティング + +**Jupyterカーネルの問題:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npmインストールの失敗:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**ノートブックのインポートエラー:** +- 必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認 +- Pythonバージョンの互換性を確認（Python 3.7以上推奨） +- 仮想環境が有効化されていることを確認 + +**Docsifyが読み込まれない:** +- リポジトリルートから提供していることを確認 +- `index.html`が存在することを確認 +- 適切なネットワークアクセス（ポート3000）を確認 + +### パフォーマンスに関する注意事項 +- 大規模なデータセットはノートブックで読み込むのに時間がかかる場合がある +- 複雑なプロットの可視化レンダリングが遅くなる可能性がある +- Vue.js開発サーバーはホットリロードを有効にして迅速な反復を可能に +- 本番ビルドは最適化され、縮小される + +### セキュリティに関する注意事項 +- 機密データや資格情報をコミットしない +- クラウドレッスンでのAPIキーは環境変数を使用 +- Azure関連のレッスンではAzureアカウント資格情報が必要な場合がある +- セキュリティパッチのために依存関係を最新に保つ + +## 翻訳への貢献 +- GitHub Actionsによる自動翻訳管理 +- 翻訳の正確性向上のための手動修正歓迎 +- 既存の翻訳フォルダー構造に従う +- クイズリンクに言語パラメータを追加: `?loc=fr` +- 翻訳されたレッスンが正しくレンダリングされることをテスト + +## 関連リソース +- メインカリキュラム: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- ディスカッションフォーラム: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- その他のMicrosoftカリキュラム: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## プロジェクトの維持管理 +- コンテンツを最新に保つための定期的な更新 +- コミュニティの貢献を歓迎 +- GitHubで問題を追跡 +- カリキュラム管理者によるPRレビュー +- 毎月のコンテンツレビューと更新 + +--- + +**免責事項**: +この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書を正式な情報源としてお考えください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は一切の責任を負いません。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/ja/README.md b/translations/ja/README.md index 1cee2391..87c8051b 100644 --- a/translations/ja/README.md +++ b/translations/ja/README.md @@ -1,40 +1,40 @@ # 初心者のためのデータサイエンス - カリキュラム -[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespacesで開く](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub ライセンス](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub コントリビューター](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub イシュー](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub プルリクエスト](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PR歓迎](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub ウォッチャー](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub フォーク](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub スター](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) [![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週間、20レッスンのカリキュラムを提供します。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための詳細な指示、解答例、課題が含まれています。プロジェクトベースの学習法により、実際に作業をしながら学ぶことで、新しいスキルを確実に身につけることができます。 +MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週間、20レッスンのカリキュラムを提供します。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解答例、課題が含まれています。プロジェクトベースの学習法により、実際に作業をしながら学ぶことで、新しいスキルを確実に身につけることができます。 **著者の皆様に感謝します:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). **🙏 特別な感謝 🙏 をMicrosoft Student Ambassadorの著者、レビューアー、コンテンツ提供者の皆様に:** 特にAaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ja.png)| +|![@sketchthedocsによるスケッチノート https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ja.png)| |:---:| -| 初心者のためのデータサイエンス - _スケッチノート by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| 初心者のためのデータサイエンス - _[@nitya](https://twitter.com/nitya)によるスケッチノート_ | ### 🌐 多言語対応 @@ -42,16 +42,16 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週 [フランス語](../fr/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [アラビア語](../ar/README.md) | [ペルシャ語 (ファルシ)](../fa/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [中国語 (簡体字)](../zh/README.md) | [中国語 (繁体字, マカオ)](../mo/README.md) | [中国語 (繁体字, 香港)](../hk/README.md) | [中国語 (繁体字, 台湾)](../tw/README.md) | [日本語](./README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [パンジャブ語 (グルムキー)](../pa/README.md) | [ポルトガル語 (ポルトガル)](../pt/README.md) | [ポルトガル語 (ブラジル)](../br/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | 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AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)に参加してください。GitHub Copilotをデータサイエンスで活用するためのヒントやコツを学べます。 -![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ja.jpg) +![Learn with AIシリーズ](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ja.jpg) -# 学生の皆さんへ +# 学生の方へ 以下のリソースから始めてみましょう： @@ -60,13 +60,13 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週 # 始め方 -> **教師の皆様へ**: このカリキュラムの使用方法について[いくつかの提案](for-teachers.md)を含めています。ぜひ[ディスカッションフォーラム](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)でフィードバックをお寄せください！ +> **教師の方へ**: このカリキュラムの使用方法について[いくつかの提案](for-teachers.md)を含めています。フィードバックは[ディスカッションフォーラム](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)でお待ちしています！ -> **[学生の皆様へ](https://aka.ms/student-page)**: このカリキュラムを個人で使用するには、リポジトリ全体をフォークし、事前クイズから始めて自分で演習を完了してください。その後、講義を読み、残りの活動を完了します。解答コードをコピーするのではなく、レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを目指してください。ただし、解答コードは各プロジェクト指向のレッスンの/solutionsフォルダーにあります。また、友達と勉強グループを作り、一緒にコンテンツを進めるのも良いアイデアです。さらに学習を進めるには、[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)をお勧めします。 +> **[学生の方へ](https://aka.ms/student-page)**: このカリキュラムを個人で使用するには、リポジトリ全体をフォークし、事前講義クイズから始めて自分で演習を完了してください。その後、講義を読み、残りの活動を完了します。解答コードをコピーするのではなく、レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを目指してください。ただし、解答コードは各プロジェクト指向のレッスンの/solutionsフォルダーにあります。また、友達と勉強グループを作り、一緒にコンテンツを進めるのも良いアイデアです。さらに学習を進めるには、[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)をお勧めします。 ## チーム紹介 -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![プロモーション動画](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "プロモーション動画") **Gif作成者:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -74,9 +74,9 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週 ## 教育方針 -このカリキュラムを構築する際に、プロジェクトベースであることと頻繁なクイズを含むことの2つの教育方針を選びました。このシリーズの終わりまでに、学生はデータサイエンスの基本原則、倫理的な概念、データ準備、データの扱い方のさまざまな方法、データの可視化、データ分析、データサイエンスの実世界での活用例などを学びます。 +このカリキュラムを構築する際に、プロジェクトベースであることと頻繁なクイズを含むことの2つの教育方針を採用しました。このシリーズの終わりまでに、学生はデータサイエンスの基本原則、倫理的な概念、データ準備、データの扱い方のさまざまな方法、データの可視化、データ分析、データサイエンスの実際の使用例などを学びます。 -さらに、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意欲を高め、授業後のクイズはさらに記憶を定着させます。このカリキュラムは柔軟で楽しいものになるよう設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小規模なものから始まり、10週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。 +さらに、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意欲を高め、授業後のクイズは学習内容の定着を促します。このカリキュラムは柔軟で楽しいものになるよう設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小規模なものから始まり、10週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。 > [行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献方法](CONTRIBUTING.md)、[翻訳ガイドライン](TRANSLATIONS.md)をご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！ @@ -85,8 +85,8 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週 - オプションのスケッチノート - オプションの補足動画 - レッスン前のウォームアップクイズ -- 書かれたレッスン内容 -- プロジェクトベースのレッスンでは、プロジェクトを構築するためのステップバイステップガイド +- 書面によるレッスン +- プロジェクトベースのレッスンでは、プロジェクトの構築方法に関するステップバイステップガイド - 知識チェック - チャレンジ - 補足読書 @@ -100,25 +100,25 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週 |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ja.png)| |:---:| -| データサイエンス初心者向けロードマップ - _スケッチノート作成者: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| データサイエンス初心者向けロードマップ - _スケッチノート by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | レッスン番号 | トピック | レッスングループ | 学習目標 | リンクされたレッスン | 著者 | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | データサイエンスの定義 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データサイエンスの基本概念と、それが人工知能、機械学習、ビッグデータとどのように関連しているかを学ぶ。 | [レッスン](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [動画](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | データサイエンスの定義 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データサイエンスの基本概念と、それが人工知能、機械学習、大量データとどのように関連しているかを学ぶ。 | [レッスン](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [動画](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | データサイエンス倫理 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データ倫理の概念、課題、フレームワーク。 | [レッスン](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | データの定義 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データの分類方法とその一般的なソース。 | [レッスン](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | 統計と確率のイントロダクション | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データを理解するための確率と統計の数学的手法。 | [レッスン](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [動画](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | リレーショナルデータの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | リレーショナルデータの紹介と、SQL（「シークエル」と発音）を使用したリレーショナルデータの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | NoSQLデータの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | 非リレーショナルデータの紹介、そのさまざまな種類、およびドキュメントデータベースの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Pythonの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | Pandasなどのライブラリを使用したPythonによるデータ探索の基本。Pythonプログラミングの基礎的な理解が推奨される。 | [レッスン](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [動画](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 07 | Pythonの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | Pandasなどのライブラリを使用したPythonによるデータ探索の基本。Pythonプログラミングの基礎的な理解が推奨されます。 | [レッスン](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [動画](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | データ準備 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | 欠損、不正確、不完全なデータの課題に対処するためのデータクリーニングと変換技術に関するトピック。 | [レッスン](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | 数量の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlibを使用して鳥のデータを可視化する方法を学ぶ 🦆 | [レッスン](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | データ分布の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 区間内の観察と傾向を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | 比率の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 離散的およびグループ化された割合を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | 関係性の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | データセットとその変数間の接続と相関を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | 意味のある可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 効果的な問題解決と洞察のために、可視化を価値あるものにするための技術とガイダンス。 | [レッスン](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | データサイエンスライフサイクルのイントロダクション | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルの紹介と、データの取得と抽出の最初のステップ。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | 分析 | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、データを分析するための技術に焦点を当てる。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 13 | 意味のある可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 問題解決と洞察を効果的にするための価値ある可視化を作成するための技術とガイダンス。 | [レッスン](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | データサイエンスライフサイクルのイントロダクション | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルの紹介とその最初のステップであるデータの取得と抽出。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | 分析 | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、データを分析する技術に焦点を当てる。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | コミュニケーション | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、意思決定者が理解しやすい形でデータから得られた洞察を提示することに焦点を当てる。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | クラウドでのデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | クラウドでのデータサイエンスとその利点を紹介する一連のレッスン。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | クラウドでのデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ローコードツールを使用したモデルのトレーニング。 |[レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) と [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | @@ -127,35 +127,35 @@ MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週 ## GitHub Codespaces -Codespaceでこのサンプルを開く手順: -1. 「Code」ドロップダウンメニューをクリックし、「Open with Codespaces」オプションを選択。 -2. ペインの下部で「+ New codespace」を選択。 -詳細については、[GitHubのドキュメント](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)を参照してください。 +以下の手順に従って、このサンプルをCodespaceで開いてください： +1. 「Code」ドロップダウンメニューをクリックし、「Open with Codespaces」オプションを選択します。 +2. ペインの下部にある「+ New codespace」を選択します。 +詳細については、[GitHubのドキュメント](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)をご覧ください。 ## VSCode Remote - Containers -VSCodeのRemote - Containers拡張機能を使用して、ローカルマシンでこのリポジトリをコンテナ内で開く手順: +以下の手順に従って、ローカルマシンとVSCodeを使用してこのリポジトリをコンテナで開いてください。VS Code Remote - Containers拡張機能を使用します： -1. 初めて開発コンテナを使用する場合は、[開始ドキュメント](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)でシステムが必要条件を満たしていることを確認してください（例: Dockerがインストールされていること）。 +1. 開発コンテナを初めて使用する場合は、[開始ガイド](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)でシステムが必要条件を満たしていることを確認してください（例：Dockerがインストールされていること）。 -このリポジトリを使用するには、以下のいずれかの方法を選択してください: +このリポジトリを使用するには、以下のいずれかの方法を選択してください： **注意**: 内部的には、Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** コマンドを使用して、ソースコードをローカルファイルシステムではなくDockerボリュームにクローンします。[ボリューム](https://docs.docker.com/storage/volumes/)はコンテナデータを永続化するための推奨メカニズムです。 -または、ローカルにクローンまたはダウンロードしたリポジトリを開く: +または、ローカルにクローンまたはダウンロードしたリポジトリを開く： -- このリポジトリをローカルファイルシステムにクローン。 -- F1キーを押して、**Remote-Containers: Open Folder in Container...** コマンドを選択。 -- このフォルダのクローンコピーを選択し、コンテナが起動するのを待って試してみてください。 +- このリポジトリをローカルファイルシステムにクローンします。 +- F1キーを押して、**Remote-Containers: Open Folder in Container...** コマンドを選択します。 +- クローンしたフォルダを選択し、コンテナが起動するのを待って試してみてください。 ## オフラインアクセス -[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使用して、このドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)してローカルマシンにセットアップし、このリポジトリのルートフォルダで`docsify serve`と入力してください。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます: `localhost:3000`。 +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使用して、このドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)してローカルマシンにインストールし、このリポジトリのルートフォルダで`docsify serve`と入力してください。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます：`localhost:3000`。 -> 注意: Docsifyではノートブックはレンダリングされません。そのため、ノートブックを実行する必要がある場合は、Pythonカーネルを使用してVS Codeで別途実行してください。 +> 注意：Docsifyではノートブックはレンダリングされません。そのため、ノートブックを実行する必要がある場合は、Pythonカーネルを実行しているVS Codeで別途行ってください。 ## その他のカリキュラム -私たちのチームは他のカリキュラムも制作しています！以下をチェックしてください: +私たちのチームは他のカリキュラムも制作しています！以下をご覧ください： - [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -177,7 +177,17 @@ VSCodeのRemote - Containers拡張機能を使用して、ローカルマシン - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## ヘルプを得る + +行き詰まったり、AIアプリの構築に関する質問がある場合は、以下に参加してください： + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +製品のフィードバックや構築中のエラーがある場合は、以下をご覧ください： + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **免責事項**: -この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書を正式な情報源としてご参照ください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や解釈の誤りについて、当方は責任を負いません。 \ No newline at end of file +この文書は、AI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知ください。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は責任を負いません。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/ko/AGENTS.md b/translations/ko/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..eb658aee --- /dev/null +++ b/translations/ko/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## 프로젝트 개요 + +Data Science for Beginners는 Microsoft Azure Cloud Advocates가 제작한 10주, 20강의 종합 커리큘럼입니다. 이 저장소는 Jupyter 노트북, 인터랙티브 퀴즈, 실습 과제를 포함한 프로젝트 기반 강의를 통해 데이터 과학의 기초 개념을 가르치는 학습 자료입니다. + +**주요 기술:** +- **Jupyter 노트북**: Python 3을 사용한 주요 학습 매체 +- **Python 라이브러리**: pandas, numpy, matplotlib을 활용한 데이터 분석 및 시각화 +- **Vue.js 2**: 퀴즈 애플리케이션 (quiz-app 폴더) +- **Docsify**: 오프라인 접근을 위한 문서 사이트 생성기 +- **Node.js/npm**: JavaScript 구성 요소를 위한 패키지 관리 +- **Markdown**: 모든 강의 내용 및 문서화 + +**아키텍처:** +- 다국어 교육용 저장소로 광범위한 번역 제공 +- 강의 모듈로 구성 (1-Introduction부터 6-Data-Science-In-Wild까지) +- 각 강의는 README, 노트북, 과제, 퀴즈를 포함 +- 독립 실행형 Vue.js 퀴즈 애플리케이션으로 강의 전후 평가 가능 +- GitHub Codespaces 및 VS Code 개발 컨테이너 지원 + +## 설정 명령어 + +### 저장소 설정 +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python 환경 설정 +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### 퀴즈 애플리케이션 설정 +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify 문서 서버 +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### 시각화 프로젝트 설정 +예: meaningful-visualizations (13강): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## 개발 워크플로우 + +### Jupyter 노트북 작업 +1. 저장소 루트에서 Jupyter 시작: `jupyter notebook` +2. 원하는 강의 폴더로 이동 +3. `.ipynb` 파일 열어 연습 진행 +4. 노트북은 설명과 코드 셀이 포함된 독립형 자료 +5. 대부분의 노트북은 pandas, numpy, matplotlib을 사용 - 설치 확인 필요 + +### 강의 구조 +각 강의는 일반적으로 다음을 포함합니다: +- `README.md` - 이론 및 예제를 포함한 주요 강의 내용 +- `notebook.ipynb` - 실습 Jupyter 노트북 연습 +- `assignment.ipynb` 또는 `assignment.md` - 실습 과제 +- `solution/` 폴더 - 솔루션 노트북 및 코드 +- `images/` 폴더 - 지원 시각 자료 + +### 퀴즈 애플리케이션 개발 +- Vue.js 2 애플리케이션으로 개발 중 핫 리로드 지원 +- 퀴즈는 `quiz-app/src/assets/translations/`에 저장 +- 각 언어는 자체 번역 폴더를 가짐 (en, fr, es 등) +- 퀴즈 번호는 0부터 시작하여 총 40개 + +### 번역 추가 +- 번역은 저장소 루트의 `translations/` 폴더에 저장 +- 각 언어는 영어 구조를 그대로 따름 +- GitHub Actions를 통한 자동 번역 (co-op-translator.yml) + +## 테스트 지침 + +### 퀴즈 애플리케이션 테스트 +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### 노트북 테스트 +- 노트북에 대한 자동화된 테스트 프레임워크는 없음 +- 수동 검증: 모든 셀을 순서대로 실행하여 오류 없는지 확인 +- 데이터 파일 접근 가능 여부 및 출력 생성 확인 +- 시각화가 올바르게 렌더링되는지 확인 + +### 문서 테스트 +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### 코드 품질 검사 +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## 코드 스타일 지침 + +### Python (Jupyter 노트북) +- Python 코드에 대해 PEP 8 스타일 지침 준수 +- 분석 중인 데이터를 설명하는 명확한 변수명 사용 +- 코드 셀 앞에 설명이 포함된 Markdown 셀 추가 +- 코드 셀은 단일 개념 또는 작업에 집중 +- 데이터 조작에는 pandas, 시각화에는 matplotlib 사용 +- 일반적인 import 패턴: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2 스타일 가이드 및 모범 사례 준수 +- `quiz-app/package.json`에 ESLint 구성 +- Vue 단일 파일 구성 요소 (.vue 파일) 사용 +- 컴포넌트 기반 아키텍처 유지 +- 변경 사항 커밋 전에 `npm run lint` 실행 + +### Markdown 문서화 +- 명확한 제목 계층 구조 사용 (# ## ### 등) +- 언어 지정자를 포함한 코드 블록 추가 +- 이미지에 alt 텍스트 추가 +- 관련 강의 및 리소스 링크 추가 +- 가독성을 위해 적절한 줄 길이 유지 + +### 파일 구성 +- 번호가 매겨진 폴더에 강의 내용 저장 (01-defining-data-science 등) +- 솔루션은 전용 `solution/` 하위 폴더에 저장 +- 번역은 영어 구조를 그대로 따르는 `translations/` 폴더에 저장 +- 데이터 파일은 `data/` 또는 강의별 폴더에 저장 + +## 빌드 및 배포 + +### 퀴즈 애플리케이션 배포 +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps 배포 +퀴즈 애플리케이션은 Azure Static Web Apps에 배포 가능: +1. Azure Static Web App 리소스 생성 +2. GitHub 저장소 연결 +3. 빌드 설정 구성: + - 앱 위치: `quiz-app` + - 출력 위치: `dist` +4. GitHub Actions 워크플로우가 푸시 시 자동 배포 + +### 문서 사이트 +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- 저장소에 개발 컨테이너 구성 포함 +- Codespaces가 Python 및 Node.js 환경 자동 설정 +- GitHub UI를 통해 저장소를 Codespace에서 열기 +- 모든 종속성이 자동으로 설치됨 + +## Pull Request 지침 + +### 제출 전 +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR 제목 형식 +- 명확하고 설명적인 제목 사용 +- 형식: `[컴포넌트] 간단한 설명` +- 예시: + - `[Lesson 7] Fix Python notebook import error` + - `[Quiz App] Add German translation` + - `[Docs] Update README with new prerequisites` + +### 필수 검사 +- 모든 코드가 오류 없이 실행되는지 확인 +- 노트북이 완전히 실행되는지 검증 +- Vue.js 애플리케이션이 성공적으로 빌드되는지 확인 +- 문서 링크가 작동하는지 확인 +- 수정된 경우 퀴즈 애플리케이션 테스트 +- 번역이 일관된 구조를 유지하는지 확인 + +### 기여 지침 +- 기존 코드 스타일 및 패턴 준수 +- 복잡한 로직에 대한 설명 주석 추가 +- 관련 문서 업데이트 +- 변경 사항이 적용되는 경우 여러 강의 모듈에서 테스트 +- CONTRIBUTING.md 파일 검토 + +## 추가 참고 사항 + +### 사용된 주요 라이브러리 +- **pandas**: 데이터 조작 및 분석 +- **numpy**: 수치 계산 +- **matplotlib**: 데이터 시각화 및 플로팅 +- **seaborn**: 통계적 데이터 시각화 (일부 강의) +- **scikit-learn**: 머신 러닝 (고급 강의) + +### 데이터 파일 작업 +- 데이터 파일은 `data/` 폴더 또는 강의별 디렉토리에 위치 +- 대부분의 노트북은 상대 경로에서 데이터 파일을 기대 +- CSV 파일이 주요 데이터 형식 +- 일부 강의는 비관계형 데이터 예제를 위해 JSON 사용 + +### 다국어 지원 +- GitHub Actions를 통한 40개 이상의 언어 번역 +- 번역 워크플로우는 `.github/workflows/co-op-translator.yml`에 있음 +- 번역은 언어 코드가 포함된 `translations/` 폴더에 저장 +- 퀴즈 번역은 `quiz-app/src/assets/translations/`에 저장 + +### 개발 환경 옵션 +1. **로컬 개발**: Python, Jupyter, Node.js를 로컬에 설치 +2. **GitHub Codespaces**: 클라우드 기반 즉시 개발 환경 +3. **VS Code Dev Containers**: 로컬 컨테이너 기반 개발 +4. **Binder**: 클라우드에서 노트북 실행 (구성된 경우) + +### 강의 내용 지침 +- 각 강의는 독립적이지만 이전 개념을 기반으로 구축 +- 강의 전 퀴즈는 사전 지식을 테스트 +- 강의 후 퀴즈는 학습을 강화 +- 과제는 실습 연습 제공 +- 스케치노트는 시각적 요약 제공 + +### 일반적인 문제 해결 + +**Jupyter 커널 문제:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm 설치 실패:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**노트북에서 Import 오류:** +- 필요한 모든 라이브러리가 설치되었는지 확인 +- Python 버전 호환성 확인 (Python 3.7+ 권장) +- 가상 환경이 활성화되었는지 확인 + +**Docsify가 로드되지 않음:** +- 저장소 루트에서 제공 중인지 확인 +- `index.html`이 존재하는지 확인 +- 적절한 네트워크 접근 확인 (포트 3000) + +### 성능 고려 사항 +- 대규모 데이터셋은 노트북에서 로드 시간이 걸릴 수 있음 +- 복잡한 플롯의 시각화 렌더링이 느릴 수 있음 +- Vue.js 개발 서버는 빠른 반복을 위한 핫 리로드 제공 +- 프로덕션 빌드는 최적화되고 축소됨 + +### 보안 참고 사항 +- 민감한 데이터나 자격 증명은 커밋하지 말 것 +- 클라우드 강의에서 API 키는 환경 변수로 사용 +- Azure 관련 강의는 Azure 계정 자격 증명이 필요할 수 있음 +- 보안 패치를 위해 종속성을 최신 상태로 유지 + +## 번역 기여 +- GitHub Actions를 통해 자동 번역 관리 +- 번역 정확성을 위한 수동 수정 환영 +- 기존 번역 폴더 구조 준수 +- 퀴즈 링크에 언어 매개변수 추가: `?loc=fr` +- 번역된 강의가 올바르게 렌더링되는지 테스트 + +## 관련 리소스 +- 주요 커리큘럼: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- 학생 허브: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- 토론 포럼: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- 기타 Microsoft 커리큘럼: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## 프로젝트 유지 관리 +- 콘텐츠를 최신 상태로 유지하기 위한 정기 업데이트 +- 커뮤니티 기여 환영 +- GitHub에서 문제 추적 +- 커리큘럼 유지 관리자가 PR 검토 +- 월간 콘텐츠 리뷰 및 업데이트 + +--- + +**면책 조항**: +이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전이 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ko/README.md b/translations/ko/README.md index 43045737..633e9756 100644 --- a/translations/ko/README.md +++ b/translations/ko/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Projekto apžvalga + +„Data Science for Beginners“ yra išsamus 10 savaičių, 20 pamokų mokymo planas, sukurtas „Microsoft Azure Cloud Advocates“. Šis saugykla yra mokymosi šaltinis, kuris moko pagrindinių duomenų mokslo koncepcijų per projektines pamokas, įskaitant Jupyter užrašų knygeles, interaktyvius testus ir praktines užduotis. + +**Pagrindinės technologijos:** +- **Jupyter užrašų knygelės**: Pagrindinė mokymosi priemonė naudojant Python 3 +- **Python bibliotekos**: pandas, numpy, matplotlib duomenų analizei ir vizualizacijai +- **Vue.js 2**: Testų programa (quiz-app aplankas) +- **Docsify**: Dokumentacijos svetainės generatorius neprisijungus +- **Node.js/npm**: Paketų valdymas JavaScript komponentams +- **Markdown**: Visas pamokų turinys ir dokumentacija + +**Architektūra:** +- Daugiakalbė mokomoji saugykla su plačiomis vertimais +- Struktūrizuota į pamokų modulius (nuo 1-Introduction iki 6-Data-Science-In-Wild) +- Kiekviena pamoka apima README, užrašų knygeles, užduotis ir testus +- Savarankiška Vue.js testų programa prieš/pamokos vertinimui +- GitHub Codespaces ir VS Code dev konteinerių palaikymas + +## Nustatymo komandos + +### Saugyklos nustatymas +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python aplinkos nustatymas +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Testų programos nustatymas +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify dokumentacijos serveris +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Vizualizacijos projektų nustatymas +Vizualizacijos projektams, pvz., meaningful-visualizations (13 pamoka): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Vystymo darbo eiga + +### Darbas su Jupyter užrašų knygelėmis +1. Paleiskite Jupyter saugyklos šaknyje: `jupyter notebook` +2. Naršykite į norimą pamokos aplanką +3. Atidarykite `.ipynb` failus, kad atliktumėte pratimus +4. Užrašų knygelės yra savarankiškos su paaiškinimais ir kodų langeliais +5. Dauguma užrašų knygelių naudoja pandas, numpy ir matplotlib - įsitikinkite, kad jos įdiegtos + +### Pamokos struktūra +Kiekviena pamoka paprastai apima: +- `README.md` - Pagrindinis pamokos turinys su teorija ir pavyzdžiais +- `notebook.ipynb` - Praktiniai Jupyter užrašų knygelės pratimai +- `assignment.ipynb` arba `assignment.md` - Praktinės užduotys +- `solution/` aplankas - Sprendimų užrašų knygelės ir kodas +- `images/` aplankas - Palaikomos vizualinės medžiagos + +### Testų programos kūrimas +- Vue.js 2 programa su karštu perkrovimu vystymo metu +- Testai saugomi `quiz-app/src/assets/translations/` +- Kiekviena kalba turi savo vertimų aplanką (en, fr, es ir kt.) +- Testų numeracija prasideda nuo 0 ir tęsiasi iki 39 (iš viso 40 testų) + +### Vertimų pridėjimas +- Vertimai dedami į `translations/` aplanką saugyklos šaknyje +- Kiekviena kalba turi pilną pamokų struktūrą, atspindinčią anglų kalbą +- Automatinis vertimas per GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testavimo instrukcijos + +### Testų programos testavimas +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Užrašų knygelių testavimas +- Automatinės testavimo sistemos užrašų knygelėms nėra +- Rankinis patikrinimas: Paleiskite visus langelius iš eilės, kad įsitikintumėte, jog nėra klaidų +- Patikrinkite, ar duomenų failai yra pasiekiami ir ar rezultatai generuojami teisingai +- Įsitikinkite, kad vizualizacijos tinkamai rodomos + +### Dokumentacijos testavimas +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kodo kokybės patikrinimai +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Kodo stiliaus gairės + +### Python (Jupyter užrašų knygelės) +- Laikykitės PEP 8 stiliaus gairių Python kodui +- Naudokite aiškius kintamųjų pavadinimus, kurie paaiškina analizuojamus duomenis +- Prieš kodų langelius įtraukite markdown langelius su paaiškinimais +- Kodų langelius laikykite sutelktus į vieną koncepciją ar operaciją +- Naudokite pandas duomenų manipuliacijai, matplotlib vizualizacijai +- Įprastas importavimo modelis: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Laikykitės Vue.js 2 stiliaus gairių ir geriausių praktikų +- ESLint konfigūracija `quiz-app/package.json` +- Naudokite Vue vieno failo komponentus (.vue failai) +- Išlaikykite komponentų pagrįstą architektūrą +- Prieš įsipareigojimus paleiskite `npm run lint` + +### Markdown dokumentacija +- Naudokite aiškią antraščių hierarchiją (# ## ### ir kt.) +- Įtraukite kodų blokus su kalbos specifikatoriais +- Pridėkite alternatyvų tekstą vaizdams +- Nuorodos į susijusias pamokas ir išteklius +- Išlaikykite tinkamą eilučių ilgį, kad būtų lengviau skaityti + +### Failų organizavimas +- Pamokų turinys numeruotuose aplankuose (01-defining-data-science ir kt.) +- Sprendimai dedami į atskirus `solution/` aplankus +- Vertimai atspindi anglų struktūrą `translations/` aplanke +- Duomenų failai laikomi `data/` arba pamokai skirtuose aplankuose + +## Kūrimas ir diegimas + +### Testų programos diegimas +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps diegimas +Testų programa gali būti diegiama į Azure Static Web Apps: +1. Sukurkite Azure Static Web App resursą +2. Prisijunkite prie GitHub saugyklos +3. Konfigūruokite kūrimo nustatymus: + - Programos vieta: `quiz-app` + - Išvesties vieta: `dist` +4. GitHub Actions darbo eiga automatiškai diegs po pakeitimų + +### Dokumentacijos svetainė +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Saugykla apima dev konteinerio konfigūraciją +- Codespaces automatiškai nustato Python ir Node.js aplinką +- Atidarykite saugyklą Codespace per GitHub UI +- Visos priklausomybės įdiegiamos automatiškai + +## Pull Request gairės + +### Prieš pateikimą +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR pavadinimo formatas +- Naudokite aiškius, aprašomuosius pavadinimus +- Formatavimas: `[Komponentas] Trumpas aprašymas` +- Pavyzdžiai: + - `[Pamoka 7] Ištaisykite Python užrašų knygelės importavimo klaidą` + - `[Testų programa] Pridėkite vokiečių kalbos vertimą` + - `[Dokumentai] Atnaujinkite README su naujais reikalavimais` + +### Reikalingi patikrinimai +- Įsitikinkite, kad visas kodas veikia be klaidų +- Patikrinkite, ar užrašų knygelės vykdomos visiškai +- Patvirtinkite, kad Vue.js programos sėkmingai kuriamos +- Patikrinkite, ar dokumentacijos nuorodos veikia +- Testuokite testų programą, jei ji buvo pakeista +- Patikrinkite, ar vertimai išlaiko nuoseklią struktūrą + +### Prisidėjimo gairės +- Laikykitės esamo kodo stiliaus ir modelių +- Pridėkite paaiškinamuosius komentarus sudėtingai logikai +- Atnaujinkite susijusią dokumentaciją +- Testuokite pakeitimus skirtinguose pamokų moduliuose, jei taikoma +- Peržiūrėkite CONTRIBUTING.md failą + +## Papildomos pastabos + +### Naudojamos bibliotekos +- **pandas**: Duomenų manipuliacija ir analizė +- **numpy**: Skaitmeninis skaičiavimas +- **matplotlib**: Duomenų vizualizacija ir grafikai +- **seaborn**: Statistinė duomenų vizualizacija (kai kurios pamokos) +- **scikit-learn**: Mašininis mokymasis (pažangios pamokos) + +### Darbas su duomenų failais +- Duomenų failai yra `data/` aplanke arba pamokai skirtuose kataloguose +- Dauguma užrašų knygelių tikisi duomenų failų santykiniais keliais +- CSV failai yra pagrindinis duomenų formatas +- Kai kurios pamokos naudoja JSON nestruktūrizuotų duomenų pavyzdžiams + +### Daugiakalbė parama +- 40+ kalbų vertimai per automatizuotus GitHub Actions +- Vertimo darbo eiga `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Vertimai `translations/` aplanke su kalbos kodais +- Testų vertimai `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Vystymo aplinkos pasirinkimai +1. **Vietinis vystymas**: Įdiekite Python, Jupyter, Node.js vietoje +2. **GitHub Codespaces**: Debesų pagrindu veikianti momentinė vystymo aplinka +3. **VS Code Dev Containers**: Vietinė konteinerių pagrindu veikianti aplinka +4. **Binder**: Paleiskite užrašų knygeles debesyje (jei sukonfigūruota) + +### Pamokų turinio gairės +- Kiekviena pamoka yra savarankiška, bet remiasi ankstesnėmis koncepcijomis +- Prieš pamoką testai tikrina ankstesnes žinias +- Po pamokos testai stiprina mokymąsi +- Užduotys suteikia praktinę patirtį +- Sketchnotes pateikia vizualines santraukas + +### Dažniausiai pasitaikančių problemų sprendimas + +**Jupyter branduolio problemos:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm diegimo klaidos:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Importavimo klaidos užrašų knygelėse:** +- Patikrinkite, ar visos reikalingos bibliotekos yra įdiegtos +- Patikrinkite Python versijos suderinamumą (rekomenduojama Python 3.7+) +- Įsitikinkite, kad virtuali aplinka yra aktyvuota + +**Docsify neveikia:** +- Patikrinkite, ar serveris paleistas iš saugyklos šaknies +- Patikrinkite, ar egzistuoja `index.html` +- Įsitikinkite tinkamu tinklo prieinamumu (3000 prievadas) + +### Našumo apsvarstymai +- Dideli duomenų rinkiniai gali užtrukti, kol bus įkelti užrašų knygelėse +- Vizualizacijos generavimas gali būti lėtas sudėtingiems grafams +- Vue.js vystymo serveris leidžia greitą iteraciją su karštu perkrovimu +- Produkcijos kūrimai yra optimizuoti ir minimizuoti + +### Saugumo pastabos +- Jokių jautrių duomenų ar kredencialų neturėtų būti įsipareigojama +- Naudokite aplinkos kintamuosius bet kokiems API raktams debesų pamokose +- Pamokos, susijusios su Azure, gali reikalauti Azure paskyros kredencialų +- Laikykite priklausomybes atnaujintas dėl saugumo pataisų + +## Prisidėjimas prie vertimų +- Automatiniai vertimai valdomi per GitHub Actions +- Rankiniai pataisymai laukiami dėl vertimo tikslumo +- Laikykitės esamos vertimų aplankų struktūros +- Atnaujinkite testų nuorodas, kad įtrauktumėte kalbos parametrą: `?loc=fr` +- Testuokite išverstus pamokas, kad įsitikintumėte tinkamu rodymu + +## Susiję ištekliai +- Pagrindinis mokymo planas: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Studentų centras: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskusijų forumas: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Kiti Microsoft mokymo planai: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projekto priežiūra +- Reguliarūs atnaujinimai, kad turinys būtų aktualus +- Bendruomenės indėlis laukiami +- Problemos stebimos GitHub +- PR peržiūrimi mokymo plano prižiūrėtojų +- Mėnesiniai turinio peržiūros ir atnaujinimai + +--- + +**Atsakomybės apribojimas**: +Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingą interpretaciją, atsiradusią dėl šio vertimo naudojimo. \ No newline at end of file diff --git a/translations/lt/README.md b/translations/lt/README.md index 8ebc2bed..81a78a13 100644 --- a/translations/lt/README.md +++ b/translations/lt/README.md @@ -1,19 +1,35 @@ -# Duomenų mokslas pradedantiesiems - Mokymo programa +# Duomenų mokslas pradedantiesiems – Mokymo programa -Azure Cloud Advocates iš Microsoft džiaugiasi galėdami pasiūlyti 10 savaičių, 20 pamokų mokymo programą apie duomenų mokslą. Kiekviena pamoka apima prieš pamoką ir po pamokos testus, rašytines instrukcijas, kaip atlikti pamoką, sprendimą ir užduotį. Mūsų projektinis mokymosi metodas leidžia mokytis kuriant, o tai yra įrodytas būdas įsisavinti naujus įgūdžius. +[![Atidaryti GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) + +[![GitHub licencija](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub autoriai](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub problemos](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub užklausos](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub stebėtojai](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub šakės](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub žvaigždės](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) + +[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + +Microsoft Azure Cloud Advocates džiaugiasi galėdami pasiūlyti 10 savaičių, 20 pamokų mokymo programą apie duomenų mokslą. Kiekviena pamoka apima prieš pamoką ir po pamokos pateikiamus testus, rašytines instrukcijas, kaip atlikti užduotis, sprendimus ir užduotis. Mūsų projektinis mokymo metodas leidžia mokytis kuriant, o tai yra įrodytas būdas įtvirtinti naujus įgūdžius. **Nuoširdžiai dėkojame mūsų autoriams:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Speciali padėka 🙏 mūsų [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoriams, recenzentams ir turinio kūrėjams,** ypač Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Ypatinga padėka 🙏 mūsų [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autoriams, recenzentams ir turinio kūrėjams,** ypač Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita 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Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.lt.png)| @@ -22,16 +38,16 @@ Azure Cloud Advocates iš Microsoft džiaugiasi galėdami pasiūlyti 10 savaiči ### 🌐 Daugiakalbė parama -#### Palaikoma per GitHub Action (Automatizuota ir visada atnaujinta) +#### Palaikoma per GitHub Action (automatiškai ir visada atnaujinama) -[Prancūzų](../fr/README.md) | [Ispanų](../es/README.md) | [Vokiečių](../de/README.md) | [Rusų](../ru/README.md) | [Arabų](../ar/README.md) | [Persų (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kinų (supaprastinta)](../zh/README.md) | [Kinų (tradicinė, Makao)](../mo/README.md) | [Kinų (tradicinė, Honkongas)](../hk/README.md) | [Kinų (tradicinė, Taivanas)](../tw/README.md) | [Japonų](../ja/README.md) | [Korėjiečių](../ko/README.md) | 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(Mianmaras)](../my/README.md) +[Prancūzų](../fr/README.md) | [Ispanų](../es/README.md) | [Vokiečių](../de/README.md) | [Rusų](../ru/README.md) | [Arabų](../ar/README.md) | [Persų (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kinų (supaprastinta)](../zh/README.md) | [Kinų (tradicinė, Makao)](../mo/README.md) | [Kinų (tradicinė, Honkongas)](../hk/README.md) | [Kinų (tradicinė, Taivanas)](../tw/README.md) | [Japonų](../ja/README.md) | [Korėjiečių](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengalų](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalų](../ne/README.md) | [Pundžabių (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugalų (Portugalija)](../pt/README.md) | [Portugalų (Brazilija)](../br/README.md) | [Italų](../it/README.md) | [Lenkų](../pl/README.md) | [Turkų](../tr/README.md) | [Graikų](../el/README.md) | [Tajų](../th/README.md) | [Švedų](../sv/README.md) | [Danų](../da/README.md) | [Norvegų](../no/README.md) | [Suomių](../fi/README.md) | [Olandų](../nl/README.md) | 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Čia gausite patarimų ir gudrybių, kaip naudoti GitHub Copilot duomenų mokslui. +Turime vykstančią Discord mokymosi su AI seriją, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 d. iki 30 d. Čia gausite patarimų ir gudrybių, kaip naudoti GitHub Copilot duomenų mokslui. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.lt.jpg) @@ -39,28 +55,28 @@ Turime Discord mokymų su AI seriją, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie m Pradėkite nuo šių išteklių: -- [Studentų centras](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, studentų paketus ir net būdus, kaip gauti nemokamą sertifikato kuponą. Tai puslapis, kurį verta pažymėti ir reguliariai tikrinti, nes turinį keičiame bent kartą per mėnesį. +- [Studentų centras](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, studentų paketus ir net būdus gauti nemokamą sertifikato kuponą. Tai puslapis, kurį verta pažymėti ir reguliariai tikrinti, nes turinys keičiamas bent kartą per mėnesį. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Prisijunkite prie pasaulinės studentų ambasadorių bendruomenės, tai gali būti jūsų kelias į Microsoft. # Pradžia -> **Mokytojai**: mes [įtraukėme keletą pasiūlymų](for-teachers.md), kaip naudoti šią mokymo programą. Laukiame jūsų atsiliepimų [mūsų diskusijų forume](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Mokytojams**: mes [įtraukėme keletą pasiūlymų](for-teachers.md), kaip naudoti šią mokymo programą. Laukiame jūsų atsiliepimų [mūsų diskusijų forume](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Studentai](https://aka.ms/student-page)**: norėdami naudoti šią mokymo programą savarankiškai, nukopijuokite visą repozitoriją ir atlikite užduotis savarankiškai, pradėdami nuo prieš pamoką testo. Tada perskaitykite pamoką ir atlikite likusias veiklas. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne kopijuodami sprendimo kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas /solutions aplankuose kiekvienoje projektinėje pamokoje. Kita idėja būtų suformuoti mokymosi grupę su draugais ir kartu peržiūrėti turinį. Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Studentams](https://aka.ms/student-page)**: norėdami naudoti šią mokymo programą savarankiškai, sukurkite viso saugyklos šakę ir atlikite užduotis savarankiškai, pradėdami nuo prieš paskaitą pateikiamo testo. Tada perskaitykite paskaitą ir atlikite likusias veiklas. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne kopijuodami sprendimų kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas /solutions aplankuose kiekvienoje projektinėje pamokoje. Kita idėja būtų sukurti mokymosi grupę su draugais ir kartu peržiūrėti turinį. Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Susipažinkite su komanda -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![Reklaminis vaizdo įrašas](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Reklaminis vaizdo įrašas") **Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! +> 🎥 Spustelėkite aukščiau esantį vaizdą, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė! ## Pedagogika -Kuriant šią mokymo programą, mes pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų projektinė, ir įtraukti dažnus testus. Iki šios serijos pabaigos studentai išmoks pagrindinius duomenų mokslo principus, įskaitant etikos koncepcijas, duomenų paruošimą, įvairius darbo su duomenimis būdus, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, realaus pasaulio duomenų mokslo panaudojimo atvejus ir daugiau. +Kurdami šią mokymo programą pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų projektinė, ir įtraukti dažnus testus. Iki šios serijos pabaigos studentai išmoks pagrindinius duomenų mokslo principus, įskaitant etikos koncepcijas, duomenų paruošimą, įvairius darbo su duomenimis būdus, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, realaus pasaulio duomenų mokslo naudojimo atvejus ir dar daugiau. -Be to, mažos rizikos testas prieš pamoką nustato studento ketinimą mokytis temos, o antrasis testas po pamokos užtikrina geresnį įsisavinimą. Ši mokymo programa buvo sukurta taip, kad būtų lanksti ir įdomi, ją galima naudoti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo mažų ir tampa vis sudėtingesni iki 10 savaičių ciklo pabaigos. +Be to, mažos rizikos testas prieš pamoką nustato studento ketinimą mokytis temos, o antrasis testas po pamokos užtikrina geresnį įsiminimą. Ši mokymo programa buvo sukurta taip, kad būtų lanksti ir smagi, ją galima naudoti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo mažų ir tampa vis sudėtingesni iki 10 savaičių ciklo pabaigos. > Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo](CONTRIBUTING.md), [Vertimo](TRANSLATIONS.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvių atsiliepimų! @@ -68,40 +84,40 @@ Be to, mažos rizikos testas prieš pamoką nustato studento ketinimą mokytis t - Pasirenkamą sketchnote - Pasirenkamą papildomą vaizdo įrašą -- Prieš pamoką apšilimo testą +- Prieš pamoką pateikiamą testą - Rašytinę pamoką -- Projektinėms pamokoms - žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą +- Projektinėms pamokoms – žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą - Žinių patikrinimus - Iššūkį - Papildomą skaitymą - Užduotį -- [Po pamokos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Po pamokos pateikiamą testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra Quiz-App aplanke, iš viso 40 testų po tris klausimus kiekviename. Jie yra susieti iš pamokų, tačiau testų programėlę galima paleisti vietoje arba įdiegti Azure; sekite instrukcijas `quiz-app` aplanke. Jie palaipsniui lokalizuojami. +> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra Quiz-App aplanke, iš viso 40 testų po tris klausimus kiekviename. Jie yra susieti su pamokomis, tačiau testų programa gali būti paleista lokaliai arba įdiegta Azure; vadovaukitės instrukcijomis `quiz-app` aplanke. Jie palaipsniui lokalizuojami. ## Pamokos |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.lt.png)| |:---:| -| Duomenų mokslas pradedantiesiems: kelio planas - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Duomenų mokslas pradedantiesiems: Kelio planas - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Pamokos numeris | Tema | Pamokų grupavimas | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | Autorius | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Duomenų mokslo apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininio mokymosi ir didžiųjų duomenų technologijomis. | [pamoka](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | Duomenų mokslo apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininio mokymosi ir didžiųjų duomenų sritimis. | [pamoka](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Duomenų mokslo etika | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Duomenų etikos sąvokos, iššūkiai ir struktūros. | [pamoka](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Duomenų apibrėžimas | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kaip klasifikuojami duomenys ir kokie yra jų dažniausi šaltiniai. | [pamoka](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Įvadas į statistiką ir tikimybes | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Matematiniai tikimybių ir statistikos metodai, skirti duomenų supratimui. | [pamoka](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 04 | Įvadas į statistiką ir tikimybes | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Matematinės tikimybių ir statistikos technikos, skirtos duomenų supratimui. | [pamoka](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Darbas su reliaciniais duomenimis | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Įvadas į reliacinius duomenis ir pagrindai, kaip tyrinėti ir analizuoti reliacinius duomenis naudojant SQL (tariama „si-kvel“). | [pamoka](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Darbas su NoSQL duomenimis | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Įvadas į nereliacinius duomenis, jų įvairius tipus ir pagrindai, kaip tyrinėti ir analizuoti dokumentų duomenų bazes. | [pamoka](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Darbas su Python | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Python naudojimo pagrindai duomenų tyrinėjimui su tokiomis bibliotekomis kaip Pandas. Rekomenduojama turėti pagrindinį Python programavimo supratimą. | [pamoka](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vaizdo įrašas](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Duomenų paruošimas | [Darbas su duomenimis](2-Working-With-Data/README.md) | Temos apie duomenų valymo ir transformavimo technikas, skirtas spręsti trūkstamų, netikslių ar neišsamių duomenų problemas. | [pamoka](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Kiekių vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Sužinokite, kaip naudoti Matplotlib vizualizuojant paukščių duomenis 🦆 | [pamoka](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Duomenų pasiskirstymo vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuojant stebėjimus ir tendencijas intervale. | [pamoka](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Proporcijų vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuojant diskrečius ir grupuotus procentus. | [pamoka](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Ryšių vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuojant ryšius ir koreliacijas tarp duomenų rinkinių ir jų kintamųjų. | [pamoka](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Reikšmingos vizualizacijos | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Technikos ir gairės, kaip padaryti vizualizacijas vertingas efektyviam problemų sprendimui ir įžvalgoms. | [pamoka](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą ir pirmąjį jo etapą – duomenų gavimą ir ištrauką. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analizavimas | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Šis duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapas yra skirtas duomenų analizės technikoms. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacija | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Šis duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapas yra skirtas duomenų įžvalgų pateikimui taip, kad sprendimų priėmėjams būtų lengviau suprasti. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 10 | Duomenų pasiskirstymo vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuoti stebėjimus ir tendencijas intervale. | [pamoka](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Proporcijų vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuoti diskrečius ir grupuotus procentus. | [pamoka](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Ryšių vizualizavimas | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizuoti ryšius ir koreliacijas tarp duomenų rinkinių ir jų kintamųjų. | [pamoka](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Reikšmingos vizualizacijos | [Duomenų vizualizacija](3-Data-Visualization/README.md) | Technikos ir patarimai, kaip padaryti vizualizacijas vertingas efektyviam problemų sprendimui ir įžvalgoms. | [pamoka](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą ir jo pirmąjį žingsnį – duomenų gavimą ir išgavimą. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analizavimas | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė orientuota į duomenų analizės technikas. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacija | [Gyvavimo ciklas](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė orientuota į duomenų įžvalgų pateikimą taip, kad sprendimų priėmėjams būtų lengviau suprasti. | [pamoka](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ši pamokų serija pristato duomenų mokslą debesyje ir jo privalumus. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelių mokymas naudojant mažo kodo įrankius. |[pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Duomenų mokslas debesyje | [Debesų duomenys](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelių diegimas naudojant Azure Machine Learning Studio. | [pamoka](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ir [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | @@ -121,9 +137,9 @@ Sekite šiuos žingsnius, kad atidarytumėte šį repo konteineryje naudodami sa Norėdami naudoti šį repo, galite jį atidaryti izoliuotame Docker tūryje: -**Pastaba**: Viduje tai naudos Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komandą, kad nukopijuotų šaltinio kodą į Docker tūrį, o ne vietinę failų sistemą. [Tūriai](https://docs.docker.com/storage/volumes/) yra rekomenduojamas mechanizmas konteinerio duomenims išsaugoti. +**Pastaba**: Viduje tai naudos Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komandą, kad nukopijuotų šaltinio kodą į Docker tūrį, o ne į vietinę failų sistemą. [Tūriai](https://docs.docker.com/storage/volumes/) yra rekomenduojamas mechanizmas konteinerio duomenims išsaugoti. -Arba atidarykite vietinę nukopijuotą ar atsisiųstą repo versiją: +Arba atidarykite vietoje nukopijuotą ar atsisiųstą repo versiją: - Nukopijuokite šį repo į savo vietinę failų sistemą. - Paspauskite F1 ir pasirinkite **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komandą. @@ -131,7 +147,7 @@ Arba atidarykite vietinę nukopijuotą ar atsisiųstą repo versiją: ## Prieiga neprisijungus -Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungus naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork'inkite šį repo, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, tada šio repo šakniniame aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama per 3000 prievadą jūsų localhost: `localhost:3000`. +Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungę naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork'inkite šį repo, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, tada šio repo šakniniame aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama per 3000 prievadą jūsų localhost: `localhost:3000`. > Pastaba, užrašų knygelės nebus rodomos per Docsify, todėl, kai reikia paleisti užrašų knygelę, tai darykite atskirai VS Code aplinkoje, naudojant Python branduolį. @@ -154,12 +170,22 @@ Mūsų komanda kuria kitus mokymo kursus! Peržiūrėkite: - [IoT pradedantiesiems](https://aka.ms/iot-beginners) - [Mašininis mokymasis pradedantiesiems](https://aka.ms/ml-beginners) - [XR kūrimas pradedantiesiems](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [GitHub Copilot valdymas AI poriniam programavimui](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [GitHub Copilot įvaldymas AI poriniam programavimui](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) - [XR kūrimas pradedantiesiems](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) -- [GitHub Copilot valdymas C#/.NET kūrėjams](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) +- [GitHub Copilot įvaldymas C#/.NET kūrėjams](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Pasirinkite savo Copilot nuotykį](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Pagalbos gavimas + +Jei susiduriate su sunkumais ar turite klausimų apie AI programų kūrimą, prisijunkite: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Jei turite produktų atsiliepimų ar klaidų, apsilankykite: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- -**Atsakomybės atsisakymas**: -Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingus interpretavimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo. \ No newline at end of file +**Atsakomybės apribojimas**: +Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingą interpretaciją, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo. \ No newline at end of file diff --git a/translations/mo/AGENTS.md b/translations/mo/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..8ff28453 --- /dev/null +++ b/translations/mo/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## 專案概述 + +《初學者的數據科學》是一個由 Microsoft Azure Cloud Advocates 創建的全面 10 週、20 課的課程。此存儲庫是一個學習資源，通過基於項目的課程教授基礎數據科學概念，包括 Jupyter 筆記本、互動測驗和實作練習。 + +**主要技術：** +- **Jupyter 筆記本**：使用 Python 3 作為主要學習媒介 +- **Python 庫**：pandas、numpy、matplotlib 用於數據分析和可視化 +- **Vue.js 2**：測驗應用程式（quiz-app 資料夾） +- **Docsify**：離線存取的文件站點生成器 +- **Node.js/npm**：JavaScript 元件的套件管理 +- **Markdown**：所有課程內容和文件 + +**架構：** +- 多語言教育存儲庫，提供廣泛的翻譯 +- 結構化為課程模組（1-Introduction 至 6-Data-Science-In-Wild） +- 每課包含 README、筆記本、作業和測驗 +- 獨立的 Vue.js 測驗應用程式，用於課前/課後評估 +- 支援 GitHub Codespaces 和 VS Code 開發容器 + +## 設置指令 + +### 存儲庫設置 +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python 環境設置 +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### 測驗應用程式設置 +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify 文件伺服器 +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### 可視化項目設置 +針對像 meaningful-visualizations（第 13 課）這樣的可視化項目： +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## 開發工作流程 + +### 使用 Jupyter 筆記本 +1. 在存儲庫根目錄啟動 Jupyter：`jupyter notebook` +2. 導航到所需的課程資料夾 +3. 打開 `.ipynb` 文件進行練習 +4. 筆記本是自包含的，包含解釋和代碼單元 +5. 大多數筆記本使用 pandas、numpy 和 matplotlib，請確保已安裝這些庫 + +### 課程結構 +每課通常包含： +- `README.md` - 主要課程內容，包含理論和範例 +- `notebook.ipynb` - 實作 Jupyter 筆記本練習 +- `assignment.ipynb` 或 `assignment.md` - 練習作業 +- `solution/` 資料夾 - 解答筆記本和代碼 +- `images/` 資料夾 - 支援的視覺材料 + +### 測驗應用程式開發 +- Vue.js 2 應用程式，開發期間支援熱重載 +- 測驗存儲於 `quiz-app/src/assets/translations/` +- 每種語言有自己的翻譯資料夾（en, fr, es 等） +- 測驗編號從 0 開始，最多 39（共 40 個測驗） + +### 添加翻譯 +- 翻譯存放於存儲庫根目錄的 `translations/` 資料夾 +- 每種語言的課程結構與英文完全鏡像 +- 通過 GitHub Actions 自動翻譯（co-op-translator.yml） + +## 測試指導 + +### 測驗應用程式測試 +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### 筆記本測試 +- 筆記本沒有自動化測試框架 +- 手動驗證：按順序運行所有單元以確保無錯誤 +- 確認數據文件可訪問且輸出正確生成 +- 檢查可視化是否正確渲染 + +### 文件測試 +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### 代碼質量檢查 +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## 代碼風格指南 + +### Python（Jupyter 筆記本） +- 遵循 PEP 8 代碼風格指南 +- 使用清晰的變數名稱，解釋所分析的數據 +- 在代碼單元之前包含帶有解釋的 Markdown 單元 +- 代碼單元應專注於單一概念或操作 +- 使用 pandas 進行數據操作，matplotlib 進行可視化 +- 常見導入模式： + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- 遵循 Vue.js 2 風格指南和最佳實踐 +- ESLint 配置於 `quiz-app/package.json` +- 使用 Vue 單文件元件（.vue 文件） +- 維持基於元件的架構 +- 提交更改前運行 `npm run lint` + +### Markdown 文件 +- 使用清晰的標題層次結構（# ## ### 等） +- 包含帶有語言指定的代碼塊 +- 為圖片添加替代文字 +- 鏈接相關課程和資源 +- 保持合理的行長以提高可讀性 + +### 文件組織 +- 課程內容存放於編號資料夾（01-defining-data-science 等） +- 解答存放於專用的 `solution/` 子資料夾 +- 翻譯在 `translations/` 資料夾中鏡像英文結構 +- 數據文件存放於 `data/` 或課程專用資料夾 + +## 構建和部署 + +### 測驗應用程式部署 +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure 靜態 Web 應用部署 +測驗應用程式可部署至 Azure 靜態 Web 應用： +1. 創建 Azure 靜態 Web 應用資源 +2. 連接至 GitHub 存儲庫 +3. 配置構建設置： + - 應用位置：`quiz-app` + - 輸出位置：`dist` +4. GitHub Actions 工作流程將在推送時自動部署 + +### 文件站點 +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- 存儲庫包含開發容器配置 +- Codespaces 自動設置 Python 和 Node.js 環境 +- 通過 GitHub UI 打開存儲庫中的 Codespace +- 所有依賴項自動安裝 + +## 拉取請求指南 + +### 提交前 +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR 標題格式 +- 使用清晰、描述性的標題 +- 格式：`[元件] 簡短描述` +- 範例： + - `[第 7 課] 修復 Python 筆記本導入錯誤` + - `[測驗應用] 添加德語翻譯` + - `[文件] 更新 README，添加新前置條件` + +### 必要檢查 +- 確保所有代碼運行無錯誤 +- 驗證筆記本完全執行 +- 確認 Vue.js 應用程式成功構建 +- 檢查文件鏈接是否正常 +- 測試修改的測驗應用程式 +- 確保翻譯保持一致結構 + +### 貢獻指南 +- 遵循現有代碼風格和模式 +- 為複雜邏輯添加解釋性註釋 +- 更新相關文件 +- 在不同課程模組中測試更改（如適用） +- 查看 CONTRIBUTING.md 文件 + +## 附加說明 + +### 常用庫 +- **pandas**：數據操作和分析 +- **numpy**：數值計算 +- **matplotlib**：數據可視化和繪圖 +- **seaborn**：統計數據可視化（部分課程） +- **scikit-learn**：機器學習（進階課程） + +### 使用數據文件 +- 數據文件存放於 `data/` 資料夾或課程專用目錄 +- 大多數筆記本預期數據文件位於相對路徑 +- CSV 文件是主要數據格式 +- 部分課程使用 JSON 作為非關聯數據範例 + +### 多語言支援 +- 通過 GitHub Actions 提供 40+ 語言翻譯 +- 翻譯工作流程位於 `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- 翻譯存放於 `translations/` 資料夾，使用語言代碼命名 +- 測驗翻譯存放於 `quiz-app/src/assets/translations/` + +### 開發環境選項 +1. **本地開發**：本地安裝 Python、Jupyter、Node.js +2. **GitHub Codespaces**：基於雲的即時開發環境 +3. **VS Code 開發容器**：基於容器的本地開發 +4. **Binder**：在雲端啟動筆記本（如已配置） + +### 課程內容指南 +- 每課是獨立的，但建立在之前概念的基礎上 +- 課前測驗測試先前知識 +- 課後測驗加強學習 +- 作業提供實作練習 +- Sketchnotes 提供視覺摘要 + +### 常見問題排查 + +**Jupyter 核心問題：** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm 安裝失敗：** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**筆記本導入錯誤：** +- 確認已安裝所有所需庫 +- 檢查 Python 版本兼容性（建議使用 Python 3.7+） +- 確保虛擬環境已啟動 + +**Docsify 無法加載：** +- 確認您從存儲庫根目錄提供服務 +- 檢查 `index.html` 是否存在 +- 確保正確的網絡訪問（端口 3000） + +### 性能考量 +- 大型數據集可能需要較長時間加載至筆記本 +- 複雜圖表的可視化渲染可能較慢 +- Vue.js 開發伺服器啟用熱重載以快速迭代 +- 生產構建已優化並縮小 + +### 安全注意事項 +- 不應提交敏感數據或憑證 +- 在雲課程中使用環境變數存儲 API 密鑰 +- 與 Azure 相關的課程可能需要 Azure 帳戶憑證 +- 保持依賴項更新以獲取安全補丁 + +## 貢獻翻譯 +- 通過 GitHub Actions 管理自動翻譯 +- 歡迎手動修正以提高翻譯準確性 +- 遵循現有翻譯資料夾結構 +- 更新測驗鏈接以包含語言參數：`?loc=fr` +- 測試翻譯課程以確保正確渲染 + +## 相關資源 +- 主課程：https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn：https://docs.microsoft.com/learn/ +- 學生中心：https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- 討論論壇：https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- 其他 Microsoft 課程：ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## 專案維護 +- 定期更新以保持內容最新 +- 歡迎社群貢獻 +- 問題在 GitHub 上追蹤 +- PR 由課程維護者審核 +- 每月進行內容審查和更新 + +--- + +**免責聲明**： +本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/mo/README.md b/translations/mo/README.md index 3dcf5207..879ee498 100644 --- a/translations/mo/README.md +++ b/translations/mo/README.md @@ -1,67 +1,51 @@ -# 初學者的數據科學課程 +# 資料科學入門 - 課程大綱 -[![在 GitHub Codespaces 中開啟](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) - -[![GitHub 授權](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub 貢獻者](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub 問題](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub 拉取請求](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![歡迎 PR](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) - -[![GitHub 觀察者](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub 分叉](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub 星星](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 節課的數據科學課程。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案以及作業。我們的基於項目的教學法讓您在實踐中學習，這是一種能讓新技能牢牢掌握的有效方法。 +Azure Cloud Advocates 團隊很高興提供一個為期10週、共20課的資料科學課程。每一課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解答以及作業。我們的專案式教學法讓您在建構中學習，這是一種能讓新技能更牢固的有效方法。 **衷心感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique)、[Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、[Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya)、[Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG)、[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、[Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets)、[Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)、[Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。 -**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審稿人和內容貢獻者，** 特別是 Aaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)。 +**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審稿人及內容貢獻者，** 特別是 Aaryan Arora、[Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)、[Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)、[Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)、[Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01)、ChhailBihari Dubey、[Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)、[Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)、[Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)、[Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)、[Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)、[Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119)、[Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)、[Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)、[Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423)、Samridhi Sharma、[Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)、[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)、[Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)、Yogendrasingh Pawar、[Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)、[Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)。 -|![由 @sketchthedocs 繪製的速寫 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.mo.png)| +|![由 @sketchthedocs 繪製的速寫筆記 https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.mo.png)| |:---:| -| 初學者的數據科學 - _由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製的速寫_ | +| 資料科學入門 - _速寫筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製_ | -### 🌐 多語言支持 +### 🌐 多語言支援 -#### 通過 GitHub Action 支持（自動化且始終保持最新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且始終保持最新） -[法語](../fr/README.md) | [西班牙語](../es/README.md) | [德語](../de/README.md) | [俄語](../ru/README.md) | [阿拉伯語](../ar/README.md) | [波斯語 (法爾西)](../fa/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [中文 (簡體)](../zh/README.md) | [中文 (繁體，澳門)](./README.md) | [中文 (繁體，香港)](../hk/README.md) | [中文 (繁體，台灣)](../tw/README.md) | [日語](../ja/README.md) | [韓語](../ko/README.md) | [印地語](../hi/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [馬拉地語](../mr/README.md) | [尼泊爾語](../ne/README.md) | [旁遮普語 (古木基文)](../pa/README.md) | [葡萄牙語 (葡萄牙)](../pt/README.md) | [葡萄牙語 (巴西)](../br/README.md) | [意大利語](../it/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [土耳其語](../tr/README.md) | [希臘語](../el/README.md) | [泰語](../th/README.md) | [瑞典語](../sv/README.md) | [丹麥語](../da/README.md) | [挪威語](../no/README.md) | [芬蘭語](../fi/README.md) | [荷蘭語](../nl/README.md) | [希伯來語](../he/README.md) | [越南語](../vi/README.md) | [印尼語](../id/README.md) | [馬來語](../ms/README.md) | [他加祿語 (菲律賓語)](../tl/README.md) | [斯瓦希里語](../sw/README.md) | [匈牙利語](../hu/README.md) | [捷克語](../cs/README.md) | [斯洛伐克語](../sk/README.md) | [羅馬尼亞語](../ro/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [塞爾維亞語 (西里爾文)](../sr/README.md) | [克羅地亞語](../hr/README.md) | [斯洛文尼亞語](../sl/README.md) | [烏克蘭語](../uk/README.md) | [緬甸語 (緬甸)](../my/README.md) +[法文](../fr/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [德文](../de/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [阿拉伯文](../ar/README.md) | [波斯文](../fa/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [中文（簡體）](../zh/README.md) | [中文（繁體，澳門）](./README.md) | [中文（繁體，香港）](../hk/README.md) | [中文（繁體，台灣）](../tw/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [旁遮普文](../pa/README.md) | [葡萄牙文（葡萄牙）](../pt/README.md) | [葡萄牙文（巴西）](../br/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [越南文](../vi/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [他加祿文（菲律賓）](../tl/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [塞爾維亞文（西里爾字母）](../sr/README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [斯洛文尼亞文](../sl/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) -**如果您希望支持其他翻譯語言，請參考 [此處](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果您希望支援其他語言，請參考 [此處](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) 列出的語言清單** #### 加入我們的社群 [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -我們正在進行一個 Discord 的 AI 學習系列，了解更多並加入我們的 [AI 學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將學到使用 GitHub Copilot 進行數據科學的技巧和竅門。 +我們正在進行一個 Discord 的 AI 學習系列，了解更多並加入我們的 [AI 學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將學到使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧。 ![AI 學習系列](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.mo.jpg) # 您是學生嗎？ -請從以下資源開始： +可以透過以下資源開始： -- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面，您可以找到初學者資源、學生包以及獲得免費認證憑證的方法。這是一個您想要收藏並定期查看的頁面，因為我們至少每月更換一次內容。 -- [Microsoft 學習學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球學生大使社群，這可能是您進入 Microsoft 的途徑。 +- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面，您可以找到入門資源、學生套件，甚至獲得免費認證憑證的方式。這是一個值得您收藏並定期查看的頁面，因為我們至少每月更新一次內容。 +- [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入全球學生大使社群，這可能是您進入 Microsoft 的途徑。 -# 開始使用 +# 開始學習 -> **教師們**：我們已[提供一些建議](for-teachers.md)來幫助您使用此課程。我們期待您在[討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)中提供反饋！ +> **教師們**：我們已經[提供了一些建議](for-teachers.md)關於如何使用這個課程。我們期待您在[討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)中提供反饋！ -> **[學生們](https://aka.ms/student-page)**：如果您想自行使用此課程，請分叉整個倉庫並自行完成練習，從課前測驗開始。然後閱讀課程並完成其餘活動。嘗試通過理解課程內容來創建項目，而不是直接複製解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個基於項目的課程的 /solutions 文件夾中找到。另一個想法是與朋友組成學習小組，共同學習內容。進一步學習，我們推薦 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 +> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：如果您想自行使用這個課程，請分叉整個倉庫並自行完成練習，從課前測驗開始。然後閱讀課程並完成其餘活動。嘗試通過理解課程內容來創建專案，而不是直接複製解答程式碼；不過，解答程式碼可以在每個專案課程的 /solutions 資料夾中找到。另一個建議是與朋友組成學習小組，一起學習內容。若需進一步學習，我們推薦 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。 ## 認識團隊 @@ -69,13 +53,13 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 **Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此項目及創建者的影片！ +> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的影片！ ## 教學法 -我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保課程是基於項目的，並且包含頻繁的測驗。到本系列結束時，學生將學習到數據科學的基本原則，包括倫理概念、數據準備、不同的數據處理方式、數據可視化、數據分析、數據科學的實際應用案例等。 +在設計這個課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程是以專案為基礎，並且包含頻繁的測驗。完成這個系列課程後，學生將學到資料科學的基本原則，包括倫理概念、資料準備、不同的資料處理方式、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際應用案例等。 -此外，課前的低壓測驗可以幫助學生專注於學習主題，而課後的第二次測驗則能進一步鞏固知識。此課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分學習。項目從小型開始，到 10 週課程結束時逐漸變得更為複雜。 +此外，課前的低壓測驗能幫助學生集中注意力學習主題，而課後的第二次測驗則能進一步加深記憶。這個課程設計靈活有趣，可以完整學習或選擇部分內容。專案從簡單開始，並在10週的課程結束時逐漸變得更為複雜。 > 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎您的建設性反饋！ @@ -83,16 +67,16 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 - 可選的速寫筆記 - 可選的補充影片 -- 課前熱身測驗 +- 課前暖身測驗 - 書面課程 -- 對於基於項目的課程，提供逐步指南以完成項目 +- 專案式課程的逐步建構指南 - 知識檢查 - 挑戰 - 補充閱讀 - 作業 - [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 Quiz-App 文件夾中，共有 40 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有鏈接，但測驗應用可以在本地運行或部署到 Azure；請按照 `quiz-app` 文件夾中的指示進行操作。測驗正在逐步本地化。 +> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 Quiz-App 資料夾中，共有40個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗已在課程中連結，但測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示操作。測驗正在逐步進行本地化。 ## 課程列表 |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.mo.png)| @@ -106,7 +90,7 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 | 03 | 定義數據 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 數據的分類及其常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | 統計與概率簡介 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 使用概率和統計的數學技術來理解數據。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | 使用關聯數據 | [數據操作](2-Working-With-Data/README.md) | 關聯數據的簡介，以及使用結構化查詢語言（SQL，讀作“see-quell”）探索和分析關聯數據的基礎知識。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | 使用 NoSQL 數據 | [數據操作](2-Working-With-Data/README.md) | 非關聯數據的簡介、其各種類型以及探索和分析文檔數據庫的基礎知識。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 06 | 使用 NoSQL 數據 | [數據操作](2-Working-With-Data/README.md) | 非關聯數據的簡介、其各種類型，以及探索和分析文檔數據庫的基礎知識。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | 使用 Python | [數據操作](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 進行數據探索的基礎知識，包括使用 Pandas 等庫。建議具備 Python 編程的基礎知識。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | 數據準備 | [數據操作](2-Working-With-Data/README.md) | 數據清理和轉換技術，應對缺失、不準確或不完整數據的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | 數量可視化 | [數據可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 學習如何使用 Matplotlib 可視化鳥類數據 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | @@ -120,35 +104,35 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 | 17 | 雲端中的數據科學 | [雲端數據](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 這系列課程介紹雲端中的數據科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | 雲端中的數據科學 | [雲端數據](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代碼工具訓練模型。 |[課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | 雲端中的數據科學 | [雲端數據](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 和 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | 野外的數據科學 | [實際應用](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 數據科學驅動的實際項目。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | 野外的數據科學 | [野外應用](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 數據科學驅動的真實世界項目。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces 按照以下步驟在 Codespace 中打開此範例： -1. 點擊 "Code" 下拉選單，選擇 "Open with Codespaces" 選項。 -2. 在面板底部選擇 "+ New codespace"。 -更多資訊請參考 [GitHub 文檔](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 +1. 點擊「Code」下拉選單，選擇「Open with Codespaces」選項。 +2. 在面板底部選擇「+ New codespace」。 +更多資訊請參考 [GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。 ## VSCode Remote - Containers -按照以下步驟使用本地機器和 VSCode 的 VS Code Remote - Containers 擴展在容器中打開此倉庫： +按照以下步驟使用本地機器和 VSCode 的 VS Code Remote - Containers 擴展在容器中打開此存儲庫： -1. 如果您是第一次使用開發容器，請確保您的系統符合前置要求（例如安裝了 Docker），詳情請參考 [入門文檔](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 +1. 如果您是第一次使用開發容器，請確保您的系統符合前置要求（例如已安裝 Docker），詳情請參考 [入門文檔](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。 -要使用此倉庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷中打開倉庫： +要使用此存儲庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷中打開存儲庫： **注意**：在底層，這將使用 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 命令將源代碼克隆到 Docker 卷中，而不是本地文件系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器數據的首選機制。 -或者打開本地克隆或下載的倉庫版本： +或者打開本地克隆或下載的存儲庫版本： -- 將此倉庫克隆到您的本地文件系統。 +- 將此存儲庫克隆到您的本地文件系統。 - 按 F1，選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 命令。 - 選擇此文件夾的克隆副本，等待容器啟動，然後嘗試操作。 ## 離線訪問 -您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此倉庫，在您的本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此倉庫的根文件夾中輸入 `docsify serve`。網站將在本地端口 3000 上提供服務：`localhost:3000`。 +您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此存儲庫，在您的本地機器上 [安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此存儲庫的根文件夾中輸入 `docsify serve`。網站將在本地端口 3000 上提供服務：`localhost:3000`。 -> 注意，筆記本文件不會通過 Docsify 渲染，因此當您需要運行筆記本時，請在 VS Code 中單獨運行 Python 核心。 +> 注意，筆記本文件不會通過 Docsify 渲染，因此當您需要運行筆記本時，請在 VS Code 中使用 Python 核心單獨運行。 ## 其他課程 @@ -174,7 +158,17 @@ Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## 獲取幫助 + +如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，請加入： + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +如果您有產品反饋或在構建過程中遇到錯誤，請訪問： + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **免責聲明**： -本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 \ No newline at end of file +本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/mr/AGENTS.md b/translations/mr/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..1b1c624a --- /dev/null +++ b/translations/mr/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## प्रकल्पाचा आढावा + +डेटा सायन्स फॉर बिगिनर्स हा मायक्रोसॉफ्ट Azure क्लाउड अॅडव्होकेट्सद्वारे तयार केलेला 10 आठवड्यांचा, 20 धड्यांचा व्यापक अभ्यासक्रम आहे. हे रिपॉझिटरी प्रकल्प-आधारित धड्यांद्वारे मूलभूत डेटा सायन्स संकल्पना शिकवणारे शिक्षण संसाधन आहे, ज्यामध्ये Jupyter नोटबुक्स, परस्पर क्विझ आणि प्रॅक्टिकल असाइनमेंट्स समाविष्ट आहेत. + +**मुख्य तंत्रज्ञान:** +- **Jupyter नोटबुक्स**: Python 3 वापरून प्राथमिक शिक्षण माध्यम +- **Python लायब्ररी**: pandas, numpy, matplotlib डेटा विश्लेषण आणि व्हिज्युअलायझेशनसाठी +- **Vue.js 2**: क्विझ अॅप्लिकेशन (quiz-app फोल्डर) +- **Docsify**: ऑफलाइन प्रवेशासाठी दस्तऐवज साइट जनरेटर +- **Node.js/npm**: JavaScript घटकांसाठी पॅकेज व्यवस्थापन +- **Markdown**: सर्व धड्यांची सामग्री आणि दस्तऐवज + +**आर्किटेक्चर:** +- बहुभाषिक शैक्षणिक रिपॉझिटरी विस्तृत अनुवादांसह +- धड्यांच्या मॉड्यूल्समध्ये संरचित (1-Introduction ते 6-Data-Science-In-Wild) +- प्रत्येक धड्यात README, नोटबुक्स, असाइनमेंट्स आणि क्विझ समाविष्ट आहेत +- स्वतंत्र Vue.js क्विझ अॅप्लिकेशन प्री/पोस्ट-धडा मूल्यांकनासाठी +- GitHub Codespaces आणि VS Code dev कंटेनर समर्थन + +## सेटअप कमांड्स + +### रिपॉझिटरी सेटअप +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python वातावरण सेटअप +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### क्विझ अॅप्लिकेशन सेटअप +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify दस्तऐवज सर्व्हर +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### व्हिज्युअलायझेशन प्रकल्प सेटअप +अर्थपूर्ण व्हिज्युअलायझेशनसारख्या प्रकल्पांसाठी (धडा 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## विकास कार्यप्रवाह + +### Jupyter नोटबुक्ससह काम करणे +1. रिपॉझिटरी रूटमध्ये Jupyter सुरू करा: `jupyter notebook` +2. इच्छित धड्याच्या फोल्डरमध्ये जा +3. `.ipynb` फाइल्स उघडा आणि सराव करा +4. नोटबुक्स स्पष्टीकरण आणि कोड सेल्ससह स्वयंपूर्ण आहेत +5. बहुतेक नोटबुक्स pandas, numpy, आणि matplotlib वापरतात - यांची स्थापना सुनिश्चित करा + +### धड्यांची रचना +प्रत्येक धड्यात सामान्यतः समाविष्ट असते: +- `README.md` - मुख्य धड्याची सामग्री, सिद्धांत आणि उदाहरणांसह +- `notebook.ipynb` - प्रॅक्टिकल Jupyter नोटबुक सराव +- `assignment.ipynb` किंवा `assignment.md` - सराव असाइनमेंट्स +- `solution/` फोल्डर - सोल्यूशन नोटबुक्स आणि कोड +- `images/` फोल्डर - सहाय्यक व्हिज्युअल सामग्री + +### क्विझ अॅप्लिकेशन विकास +- Vue.js 2 अॅप्लिकेशन विकासादरम्यान हॉट-रिलोडसह +- क्विझेस `quiz-app/src/assets/translations/` मध्ये संग्रहित +- प्रत्येक भाषेसाठी स्वतंत्र अनुवाद फोल्डर (en, fr, es, इ.) +- क्विझ क्रमांक 0 पासून सुरू होतो आणि 39 पर्यंत जातो (एकूण 40 क्विझ) + +### अनुवाद जोडणे +- अनुवाद `translations/` फोल्डरमध्ये रिपॉझिटरी रूटवर जातात +- प्रत्येक भाषेचा इंग्रजीसारखा पूर्ण धड्यांचा आराखडा असतो +- GitHub Actions द्वारे स्वयंचलित अनुवाद (co-op-translator.yml) + +## चाचणी सूचना + +### क्विझ अॅप्लिकेशन चाचणी +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### नोटबुक चाचणी +- नोटबुक्ससाठी कोणतेही स्वयंचलित चाचणी फ्रेमवर्क अस्तित्वात नाही +- मॅन्युअल सत्यापन: सर्व सेल्स क्रमाने चालवा आणि त्रुटी नसल्याची खात्री करा +- डेटा फाइल्स प्रवेशयोग्य आहेत आणि आउटपुट योग्यरित्या तयार होतात याची खात्री करा +- व्हिज्युअलायझेशन योग्यरित्या रेंडर होतात याची तपासणी करा + +### दस्तऐवज चाचणी +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### कोड गुणवत्ता तपासणी +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## कोड शैली मार्गदर्शक तत्त्वे + +### Python (Jupyter नोटबुक्स) +- Python कोडसाठी PEP 8 शैली मार्गदर्शकांचे अनुसरण करा +- विश्लेषित डेटा स्पष्ट करणारी व्हेरिएबल नावे वापरा +- कोड सेल्सच्या आधी स्पष्टीकरणांसह Markdown सेल्स समाविष्ट करा +- कोड सेल्स एका संकल्पनेवर किंवा ऑपरेशनवर केंद्रित ठेवा +- डेटा मॅनिप्युलेशनसाठी pandas, व्हिज्युअलायझेशनसाठी matplotlib वापरा +- सामान्य आयात पॅटर्न: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2 शैली मार्गदर्शक आणि सर्वोत्तम पद्धतींचे अनुसरण करा +- `quiz-app/package.json` मध्ये ESLint कॉन्फिगरेशन +- Vue सिंगल-फाइल घटक (.vue फाइल्स) वापरा +- घटक-आधारित आर्किटेक्चर राखा +- बदल करण्यापूर्वी `npm run lint` चालवा + +### Markdown दस्तऐवज +- स्पष्ट शीर्षकांची श्रेणी (# ## ### इ.) वापरा +- भाषा निर्दिष्ट करणाऱ्या कोड ब्लॉक्स समाविष्ट करा +- प्रतिमांसाठी alt टेक्स्ट जोडा +- संबंधित धडे आणि संसाधनांशी लिंक करा +- वाचनीयतेसाठी ओळींची लांबी योग्य ठेवा + +### फाइल्सचे आयोजन +- क्रमांकित फोल्डर्समध्ये धड्यांची सामग्री (01-defining-data-science, इ.) +- `solution/` उपफोल्डर्समध्ये सोल्यूशन्स +- `translations/` फोल्डरमध्ये इंग्रजी संरचनेचे प्रतिबिंब +- डेटा फाइल्स `data/` किंवा धड्यांसाठी विशिष्ट फोल्डर्समध्ये ठेवा + +## बिल्ड आणि डिप्लॉयमेंट + +### क्विझ अॅप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps डिप्लॉयमेंट +क्विझ-अॅप Azure Static Web Apps वर डिप्लॉय केले जाऊ शकते: +1. Azure Static Web App संसाधन तयार करा +2. GitHub रिपॉझिटरीशी कनेक्ट करा +3. बिल्ड सेटिंग्ज कॉन्फिगर करा: + - अॅप स्थान: `quiz-app` + - आउटपुट स्थान: `dist` +4. GitHub Actions वर्कफ्लो पुश केल्यावर स्वयंचलितपणे डिप्लॉय होईल + +### दस्तऐवज साइट +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- रिपॉझिटरीमध्ये dev कंटेनर कॉन्फिगरेशन समाविष्ट आहे +- Codespaces स्वयंचलितपणे Python आणि Node.js वातावरण सेट करते +- GitHub UI द्वारे रिपॉझिटरी Codespace मध्ये उघडा +- सर्व आवश्यक गोष्टी स्वयंचलितपणे स्थापित होतात + +## पुल रिक्वेस्ट मार्गदर्शक तत्त्वे + +### सबमिट करण्यापूर्वी +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR शीर्षक स्वरूप +- स्पष्ट, वर्णनात्मक शीर्षके वापरा +- स्वरूप: `[घटक] संक्षिप्त वर्णन` +- उदाहरणे: + - `[Lesson 7] Python नोटबुक आयात त्रुटी दुरुस्त करा` + - `[Quiz App] जर्मन अनुवाद जोडा` + - `[Docs] नवीन पूर्वापेक्षांसह README अपडेट करा` + +### आवश्यक तपासण्या +- सर्व कोड त्रुटीशिवाय चालतो याची खात्री करा +- नोटबुक्स पूर्णपणे चालवतात याची पुष्टी करा +- Vue.js अॅप्स यशस्वीरित्या बिल्ड होतात याची खात्री करा +- दस्तऐवज दुवे कार्यरत आहेत याची तपासणी करा +- क्विझ अॅप्लिकेशन बदलल्यास चाचणी करा +- अनुवाद संरचना सुसंगत ठेवतात याची पुष्टी करा + +### योगदान मार्गदर्शक तत्त्वे +- विद्यमान कोड शैली आणि नमुन्यांचे अनुसरण करा +- जटिल लॉजिकसाठी स्पष्टीकरणात्मक टिप्पण्या जोडा +- संबंधित दस्तऐवज अपडेट करा +- बदल लागू असल्यास विविध धड्यांमध्ये चाचणी करा +- CONTRIBUTING.md फाइल पुनरावलोकन करा + +## अतिरिक्त टिप्पण्या + +### सामान्यतः वापरल्या जाणाऱ्या लायब्ररी +- **pandas**: डेटा मॅनिप्युलेशन आणि विश्लेषण +- **numpy**: संख्यात्मक संगणन +- **matplotlib**: डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि प्लॉटिंग +- **seaborn**: सांख्यिकीय डेटा व्हिज्युअलायझेशन (काही धडे) +- **scikit-learn**: मशीन लर्निंग (प्रगत धडे) + +### डेटा फाइल्ससह काम करणे +- डेटा फाइल्स `data/` फोल्डर किंवा धड्यासाठी विशिष्ट निर्देशिकांमध्ये स्थित आहेत +- बहुतेक नोटबुक्स डेटा फाइल्स सापेक्ष पथांमध्ये अपेक्षित करतात +- CSV फाइल्स प्राथमिक डेटा स्वरूप आहेत +- काही धडे नॉन-रिलेशनल डेटा उदाहरणांसाठी JSON वापरतात + +### बहुभाषिक समर्थन +- स्वयंचलित GitHub Actions द्वारे 40+ भाषांमध्ये अनुवाद +- `.github/workflows/co-op-translator.yml` मध्ये अनुवाद कार्यप्रवाह +- `translations/` फोल्डरमध्ये भाषा कोडसह अनुवाद +- क्विझ अनुवाद `quiz-app/src/assets/translations/` मध्ये + +### विकास वातावरण पर्याय +1. **स्थानिक विकास**: स्थानिकरित्या Python, Jupyter, Node.js स्थापित करा +2. **GitHub Codespaces**: क्लाउड-आधारित त्वरित विकास वातावरण +3. **VS Code Dev Containers**: स्थानिक कंटेनर-आधारित विकास +4. **Binder**: क्लाउडमध्ये नोटबुक्स लॉन्च करा (कॉन्फिगर केल्यास) + +### धड्यांची सामग्री मार्गदर्शक तत्त्वे +- प्रत्येक धडा स्वतंत्र आहे परंतु मागील संकल्पनांवर आधारित आहे +- प्री-धडा क्विझेस पूर्व ज्ञानाची चाचणी करतात +- पोस्ट-धडा क्विझेस शिकवलेले बळकट करतात +- असाइनमेंट्स प्रॅक्टिकल सराव प्रदान करतात +- स्केच नोट्स व्हिज्युअल सारांश प्रदान करतात + +### सामान्य समस्या सोडवणे + +**Jupyter कर्नल समस्या:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm इंस्टॉल अपयश:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**नोटबुक्समध्ये आयात त्रुटी:** +- आवश्यक सर्व लायब्ररी स्थापित आहेत याची पुष्टी करा +- Python आवृत्ती सुसंगतता तपासा (Python 3.7+ शिफारस केलेले) +- व्हर्च्युअल वातावरण सक्रिय आहे याची खात्री करा + +**Docsify लोड होत नाही:** +- रिपॉझिटरी रूटवरून सर्व्ह करत आहात याची पुष्टी करा +- `index.html` अस्तित्वात आहे याची खात्री करा +- योग्य नेटवर्क प्रवेश सुनिश्चित करा (पोर्ट 3000) + +### कार्यक्षमता विचार +- मोठ्या डेटासेट्स नोटबुक्समध्ये लोड होण्यासाठी वेळ घेऊ शकतात +- जटिल प्लॉट्ससाठी व्हिज्युअलायझेशन रेंडरिंग मंद असू शकते +- Vue.js dev सर्व्हर जलद पुनरावृत्तीसाठी हॉट-रिलोड सक्षम करते +- उत्पादन बिल्ड्स ऑप्टिमाइझ आणि मिनिफाईड आहेत + +### सुरक्षा टिप्पण्या +- संवेदनशील डेटा किंवा क्रेडेन्शियल्स कमिट करू नका +- क्लाउड धड्यांमध्ये कोणत्याही API कीसाठी पर्यावरणीय व्हेरिएबल्स वापरा +- Azure संबंधित धड्यांसाठी Azure खाते क्रेडेन्शियल्स आवश्यक असू शकतात +- सुरक्षा पॅचसाठी अवलंबित्व अद्यतनित ठेवा + +## अनुवादांमध्ये योगदान +- GitHub Actions द्वारे व्यवस्थापित स्वयंचलित अनुवाद +- अनुवाद अचूकतेसाठी मॅन्युअल सुधारणा स्वागतार्ह +- विद्यमान अनुवाद फोल्डर संरचनेचे अनुसरण करा +- क्विझ दुवे भाषेचा पॅरामीटर समाविष्ट करण्यासाठी अपडेट करा: `?loc=fr` +- योग्य रेंडरिंगसाठी अनुवादित धडे चाचणी करा + +## संबंधित संसाधने +- मुख्य अभ्यासक्रम: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- विद्यार्थी हब: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- चर्चा मंच: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- इतर Microsoft अभ्यासक्रम: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## प्रकल्प देखभाल +- सामग्री अद्ययावत ठेवण्यासाठी नियमित अद्यतने +- समुदाय योगदान स्वागतार्ह +- GitHub वर समस्यांचे ट्रॅकिंग +- अभ्यासक्रम देखरेख करणाऱ्यांद्वारे PR पुनरावलोकन +- मासिक सामग्री पुनरावलोकन आणि अद्यतने + +--- + +**अस्वीकरण**: +हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी, कृपया लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेचा अभाव असू शकतो. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी, व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार राहणार नाही. \ No newline at end of file diff --git a/translations/mr/README.md b/translations/mr/README.md index d64d4687..9ada8a9b 100644 --- a/translations/mr/README.md +++ b/translations/mr/README.md @@ -1,23 +1,40 @@ # डेटा सायन्ससाठी नवशिक्यांसाठी - अभ्यासक्रम -Azure Cloud Advocates, Microsoft कडून 10 आठवड्यांचा, 20 धड्यांचा अभ्यासक्रम डेटा सायन्सबद्दल सादर करण्यात येत आहे. प्रत्येक धड्यात प्री-लेसन आणि पोस्ट-लेसन क्विझ, धडा पूर्ण करण्यासाठी लेखी सूचना, समाधान आणि असाइनमेंट समाविष्ट आहे. प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण पद्धतीमुळे तुम्हाला शिकताना तयार करण्याची संधी मिळते, ज्यामुळे नवीन कौशल्ये अधिक चांगल्या प्रकारे आत्मसात होतात. +[![GitHub Codespaces मध्ये उघडा](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) + +[![GitHub परवाना](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub योगदानकर्ते](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub समस्या](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub पुल-रिक्वेस्ट](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs स्वागत आहे](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub वॉचर्स](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub फोर्क्स](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub स्टार्स](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) + +[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + +Microsoft मधील Azure Cloud Advocates तुम्हाला डेटा सायन्ससाठी 10 आठवड्यांचा, 20 धड्यांचा अभ्यासक्रम सादर करत आहेत. प्रत्येक धड्यात प्री-लेसन आणि पोस्ट-लेसन क्विझ, धडा पूर्ण करण्यासाठी लेखी सूचना, समाधान आणि असाइनमेंट समाविष्ट आहे. प्रोजेक्ट-आधारित पद्धतीमुळे तुम्हाला शिकताना तयार करण्याची संधी मिळते, ज्यामुळे नवीन कौशल्ये अधिक चांगल्या प्रकारे आत्मसात होतात. **आमच्या लेखकांचे मनःपूर्वक आभार:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 विशेष आभार 🙏 आमच्या [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखक, समीक्षक आणि सामग्री योगदानकर्त्यांचे,** विशेषतः Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 विशेष आभार 🙏 आमच्या [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखक, समीक्षक आणि सामग्री योगदानकर्त्यांचे,** विशेषतः Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.mr.png)| |:---:| -| डेटा सायन्ससाठी नवशिक्यांसाठी - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) यांच्याकडून स्केच नोट_ | +| डेटा सायन्ससाठी नवशिक्यांसाठी - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 बहुभाषिक समर्थन @@ -25,31 +42,31 @@ Azure Cloud Advocates, Microsoft कडून 10 आठवड्यांचा, [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](./README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) -**जर तुम्हाला अतिरिक्त भाषांमध्ये भाषांतर हवे असेल तर [येथे](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध भाषांमध्ये समर्थन उपलब्ध आहे.** +**जर तुम्हाला अतिरिक्त भाषांमध्ये भाषांतर हवे असेल तर समर्थित भाषांची यादी [येथे](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) दिली आहे** #### आमच्या समुदायात सामील व्हा [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -आमच्याकडे Discord वर AI शिकण्याची मालिका सुरू आहे, अधिक जाणून घ्या आणि [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मध्ये 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 दरम्यान सामील व्हा. तुम्हाला GitHub Copilot डेटा सायन्ससाठी वापरण्याचे टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. +आमच्याकडे Discord वर AI शिकण्याची मालिका सुरू आहे, अधिक जाणून घ्या आणि [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मध्ये 18 - 30 सप्टेंबर, 2025 दरम्यान सामील व्हा. तुम्हाला GitHub Copilot डेटा सायन्ससाठी कसे वापरायचे याचे टिप्स आणि ट्रिक्स मिळतील. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.mr.jpg) # तुम्ही विद्यार्थी आहात का? -खालील संसाधनांपासून सुरुवात करा: +खालील संसाधनांसह सुरुवात करा: - [Student Hub पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) या पृष्ठावर तुम्हाला नवशिक्यांसाठी संसाधने, विद्यार्थी पॅक आणि अगदी मोफत प्रमाणपत्र व्हाउचर मिळवण्याचे मार्ग सापडतील. हे पृष्ठ बुकमार्क करा आणि वेळोवेळी तपासा कारण आम्ही दर महिन्याला सामग्री बदलतो. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) जागतिक विद्यार्थी राजदूत समुदायात सामील व्हा, हे Microsoft मध्ये प्रवेश करण्याचा तुमचा मार्ग असू शकतो. # सुरुवात कशी करावी -> **शिक्षक:** आम्ही [काही सूचना समाविष्ट केल्या आहेत](for-teachers.md) या अभ्यासक्रमाचा उपयोग कसा करावा याबद्दल. आम्हाला तुमचे अभिप्राय [आमच्या चर्चा मंचावर](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) आवडेल! +> **शिक्षक:** आम्ही [काही सूचना समाविष्ट केल्या आहेत](for-teachers.md) की हा अभ्यासक्रम कसा वापरायचा. आम्हाला तुमचे अभिप्राय [आमच्या चर्चा मंचावर](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) आवडेल! -> **[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page):** स्वतः हा अभ्यासक्रम वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपो फोर्क करा आणि स्वतःच व्यायाम पूर्ण करा, प्री-लेक्चर क्विझपासून सुरुवात करा. नंतर लेक्चर वाचा आणि उर्वरित क्रियाकलाप पूर्ण करा. धड्यांमधून समजून प्रोजेक्ट तयार करण्याचा प्रयत्न करा, समाधान कोड कॉपी करण्याऐवजी; तथापि, तो कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-आधारित धड्याच्या /solutions फोल्डरमध्ये उपलब्ध आहे. आणखी एक कल्पना म्हणजे मित्रांसोबत अभ्यास गट तयार करणे आणि एकत्र सामग्रीचा अभ्यास करणे. पुढील अभ्यासासाठी, आम्ही [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ची शिफारस करतो. +> **[विद्यार्थी](https://aka.ms/student-page):** स्वतः हा अभ्यासक्रम वापरण्यासाठी, संपूर्ण रेपो फोर्क करा आणि स्वतःच सराव पूर्ण करा, प्री-लेक्चर क्विझपासून सुरुवात करा. मग लेक्चर वाचा आणि उर्वरित क्रियाकलाप पूर्ण करा. धड्यांमधून समजून प्रोजेक्ट तयार करण्याचा प्रयत्न करा, समाधान कोड कॉपी करण्याऐवजी; तथापि, तो कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-आधारित धड्याच्या /solutions फोल्डरमध्ये उपलब्ध आहे. आणखी एक कल्पना म्हणजे मित्रांसह अभ्यास गट तयार करणे आणि एकत्र सामग्रीचा अभ्यास करणे. पुढील अभ्यासासाठी, आम्ही [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ची शिफारस करतो. ## टीमला भेटा -[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") +[![प्रोमो व्हिडिओ](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो व्हिडिओ") **Gif द्वारे** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) @@ -57,11 +74,11 @@ Azure Cloud Advocates, Microsoft कडून 10 आठवड्यांचा, ## शिक्षण पद्धती -आम्ही हा अभ्यासक्रम तयार करताना दोन शिक्षण पद्धती स्वीकारल्या आहेत: प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण सुनिश्चित करणे आणि वारंवार क्विझ समाविष्ट करणे. या मालिकेच्या शेवटी, विद्यार्थ्यांनी डेटा सायन्सचे मूलभूत तत्त्वे शिकलेली असतील, ज्यामध्ये नैतिक संकल्पना, डेटा तयारी, डेटा हाताळण्याचे विविध मार्ग, डेटा व्हिज्युअलायझेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा सायन्सचे वास्तविक जीवनातील उपयोग आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. +आम्ही हा अभ्यासक्रम तयार करताना दोन शिक्षण पद्धती निवडल्या आहेत: प्रोजेक्ट-आधारित सुनिश्चित करणे आणि वारंवार क्विझ समाविष्ट करणे. या मालिकेच्या शेवटी, विद्यार्थ्यांनी डेटा सायन्सचे मूलभूत तत्त्वे शिकलेली असतील, ज्यामध्ये नैतिक संकल्पना, डेटा तयारी, डेटा हाताळण्याचे विविध मार्ग, डेटा व्हिज्युअलायझेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा सायन्सचे वास्तविक जीवनातील उपयोग आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. -याशिवाय, वर्गाच्या आधीचा कमी ताणाचा क्विझ विद्यार्थ्याला विषय शिकण्याच्या उद्देशाने तयार करतो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ अधिक चांगल्या प्रकारे माहिती टिकवून ठेवण्यास मदत करतो. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेदार बनवण्यासाठी डिझाइन केला गेला आहे आणि तो संपूर्ण किंवा अंशतः घेतला जाऊ शकतो. प्रोजेक्ट्स लहान स्वरूपात सुरू होतात आणि 10 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी अधिकाधिक जटिल होतात. +याशिवाय, वर्गाच्या आधीचा कमी ताणाचा क्विझ विद्यार्थ्याला विषय शिकण्याच्या उद्देशाने तयार करतो, तर वर्गानंतरचा दुसरा क्विझ अधिक चांगल्या प्रकारे माहिती टिकवून ठेवतो. हा अभ्यासक्रम लवचिक आणि मजेदार बनवण्यासाठी डिझाइन केला गेला आहे आणि तो संपूर्ण किंवा अंशतः घेतला जाऊ शकतो. प्रोजेक्ट लहान सुरू होतात आणि 10 आठवड्यांच्या चक्राच्या शेवटी अधिकाधिक जटिल होतात. -> आमचा [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शक शोधा. आम्ही तुमच्या रचनात्मक अभिप्रायांचे स्वागत करतो! +> आमचा [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शक शोधा. आम्ही तुमच्या रचनात्मक अभिप्रायाचे स्वागत करतो! ## प्रत्येक धड्यात समाविष्ट आहे: @@ -76,7 +93,7 @@ Azure Cloud Advocates, Microsoft कडून 10 आठवड्यांचा, - असाइनमेंट - [पोस्ट-लेसन क्विझ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विझबद्दल एक टीप:** सर्व क्विझ Quiz-App फोल्डरमध्ये समाविष्ट आहेत, प्रत्येक तीन प्रश्नांसाठी 40 एकूण क्विझ. ते धड्यांमधून लिंक केलेले आहेत, परंतु क्विझ अॅप स्थानिक पातळीवर चालवले जाऊ शकते किंवा Azure वर तैनात केले जाऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचनांचे अनुसरण करा. ते हळूहळू स्थानिक भाषांमध्ये अनुवादित केले जात आहेत. +> **क्विझबद्दल एक टीप:** सर्व क्विझ Quiz-App फोल्डरमध्ये समाविष्ट आहेत, प्रत्येक तीन प्रश्नांसाठी 40 एकूण क्विझ. ते धड्यांमधून लिंक केलेले आहेत, परंतु क्विझ अॅप स्थानिक पातळीवर चालवले जाऊ शकते किंवा Azure वर तैनात केले जाऊ शकते; `quiz-app` फोल्डरमधील सूचनांचे अनुसरण करा. ते हळूहळू स्थानिक भाषांमध्ये भाषांतरित केले जात आहेत. ## धडे |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.mr.png)| @@ -86,8 +103,8 @@ Azure Cloud Advocates, Microsoft कडून 10 आठवड्यांचा, | धडा क्रमांक | विषय | धड्याचे गट | शिकण्याचे उद्दिष्ट | संबंधित धडा | लेखक | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | डेटा सायन्सची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा सायन्सचे मूलभूत संकल्पना आणि त्याचा कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग आणि बिग डेटा यांच्याशी संबंध कसा आहे हे जाणून घ्या. | [धडा](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | डेटा सायन्स नीतिशास्त्र | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नीतिशास्त्र संकल्पना, आव्हाने आणि फ्रेमवर्क. | [धडा](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | डेटाची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसा वर्गीकृत केला जातो आणि त्याचे सामान्य स्रोत काय आहेत. | [धडा](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 02 | डेटा सायन्स नीतिशास्त्र | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नीतिशास्त्राची संकल्पना, आव्हाने आणि फ्रेमवर्क. | [धडा](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | डेटाची व्याख्या | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसा वर्गीकृत केला जातो आणि त्याचे सामान्य स्रोत काय आहेत हे जाणून घ्या. | [धडा](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | सांख्यिकी आणि संभाव्यतेची ओळख | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समजण्यासाठी संभाव्यता आणि सांख्यिकीचे गणितीय तंत्र. | [धडा](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [व्हिडिओ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | रिलेशनल डेटासह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटाची ओळख आणि स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लँग्वेज (SQL) वापरून रिलेशनल डेटा एक्सप्लोर आणि विश्लेषण करण्याच्या मूलभूत गोष्टी. | [धडा](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | NoSQL डेटासह काम करणे | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | नॉन-रिलेशनल डेटाची ओळख, त्याचे विविध प्रकार आणि डॉक्युमेंट डेटाबेस एक्सप्लोर आणि विश्लेषण करण्याच्या मूलभूत गोष्टी. | [धडा](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| @@ -95,12 +112,12 @@ Azure Cloud Advocates, Microsoft कडून 10 आठवड्यांचा, | 08 | डेटा तयारी | [डेटासह काम करणे](2-Working-With-Data/README.md) | डेटा साफसफाई आणि रूपांतर करण्याच्या तंत्रांवरील विषय, ज्यामुळे हरवलेला, अचूक नसलेला किंवा अपूर्ण डेटा हाताळता येतो. | [धडा](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | प्रमाणांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib वापरून पक्ष्यांचा डेटा 🦆 व्हिज्युअलायझेशन कसे करावे ते शिका. | [धडा](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | डेटाच्या वितरणाचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | एका अंतरालातील निरीक्षणे आणि ट्रेंड व्हिज्युअलायझेशन. | [धडा](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | प्रमाणांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डिस्क्रीट आणि गटबद्ध टक्केवारीचे व्हिज्युअलायझेशन. | [धडा](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | संबंधांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा संच आणि त्याच्या व्हेरिएबल्समधील कनेक्शन आणि सहसंबंध व्हिज्युअलायझेशन. | [धडा](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | प्रमाणांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डिस्क्रीट आणि गटबद्ध टक्केवारी व्हिज्युअलायझेशन. | [धडा](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | संबंधांचे व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटाच्या संचांमधील कनेक्शन आणि सहसंबंध व्हिज्युअलायझेशन. | [धडा](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | अर्थपूर्ण व्हिज्युअलायझेशन | [डेटा व्हिज्युअलायझेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या सोडवण्यासाठी आणि अंतर्दृष्टीसाठी तुमच्या व्हिज्युअलायझेशनला मूल्यवान बनवण्यासाठी तंत्र आणि मार्गदर्शन. | [धडा](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | डेटा सायन्स जीवनचक्राची ओळख | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राची ओळख आणि डेटा मिळवणे आणि काढणे याची पहिली पायरी. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | विश्लेषण करणे | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटा विश्लेषण करण्याच्या तंत्रांवर केंद्रित आहे. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटा मधून मिळालेल्या अंतर्दृष्टी निर्णय घेणाऱ्यांना समजण्यास सोपे होईल अशा प्रकारे सादर करण्यावर केंद्रित आहे. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटा विश्लेषणाच्या तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा सायन्स जीवनचक्राचा हा टप्पा डेटा अंतर्दृष्टी निर्णय घेणाऱ्यांना समजण्यास सोपे होईल अशा प्रकारे सादर करण्यावर लक्ष केंद्रित करतो. | [धडा](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमधील डेटा सायन्स आणि त्याचे फायदे याची ओळख करून देणाऱ्या धड्यांची मालिका. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स वापरून मॉडेल्स प्रशिक्षण. |[धडा](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | क्लाउडमधील डेटा सायन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio वापरून मॉडेल्स तैनात करणे. | [धडा](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) आणि [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | @@ -114,25 +131,25 @@ Codespace मध्ये हे नमुना उघडण्यासाठ अधिक माहितीसाठी, [GitHub दस्तऐवज](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) तपासा. ## VSCode Remote - Containers -VSCode Remote - Containers विस्तार वापरून तुमच्या स्थानिक मशीनवर आणि VSCode मध्ये कंटेनरमध्ये हे रिपो उघडण्यासाठी खालील चरणांचे अनुसरण करा: +VSCode Remote - Containers विस्तार वापरून तुमच्या स्थानिक मशीनवर आणि VSCode मध्ये कंटेनरमध्ये हे रिपॉझिटरी उघडण्यासाठी खालील चरणांचे अनुसरण करा: -1. जर तुम्ही प्रथमच विकास कंटेनर वापरत असाल, तर कृपया तुमची प्रणाली प्री-रेक्विझिट्स पूर्ण करते याची खात्री करा (उदा. [गेटिंग स्टार्टेड डॉक्युमेंटेशन](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मध्ये Docker स्थापित केले आहे). +1. जर तुम्ही प्रथमच विकास कंटेनर वापरत असाल, तर कृपया तुमची प्रणाली प्री-रेक्वायरमेंट्स पूर्ण करते याची खात्री करा (उदा. [गेटिंग स्टार्टेड डॉक्युमेंटेशन](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मध्ये Docker स्थापित केले आहे). -हे रिपॉझिटरी वापरण्यासाठी, तुम्ही रिपॉझिटरीला वेगळ्या Docker व्हॉल्यूममध्ये उघडू शकता: +हे रिपॉझिटरी वापरण्यासाठी, तुम्ही हे रिपॉझिटरी वेगळ्या Docker व्हॉल्यूममध्ये उघडू शकता: -**टीप**: अंतर्गत, हे Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड वापरेल जेणेकरून स्थानिक फाइल सिस्टमऐवजी Docker व्हॉल्यूममध्ये स्रोत कोड क्लोन केला जाईल. [व्हॉल्यूम्स](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा टिकवण्यासाठी प्राधान्य दिलेले यंत्र आहे. +**टीप**: अंतर्गत, हे Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड वापरेल जेणेकरून स्थानिक फाइल सिस्टमऐवजी Docker व्हॉल्यूममध्ये स्रोत कोड क्लोन केला जाईल. [व्हॉल्यूम्स](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा टिकवण्यासाठी प्राधान्य दिलेले यंत्रणा आहेत. किंवा स्थानिकपणे क्लोन केलेल्या किंवा डाउनलोड केलेल्या रिपॉझिटरीची आवृत्ती उघडा: -- या रिपॉझिटरीला तुमच्या स्थानिक फाइल सिस्टमवर क्लोन करा. +- हे रिपॉझिटरी तुमच्या स्थानिक फाइल सिस्टमवर क्लोन करा. - F1 दाबा आणि **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड निवडा. - या फोल्डरची क्लोन केलेली प्रत निवडा, कंटेनर सुरू होण्याची वाट पाहा आणि गोष्टी वापरून पहा. ## ऑफलाइन प्रवेश -[Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून तुम्ही हे दस्तऐवज ऑफलाइन चालवू शकता. या रिपॉझिटरीला फोर्क करा, तुमच्या स्थानिक मशीनवर [Docsify स्थापित करा](https://docsify.js.org/#/quickstart), नंतर या रिपॉझिटरीच्या मूळ फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाइप करा. वेबसाइट तुमच्या लोकलहोस्टवर पोर्ट 3000 वर चालवली जाईल: `localhost:3000`. +[Docsify](https://docsify.js.org/#/) वापरून तुम्ही हे दस्तऐवज ऑफलाइन चालवू शकता. हे रिपॉझिटरी फोर्क करा, तुमच्या स्थानिक मशीनवर [Docsify स्थापित करा](https://docsify.js.org/#/quickstart), नंतर या रिपॉझिटरीच्या मूळ फोल्डरमध्ये `docsify serve` टाइप करा. वेबसाइट तुमच्या localhost वर पोर्ट 3000 वर सर्व्ह केली जाईल: `localhost:3000`. -> टीप, नोटबुक्स Docsify द्वारे प्रस्तुत केले जाणार नाहीत, त्यामुळे तुम्हाला नोटबुक चालवायचे असल्यास, ते वेगळ्या पायथन कर्नल चालवणाऱ्या VS Code मध्ये करा. +> टीप, नोटबुक्स Docsify द्वारे प्रस्तुत केले जाणार नाहीत, त्यामुळे तुम्हाला नोटबुक चालवायचे असल्यास, ते वेगळ्या Python कर्नल चालवणाऱ्या VS Code मध्ये करा. ## इतर अभ्यासक्रम @@ -148,16 +165,26 @@ VSCode Remote - Containers विस्तार वापरून तुमच - [डेटा सायन्स फॉर बिगिनर्स](https://aka.ms/datascience-beginners) - [बॅश फॉर बिगिनर्स](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) - [ML फॉर बिगिनर्स](https://aka.ms/ml-beginners) -- [सायबरसिक्युरिटी फॉर बिगिनर्स](https://github.com/microsoft/Security-101) +- [सायबरसुरक्षा फॉर बिगिनर्स](https://github.com/microsoft/Security-101) - [वेब डेव्ह फॉर बिगिनर्स](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT फॉर बिगिनर्स](https://aka.ms/iot-beginners) - [मशीन लर्निंग फॉर बिगिनर्स](https://aka.ms/ml-beginners) - [XR डेव्हलपमेंट फॉर बिगिनर्स](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [GitHub Copilot साठी मास्टरिंग - AI पायर्ड प्रोग्रामिंग](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [GitHub Copilot फॉर AI पायर्ड प्रोग्रामिंग मास्टरिंग](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) - [XR डेव्हलपमेंट फॉर बिगिनर्स](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) -- [GitHub Copilot साठी मास्टरिंग - C#/.NET डेव्हलपर्स](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) +- [GitHub Copilot फॉर C#/.NET डेव्हलपर्स मास्टरिंग](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [तुमचा स्वतःचा Copilot Adventure निवडा](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## मदत मिळवणे + +जर तुम्हाला अडचण आली किंवा AI अॅप्स तयार करण्याबद्दल काही प्रश्न असतील, तर सामील व्हा: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +जर तुम्हाला उत्पादन अभिप्राय किंवा तयार करताना त्रुटी आढळल्या तर भेट द्या: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **अस्वीकरण**: diff --git a/translations/ms/AGENTS.md b/translations/ms/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..c0785b86 --- /dev/null +++ b/translations/ms/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Gambaran Projek + +Data Science for Beginners adalah kurikulum komprehensif selama 10 minggu dengan 20 pelajaran yang dicipta oleh Microsoft Azure Cloud Advocates. Repositori ini adalah sumber pembelajaran yang mengajar konsep asas sains data melalui pelajaran berasaskan projek, termasuk Jupyter notebooks, kuiz interaktif, dan tugasan praktikal. + +**Teknologi Utama:** +- **Jupyter Notebooks**: Medium pembelajaran utama menggunakan Python 3 +- **Perpustakaan Python**: pandas, numpy, matplotlib untuk analisis dan visualisasi data +- **Vue.js 2**: Aplikasi kuiz (folder quiz-app) +- **Docsify**: Penjana laman dokumentasi untuk akses luar talian +- **Node.js/npm**: Pengurusan pakej untuk komponen JavaScript +- **Markdown**: Semua kandungan pelajaran dan dokumentasi + +**Arkitektur:** +- Repositori pendidikan pelbagai bahasa dengan terjemahan yang meluas +- Disusun dalam modul pelajaran (1-Pengenalan hingga 6-Data-Science-In-Wild) +- Setiap pelajaran termasuk README, notebooks, tugasan, dan kuiz +- Aplikasi kuiz Vue.js yang berdiri sendiri untuk penilaian sebelum/selepas pelajaran +- Sokongan GitHub Codespaces dan kontena dev VS Code + +## Perintah Persediaan + +### Persediaan Repositori +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Persediaan Persekitaran Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Persediaan Aplikasi Kuiz +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Pelayan Dokumentasi Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Persediaan Projek Visualisasi +Untuk projek visualisasi seperti meaningful-visualizations (pelajaran 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Aliran Kerja Pembangunan + +### Bekerja dengan Jupyter Notebooks +1. Mulakan Jupyter di akar repositori: `jupyter notebook` +2. Navigasi ke folder pelajaran yang diingini +3. Buka fail `.ipynb` untuk menjalankan latihan +4. Notebooks adalah berdiri sendiri dengan penjelasan dan sel kod +5. Kebanyakan notebooks menggunakan pandas, numpy, dan matplotlib - pastikan ini dipasang + +### Struktur Pelajaran +Setiap pelajaran biasanya mengandungi: +- `README.md` - Kandungan utama pelajaran dengan teori dan contoh +- `notebook.ipynb` - Latihan praktikal Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` atau `assignment.md` - Tugasan praktikal +- Folder `solution/` - Notebook dan kod penyelesaian +- Folder `images/` - Bahan visual sokongan + +### Pembangunan Aplikasi Kuiz +- Aplikasi Vue.js 2 dengan hot-reload semasa pembangunan +- Kuiz disimpan dalam `quiz-app/src/assets/translations/` +- Setiap bahasa mempunyai folder terjemahan sendiri (en, fr, es, dll.) +- Penomboran kuiz bermula dari 0 hingga 39 (40 kuiz keseluruhan) + +### Menambah Terjemahan +- Terjemahan diletakkan dalam folder `translations/` di akar repositori +- Setiap bahasa mempunyai struktur pelajaran lengkap yang mencerminkan bahasa Inggeris +- Terjemahan automatik melalui GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Arahan Pengujian + +### Pengujian Aplikasi Kuiz +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Pengujian Notebook +- Tiada rangka kerja ujian automatik untuk notebooks +- Pengesahan manual: Jalankan semua sel secara berurutan untuk memastikan tiada ralat +- Pastikan fail data boleh diakses dan output dihasilkan dengan betul +- Periksa bahawa visualisasi dipaparkan dengan baik + +### Pengujian Dokumentasi +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Pemeriksaan Kualiti Kod +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Garis Panduan Gaya Kod + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Ikuti garis panduan gaya PEP 8 untuk kod Python +- Gunakan nama pemboleh ubah yang jelas yang menerangkan data yang dianalisis +- Sertakan sel markdown dengan penjelasan sebelum sel kod +- Kekalkan sel kod fokus pada konsep atau operasi tunggal +- Gunakan pandas untuk manipulasi data, matplotlib untuk visualisasi +- Corak import biasa: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Ikuti panduan gaya Vue.js 2 dan amalan terbaik +- Konfigurasi ESLint dalam `quiz-app/package.json` +- Gunakan komponen tunggal Vue (.vue files) +- Kekalkan seni bina berasaskan komponen +- Jalankan `npm run lint` sebelum membuat perubahan + +### Dokumentasi Markdown +- Gunakan hierarki tajuk yang jelas (# ## ### dll.) +- Sertakan blok kod dengan penentu bahasa +- Tambahkan teks alt untuk imej +- Pautkan ke pelajaran dan sumber berkaitan +- Kekalkan panjang baris yang munasabah untuk kebolehbacaan + +### Organisasi Fail +- Kandungan pelajaran dalam folder bernombor (01-defining-data-science, dll.) +- Penyelesaian dalam subfolder `solution/` khusus +- Terjemahan mencerminkan struktur bahasa Inggeris dalam folder `translations/` +- Simpan fail data dalam folder `data/` atau folder khusus pelajaran + +## Pembinaan dan Penerapan + +### Penerapan Aplikasi Kuiz +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Penerapan Azure Static Web Apps +Aplikasi kuiz boleh diterapkan ke Azure Static Web Apps: +1. Buat sumber Azure Static Web App +2. Sambungkan ke repositori GitHub +3. Konfigurasi tetapan pembinaan: + - Lokasi aplikasi: `quiz-app` + - Lokasi output: `dist` +4. Aliran kerja GitHub Actions akan menerapkan secara automatik pada push + +### Laman Dokumentasi +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repositori termasuk konfigurasi kontena dev +- Codespaces secara automatik menyediakan persekitaran Python dan Node.js +- Buka repositori dalam Codespace melalui UI GitHub +- Semua kebergantungan dipasang secara automatik + +## Garis Panduan Permintaan Tarik + +### Sebelum Menghantar +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format Tajuk PR +- Gunakan tajuk yang jelas dan deskriptif +- Format: `[Komponen] Penerangan ringkas` +- Contoh: + - `[Pelajaran 7] Betulkan ralat import notebook Python` + - `[Aplikasi Kuiz] Tambah terjemahan bahasa Jerman` + - `[Dokumen] Kemas kini README dengan prasyarat baru` + +### Pemeriksaan Diperlukan +- Pastikan semua kod berjalan tanpa ralat +- Sahkan notebook dijalankan sepenuhnya +- Pastikan aplikasi Vue.js dibina dengan berjaya +- Periksa bahawa pautan dokumentasi berfungsi +- Uji aplikasi kuiz jika diubah +- Sahkan terjemahan mengekalkan struktur yang konsisten + +### Garis Panduan Sumbangan +- Ikuti gaya dan corak kod yang sedia ada +- Tambahkan komen penjelasan untuk logik yang kompleks +- Kemas kini dokumentasi yang relevan +- Uji perubahan merentasi modul pelajaran yang berbeza jika berkenaan +- Semak fail CONTRIBUTING.md + +## Nota Tambahan + +### Perpustakaan Biasa Digunakan +- **pandas**: Manipulasi dan analisis data +- **numpy**: Pengkomputeran numerik +- **matplotlib**: Visualisasi dan plot data +- **seaborn**: Visualisasi data statistik (beberapa pelajaran) +- **scikit-learn**: Pembelajaran mesin (pelajaran lanjutan) + +### Bekerja dengan Fail Data +- Fail data terletak dalam folder `data/` atau direktori khusus pelajaran +- Kebanyakan notebooks mengharapkan fail data dalam laluan relatif +- Fail CSV adalah format data utama +- Beberapa pelajaran menggunakan JSON untuk contoh data bukan relasional + +### Sokongan Pelbagai Bahasa +- 40+ terjemahan bahasa melalui GitHub Actions automatik +- Aliran kerja terjemahan dalam `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Terjemahan dalam folder `translations/` dengan kod bahasa +- Terjemahan kuiz dalam `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Pilihan Persekitaran Pembangunan +1. **Pembangunan Tempatan**: Pasang Python, Jupyter, Node.js secara tempatan +2. **GitHub Codespaces**: Persekitaran pembangunan segera berasaskan awan +3. **Kontena Dev VS Code**: Pembangunan berasaskan kontena tempatan +4. **Binder**: Lancarkan notebooks dalam awan (jika dikonfigurasi) + +### Garis Panduan Kandungan Pelajaran +- Setiap pelajaran berdiri sendiri tetapi membina konsep sebelumnya +- Kuiz sebelum pelajaran menguji pengetahuan terdahulu +- Kuiz selepas pelajaran mengukuhkan pembelajaran +- Tugasan menyediakan latihan praktikal +- Sketchnotes menyediakan ringkasan visual + +### Menyelesaikan Masalah Biasa + +**Isu Kernel Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Kegagalan Pemasangan npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Ralat Import dalam Notebooks:** +- Pastikan semua perpustakaan yang diperlukan dipasang +- Periksa keserasian versi Python (Python 3.7+ disyorkan) +- Pastikan persekitaran maya diaktifkan + +**Docsify Tidak Memuatkan:** +- Pastikan anda melayani dari akar repositori +- Periksa bahawa `index.html` wujud +- Pastikan akses rangkaian yang betul (port 3000) + +### Pertimbangan Prestasi +- Dataset besar mungkin mengambil masa untuk dimuatkan dalam notebooks +- Rendering visualisasi boleh menjadi perlahan untuk plot yang kompleks +- Pelayan dev Vue.js membolehkan hot-reload untuk iterasi cepat +- Pembinaan pengeluaran dioptimumkan dan diminimumkan + +### Nota Keselamatan +- Tiada data sensitif atau kelayakan harus dikomit +- Gunakan pembolehubah persekitaran untuk sebarang kunci API dalam pelajaran awan +- Pelajaran berkaitan Azure mungkin memerlukan kelayakan akaun Azure +- Kekalkan kebergantungan terkini untuk tampalan keselamatan + +## Menyumbang kepada Terjemahan +- Terjemahan automatik diuruskan melalui GitHub Actions +- Pembetulan manual dialu-alukan untuk ketepatan terjemahan +- Ikuti struktur folder terjemahan yang sedia ada +- Kemas kini pautan kuiz untuk memasukkan parameter bahasa: `?loc=fr` +- Uji pelajaran yang diterjemahkan untuk paparan yang betul + +## Sumber Berkaitan +- Kurikulum utama: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum Perbincangan: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Kurikulum Microsoft lain: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Penyelenggaraan Projek +- Kemas kini berkala untuk memastikan kandungan terkini +- Sumbangan komuniti dialu-alukan +- Isu dijejaki di GitHub +- PR disemak oleh penyelenggara kurikulum +- Semakan dan kemas kini kandungan bulanan + +--- + +**Penafian**: +Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Walaupun kami berusaha untuk memastikan ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang berwibawa. Untuk maklumat yang kritikal, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ms/README.md b/translations/ms/README.md index 13f4d9a2..e8aeac1d 100644 --- a/translations/ms/README.md +++ b/translations/ms/README.md @@ -1,35 +1,19 @@ # Sains Data untuk Pemula - Kurikulum -[![Buka di GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +Azure Cloud Advocates di Microsoft dengan bangga menawarkan kurikulum 10 minggu, 20 pelajaran tentang Sains Data. Setiap pelajaran merangkumi kuiz sebelum dan selepas pelajaran, arahan bertulis untuk melengkapkan pelajaran, penyelesaian, dan tugasan. Pendekatan pembelajaran berasaskan projek membolehkan anda belajar sambil membina, cara yang terbukti untuk kemahiran baru 'melekat'. -[![Lesen GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Penyumbang GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Isu GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Permintaan Tarik GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Dialu-alukan](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +**Terima kasih kepada penulis kami:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -[![Pemerhati GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Fork GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Bintang GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Forum Pembangun Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Azure Cloud Advocates di Microsoft dengan sukacitanya menawarkan kurikulum 10 minggu, 20 pelajaran tentang Sains Data. Setiap pelajaran termasuk kuiz sebelum dan selepas pelajaran, arahan bertulis untuk melengkapkan pelajaran, penyelesaian, dan tugasan. Pedagogi berasaskan projek kami membolehkan anda belajar sambil membina, cara yang terbukti untuk kemahiran baharu 'melekat'. - -**Terima kasih yang tulus kepada penulis kami:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). - -**🙏 Terima kasih khas 🙏 kepada [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) penulis, pengulas dan penyumbang kandungan,** terutamanya Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Terima kasih khas 🙏 kepada [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) penulis, pengulas dan penyumbang kandungan kami,** termasuk Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ms.png)| @@ -42,27 +26,27 @@ Azure Cloud Advocates di Microsoft dengan sukacitanya menawarkan kurikulum 10 mi [Perancis](../fr/README.md) | [Sepanyol](../es/README.md) | [Jerman](../de/README.md) | [Rusia](../ru/README.md) | [Arab](../ar/README.md) | [Parsi (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Cina (Ringkas)](../zh/README.md) | [Cina (Tradisional, Macau)](../mo/README.md) | [Cina (Tradisional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cina (Tradisional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Jepun](../ja/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugis (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugis (Brazil)](../br/README.md) | [Itali](../it/README.md) | [Poland](../pl/README.md) | [Turki](../tr/README.md) | [Yunani](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Sweden](../sv/README.md) | [Denmark](../da/README.md) | [Norway](../no/README.md) | [Finland](../fi/README.md) | [Belanda](../nl/README.md) | [Ibrani](../he/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md) | [Indonesia](../id/README.md) | [Melayu](./README.md) | [Tagalog (Filipina)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungary](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romania](../ro/README.md) | [Bulgaria](../bg/README.md) | [Serbia (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatia](../hr/README.md) | [Slovenia](../sl/README.md) | [Ukraine](../uk/README.md) | [Burma (Myanmar)](../my/README.md) -**Jika anda ingin menambah sokongan bahasa terjemahan tambahan, senarai bahasa yang disokong boleh didapati [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jika anda ingin mempunyai sokongan bahasa tambahan, senarai bahasa yang disokong boleh didapati [di sini](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Sertai Komuniti Kami [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Kami sedang menjalankan siri pembelajaran dengan AI di Discord, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Siri Pembelajaran dengan AI](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapat tip dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. +Kami mempunyai siri pembelajaran dengan AI di Discord yang sedang berlangsung, ketahui lebih lanjut dan sertai kami di [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dari 18 - 30 September, 2025. Anda akan mendapat tip dan trik menggunakan GitHub Copilot untuk Sains Data. -![Siri Pembelajaran dengan AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ms.jpg) +![Siri Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ms.jpg) # Adakah anda seorang pelajar? Mulakan dengan sumber berikut: -- [Halaman Hab Pelajar](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Di halaman ini, anda akan menemui sumber untuk pemula, pakej pelajar dan juga cara untuk mendapatkan baucar sijil percuma. Ini adalah satu halaman yang patut anda tandai dan periksa dari semasa ke semasa kerana kami menukar kandungan sekurang-kurangnya setiap bulan. +- [Halaman Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Di halaman ini, anda akan menemui sumber untuk pemula, pakej pelajar dan juga cara untuk mendapatkan baucar sijil percuma. Ini adalah satu halaman yang anda ingin tandai dan periksa dari semasa ke semasa kerana kami menukar kandungan sekurang-kurangnya setiap bulan. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sertai komuniti global duta pelajar, ini boleh menjadi jalan anda ke Microsoft. # Memulakan > **Guru**: kami telah [menyertakan beberapa cadangan](for-teachers.md) tentang cara menggunakan kurikulum ini. Kami menghargai maklum balas anda [di forum perbincangan kami](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini secara individu, fork keseluruhan repo dan lengkapkan latihan secara sendiri, bermula dengan kuiz pra-kuliah. Kemudian baca kuliah dan lengkapkan aktiviti lain. Cuba buat projek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kod penyelesaian; walau bagaimanapun, kod tersebut tersedia dalam folder /solutions dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. Idea lain adalah membentuk kumpulan belajar dengan rakan-rakan dan melalui kandungan bersama-sama. Untuk kajian lanjut, kami mengesyorkan [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Pelajar](https://aka.ms/student-page)**: untuk menggunakan kurikulum ini secara individu, fork keseluruhan repo dan lengkapkan latihan secara sendiri, bermula dengan kuiz sebelum kuliah. Kemudian baca kuliah dan lengkapkan aktiviti yang lain. Cuba buat projek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kod penyelesaian; walau bagaimanapun, kod tersebut tersedia dalam folder /solutions dalam setiap pelajaran berorientasikan projek. Idea lain adalah membentuk kumpulan belajar dengan rakan-rakan dan melalui kandungan bersama-sama. Untuk kajian lanjut, kami mengesyorkan [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Kenali Pasukan @@ -70,17 +54,17 @@ Mulakan dengan sumber berikut: **Gif oleh** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Klik imej di atas untuk video tentang projek dan orang yang menciptanya! +> 🎥 Klik imej di atas untuk video tentang projek dan orang-orang yang menciptanya! ## Pedagogi -Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan projek dan termasuk kuiz yang kerap. Menjelang akhir siri ini, pelajar akan mempelajari prinsip asas sains data, termasuk konsep etika, penyediaan data, pelbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, kes penggunaan dunia sebenar sains data, dan banyak lagi. +Kami telah memilih dua prinsip pedagogi semasa membina kurikulum ini: memastikan ia berasaskan projek dan termasuk kuiz yang kerap. Menjelang akhir siri ini, pelajar akan mempelajari prinsip asas sains data, termasuk konsep etika, penyediaan data, pelbagai cara bekerja dengan data, visualisasi data, analisis data, kes penggunaan dunia nyata sains data, dan banyak lagi. -Selain itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar untuk mempelajari topik, manakala kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan lanjut. Kurikulum ini direka untuk fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diambil secara keseluruhan atau sebahagian. Projek bermula kecil dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitaran 10 minggu. +Selain itu, kuiz dengan risiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar untuk mempelajari topik, sementara kuiz kedua selepas kelas memastikan pengekalan lebih lanjut. Kurikulum ini direka untuk fleksibel dan menyeronokkan dan boleh diambil secara keseluruhan atau sebahagian. Projek bermula kecil dan menjadi semakin kompleks menjelang akhir kitaran 10 minggu. > Temui [Kod Etika](CODE_OF_CONDUCT.md), [Penyumbangan](CONTRIBUTING.md), [Panduan Terjemahan](TRANSLATIONS.md). Kami mengalu-alukan maklum balas membina anda! -## Setiap pelajaran termasuk: +## Setiap pelajaran merangkumi: - Sketchnote pilihan - Video tambahan pilihan @@ -93,31 +77,31 @@ Selain itu, kuiz berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat pelajar untuk mem - Tugasan - [Kuiz selepas pelajaran](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terdapat dalam folder Quiz-App, untuk sejumlah 40 kuiz dengan tiga soalan setiap satu. Ia dipautkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara tempatan atau dideploy ke Azure; ikuti arahan dalam folder `quiz-app`. Ia sedang dilokalkan secara beransur-ansur. +> **Nota tentang kuiz**: Semua kuiz terdapat dalam folder Quiz-App, untuk sejumlah 40 kuiz dengan tiga soalan setiap satu. Ia dihubungkan dari dalam pelajaran, tetapi aplikasi kuiz boleh dijalankan secara tempatan atau dideploy ke Azure; ikuti arahan dalam folder `quiz-app`. Ia secara beransur-ansur sedang dilokalkan. ## Pelajaran |![ Sketchnote oleh @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ms.png)| |:---:| | Data Science Untuk Pemula: Peta Jalan - _Sketchnote oleh [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| Nombor Pelajaran | Topik | Kumpulan Pelajaran | Objektif Pembelajaran | Pelajaran Berkaitan | Pengarang | +| Nombor Pelajaran | Topik | Kumpulan Pelajaran | Objektif Pembelajaran | Pelajaran Berkaitan | Penulis | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Mendefinisikan Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Belajar konsep asas di sebalik sains data dan bagaimana ia berkaitan dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan data besar. | [pelajaran](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | Mendefinisikan Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Belajar konsep asas sains data dan bagaimana ia berkaitan dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan data besar. | [pelajaran](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Etika Sains Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Konsep Etika Data, Cabaran & Kerangka Kerja. | [pelajaran](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Mendefinisikan Data | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Bagaimana data diklasifikasikan dan sumber-sumber umumnya. | [pelajaran](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Pengenalan kepada Statistik & Kebarangkalian | [Pengenalan](1-Introduction/README.md) | Teknik matematik kebarangkalian dan statistik untuk memahami data. | [pelajaran](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Bekerja dengan Data Relasi | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data relasi dan asas penerokaan serta analisis data relasi dengan Structured Query Language, juga dikenali sebagai SQL (disebut “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 05 | Bekerja dengan Data Relasi | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data relasi dan asas penerokaan serta analisis data relasi menggunakan Structured Query Language, juga dikenali sebagai SQL (disebut “see-quell”). | [pelajaran](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Bekerja dengan Data NoSQL | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pengenalan kepada data bukan relasi, pelbagai jenisnya, dan asas penerokaan serta analisis pangkalan data dokumen. | [pelajaran](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Bekerja dengan Python | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Asas menggunakan Python untuk penerokaan data dengan pustaka seperti Pandas. Pemahaman asas tentang pengaturcaraan Python disarankan. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 07 | Bekerja dengan Python | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Asas penggunaan Python untuk penerokaan data dengan pustaka seperti Pandas. Pemahaman asas tentang pengaturcaraan Python adalah disarankan. | [pelajaran](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Penyediaan Data | [Bekerja Dengan Data](2-Working-With-Data/README.md) | Topik tentang teknik data untuk membersihkan dan mengubah data bagi menangani cabaran data yang hilang, tidak tepat, atau tidak lengkap. | [pelajaran](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Memvisualkan Kuantiti | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Belajar cara menggunakan Matplotlib untuk memvisualkan data burung 🦆 | [pelajaran](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Memvisualkan Taburan Data | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan pemerhatian dan tren dalam satu interval. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Memvisualkan Taburan Data | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan pemerhatian dan trend dalam satu selang. | [pelajaran](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Memvisualkan Perkadaran | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan peratusan diskret dan berkumpulan. | [pelajaran](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Memvisualkan Hubungan | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Memvisualkan hubungan dan korelasi antara set data dan pemboleh ubahnya. | [pelajaran](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualisasi Bermakna | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk menjadikan visualisasi anda bernilai bagi penyelesaian masalah dan wawasan yang efektif. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualisasi Bermakna | [Visualisasi Data](3-Data-Visualization/README.md) | Teknik dan panduan untuk menjadikan visualisasi anda bernilai bagi penyelesaian masalah dan mendapatkan wawasan yang efektif. | [pelajaran](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Pengenalan kepada Kitaran Hayat Sains Data | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Pengenalan kepada kitaran hayat sains data dan langkah pertama untuk memperoleh serta mengekstrak data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Menganalisis | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa ini dalam kitaran hayat sains data memberi fokus kepada teknik untuk menganalisis data. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikasi | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa ini dalam kitaran hayat sains data memberi fokus kepada menyampaikan wawasan dari data dengan cara yang memudahkan pembuat keputusan untuk memahami. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 16 | Komunikasi | [Kitaran Hayat](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fasa ini dalam kitaran hayat sains data memberi fokus kepada penyampaian wawasan dari data dengan cara yang memudahkan pembuat keputusan untuk memahami. | [pelajaran](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Siri pelajaran ini memperkenalkan sains data di awan dan manfaatnya. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Melatih model menggunakan alat Low Code. |[pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Sains Data di Awan | [Data Awan](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Menyebarkan model dengan Azure Machine Learning Studio. | [pelajaran](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) dan [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | @@ -133,23 +117,23 @@ Untuk maklumat lanjut, lihat [dokumentasi GitHub](https://docs.github.com/en/cod ## VSCode Remote - Containers Ikuti langkah-langkah ini untuk membuka repo ini dalam kontena menggunakan mesin tempatan anda dan VSCode dengan sambungan VS Code Remote - Containers: -1. Jika ini kali pertama anda menggunakan kontena pembangunan, pastikan sistem anda memenuhi prasyarat (contohnya, mempunyai Docker dipasang) dalam [dokumentasi memulakan](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Jika ini kali pertama anda menggunakan kontena pembangunan, pastikan sistem anda memenuhi prasyarat (contohnya, mempunyai Docker dipasang) dalam [dokumentasi permulaan](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Untuk menggunakan repositori ini, anda boleh membukanya dalam volume Docker yang terasing: -**Nota**: Di belakang tabir, ini akan menggunakan Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** arahan untuk mengklon kod sumber dalam volume Docker dan bukannya sistem fail tempatan. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang disukai untuk mengekalkan data kontena. +**Nota**: Di belakang tabir, ini akan menggunakan arahan Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** untuk mengklon kod sumber dalam volume Docker dan bukannya sistem fail tempatan. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) adalah mekanisme yang disukai untuk mengekalkan data kontena. Atau buka versi repositori yang telah diklon atau dimuat turun secara tempatan: - Klon repositori ini ke sistem fail tempatan anda. - Tekan F1 dan pilih arahan **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Pilih salinan yang telah diklon folder ini, tunggu kontena untuk dimulakan, dan cuba perkara-perkara. +- Pilih salinan yang telah diklon folder ini, tunggu kontena untuk dimulakan, dan cuba perkara-perkara di dalamnya. ## Akses Luar Talian Anda boleh menjalankan dokumentasi ini secara luar talian dengan menggunakan [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork repo ini, [pasang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pada mesin tempatan anda, kemudian di folder root repo ini, taip `docsify serve`. Laman web akan disediakan pada port 3000 di localhost anda: `localhost:3000`. -> Nota, notebook tidak akan dirender melalui Docsify, jadi apabila anda perlu menjalankan notebook, lakukan secara berasingan dalam VS Code yang menjalankan kernel Python. +> Nota, notebook tidak akan dipaparkan melalui Docsify, jadi apabila anda perlu menjalankan notebook, lakukan secara berasingan dalam VS Code yang menjalankan kernel Python. ## Kurikulum Lain @@ -175,6 +159,16 @@ Pasukan kami menghasilkan kurikulum lain! Lihat: - [Menguasai GitHub Copilot untuk Pembangun C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Pilih Pengembaraan Copilot Anda Sendiri](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Mendapatkan Bantuan + +Jika anda menghadapi masalah atau mempunyai sebarang soalan tentang membina aplikasi AI, sertai: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Jika anda mempunyai maklum balas produk atau kesilapan semasa membina, lawati: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Penafian**: diff --git a/translations/my/AGENTS.md b/translations/my/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..1c89dd71 --- /dev/null +++ b/translations/my/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## ပရောဂျက်အကျဉ်းချုပ် + +Data Science for Beginners သည် Microsoft Azure Cloud Advocates မှဖန်တီးထားသော ၁၀ ပတ်၊ ၂၀ သင်ခန်းစာများပါဝင်သော အကျယ်အဝန်းရှိသင်ရိုးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ repository သည် Jupyter notebooks, interactive quizzes, နှင့် လက်တွေ့လုပ်ငန်းများပါဝင်သော project-based သင်ခန်းစာများမှတဆင့် အခြေခံ data science အယူအဆများကို သင်ကြားပေးသော သင်ယူရေးအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ + +**အဓိကနည်းပညာများ:** +- **Jupyter Notebooks**: Python 3 ကိုအသုံးပြုသော အဓိကသင်ယူရေးအကောင်အထည် +- **Python Libraries**: pandas, numpy, matplotlib ကို data analysis နှင့် visualization အတွက်အသုံးပြု +- **Vue.js 2**: Quiz application (quiz-app folder) +- **Docsify**: Offline access အတွက် documentation site generator +- **Node.js/npm**: JavaScript components အတွက် package management +- **Markdown**: သင်ခန်းစာအကြောင်းအရာနှင့် documentation အားလုံး + +**Architecture:** +- ဘာသာစကားများစွာပါဝင်သော သင်ကြားရေး repository +- သင်ခန်းစာ module များ (1-Introduction မှ 6-Data-Science-In-Wild အထိ) အဖြစ်ဖွဲ့စည်းထား +- သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် README, notebooks, assignments, နှင့် quizzes ပါဝင်သည် +- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ/ပြီးနောက် စမ်းသပ်မှုများအတွက် standalone Vue.js quiz application +- GitHub Codespaces နှင့် VS Code dev containers အထောက်အပံ့ + +## Setup Commands + +### Repository Setup +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python Environment Setup +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Quiz Application Setup +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify Documentation Server +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Visualization Projects Setup +meaningful-visualizations (lesson 13) ကဲ့သို့သော visualization projects အတွက်: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Development Workflow + +### Jupyter Notebooks နှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း +1. Repository root တွင် Jupyter ကိုစတင်ပါ: `jupyter notebook` +2. လိုအပ်သော သင်ခန်းစာ folder သို့သွားပါ +3. `.ipynb` ဖိုင်များကိုဖွင့်ပြီး လေ့ကျင့်မှုများကိုလုပ်ဆောင်ပါ +4. Notebooks တွင် ရှင်းလင်းချက်များနှင့် code cells ပါဝင်ပြီး အပြည့်အစုံဖြစ်သည် +5. notebooks များအများစုသည် pandas, numpy, နှင့် matplotlib ကိုအသုံးပြုသည် - ဤ library များကို install လုပ်ထားရန်သေချာပါ + +### သင်ခန်းစာဖွဲ့စည်းမှု +သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် အများအားဖြင့်: +- `README.md` - သင်ခန်းစာအကြောင်းအရာအဓိကနှင့် သီအိုရီ၊ ဥပမာများ +- `notebook.ipynb` - လက်တွေ့ Jupyter notebook လေ့ကျင့်မှုများ +- `assignment.ipynb` သို့မဟုတ် `assignment.md` - လေ့ကျင့်မှုအလုပ်များ +- `solution/` folder - ဖြေရှင်းချက် notebooks နှင့် code +- `images/` folder - အထောက်အကူပြု visual materials + +### Quiz Application Development +- Vue.js 2 application သည် hot-reload ဖြင့် development အတွင်းအလုပ်လုပ်သည် +- Quizzes များကို `quiz-app/src/assets/translations/` တွင်သိမ်းဆည်းထားသည် +- ဘာသာစကားတစ်ခုစီတွင် translation folder (en, fr, es, စသည်) ရှိသည် +- Quiz အရေအတွက်သည် 0 မှစတင်ပြီး 39 အထိရှိသည် (စုစုပေါင်း 40 quizzes) + +### Translations ထည့်သွင်းခြင်း +- Translations များကို repository root တွင် `translations/` folder တွင်ထား +- ဘာသာစကားတစ်ခုစီသည် အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားမှ mirrored lesson structure ရှိသည် +- GitHub Actions (co-op-translator.yml) မှတဆင့် automated translation + +## Testing Instructions + +### Quiz Application Testing +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Notebook Testing +- notebooks အတွက် automated test framework မရှိပါ +- Manual validation: Cell အားလုံးကို အစဉ်လိုက် run လုပ်ပြီး error မရှိကြောင်းသေချာပါ +- Data files များရရှိနိုင်မှုနှင့် output များ generate ဖြစ်ကြောင်းစစ်ဆေးပါ +- Visualizations များမှန်ကန်စွာ render ဖြစ်ကြောင်းစစ်ဆေးပါ + +### Documentation Testing +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Code Quality Checks +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Code Style Guidelines + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Python code အတွက် PEP 8 style guidelines ကိုလိုက်နာပါ +- အချက်အလက်ကိုရှင်းလင်းစွာဖော်ပြသော variable names ကိုအသုံးပြုပါ +- Markdown cells တွင် code cells မတိုင်မီ ရှင်းလင်းချက်များထည့်ပါ +- Code cells များကို concept တစ်ခုစီ သို့မဟုတ် operation တစ်ခုစီအတွက် အာရုံစိုက်ပါ +- Data manipulation အတွက် pandas, visualization အတွက် matplotlib ကိုအသုံးပြုပါ +- Import pattern အများအားဖြင့်: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2 style guide နှင့် best practices ကိုလိုက်နာပါ +- `quiz-app/package.json` တွင် ESLint configuration ရှိသည် +- Vue single-file components (.vue files) ကိုအသုံးပြုပါ +- Component-based architecture ကိုထိန်းသိမ်းပါ +- Commit မလုပ်မီ `npm run lint` ကို run လုပ်ပါ + +### Markdown Documentation +- ရှင်းလင်းသော headings hierarchy (# ## ### စသည်) ကိုအသုံးပြုပါ +- Language specifiers ပါသော code blocks ထည့်ပါ +- Images အတွက် alt text ထည့်ပါ +- သက်ဆိုင်သော သင်ခန်းစာများနှင့် အရင်းအမြစ်များ link လုပ်ပါ +- ဖတ်ရှုရလွယ်ကူစေရန် line lengths ကိုသင့်တင့်စွာထားပါ + +### File Organization +- သင်ခန်းစာအကြောင်းအရာကို အမှတ်ပေးထားသော folders (01-defining-data-science စသည်) တွင်ထား +- Solutions များကို `solution/` subfolders တွင်ထား +- Translations များကို `translations/` folder တွင် အင်္ဂလိပ် structure ကို mirror လုပ်ထား +- Data files များကို `data/` သို့မဟုတ် သင်ခန်းစာ-specific folders တွင်ထား + +## Build and Deployment + +### Quiz Application Deployment +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps Deployment +Quiz-app ကို Azure Static Web Apps တွင် deploy လုပ်နိုင်သည်: +1. Azure Static Web App resource တစ်ခုဖန်တီးပါ +2. GitHub repository ကိုချိတ်ဆက်ပါ +3. Build settings ကို configure လုပ်ပါ: + - App location: `quiz-app` + - Output location: `dist` +4. GitHub Actions workflow သည် push လုပ်သောအခါ auto-deploy လုပ်မည် + +### Documentation Site +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repository တွင် dev container configuration ပါဝင်သည် +- Codespaces သည် Python နှင့် Node.js environment ကို auto-setup လုပ်သည် +- GitHub UI မှတဆင့် repository ကို Codespace တွင်ဖွင့်ပါ +- Dependencies အားလုံးကို auto-install လုပ်သည် + +## Pull Request Guidelines + +### Submit မလုပ်မီ +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR Title Format +- ရှင်းလင်းသော၊ ဖော်ပြချက်ပေးသော title များကိုအသုံးပြုပါ +- Format: `[Component] Brief description` +- ဥပမာများ: + - `[Lesson 7] Fix Python notebook import error` + - `[Quiz App] Add German translation` + - `[Docs] Update README with new prerequisites` + +### Required Checks +- Code အားလုံး error မရှိကြောင်းသေချာပါ +- Notebooks အားလုံးကို အပြည့်အစုံ run လုပ်ပါ +- Vue.js apps များကို build လုပ်ပြီးအောင်မြင်ကြောင်းစစ်ဆေးပါ +- Documentation links အားလုံးအလုပ်လုပ်ကြောင်းစစ်ဆေးပါ +- Quiz application ကိုပြောင်းလဲထားပါက စမ်းသပ်ပါ +- Translations များ structure တူညီမှုရှိကြောင်းအတည်ပြုပါ + +### Contribution Guidelines +- ရှိပြီးသား code style နှင့် patterns ကိုလိုက်နာပါ +- ရှုပ်ထွေးသော logic အတွက် ရှင်းလင်းချက် comment များထည့်ပါ +- သက်ဆိုင်သော documentation ကို update လုပ်ပါ +- သင်ခန်းစာ module များအနှံ့ စမ်းသပ်ပါ (သက်ဆိုင်ပါက) +- CONTRIBUTING.md ဖိုင်ကိုကြည့်ပါ + +## အပိုအချက်အလက်များ + +### Common Libraries Used +- **pandas**: Data manipulation နှင့် analysis +- **numpy**: Numerical computing +- **matplotlib**: Data visualization နှင့် plotting +- **seaborn**: Statistical data visualization (သင်ခန်းစာအချို့) +- **scikit-learn**: Machine learning (အဆင့်မြင့်သင်ခန်းစာများ) + +### Data Files နှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း +- Data files များကို `data/` folder သို့မဟုတ် သင်ခန်းစာ-specific directories တွင်ထား +- Notebooks များအများစုသည် relative paths တွင် data files များကိုမျှော်လင့်သည် +- CSV files သည် primary data format ဖြစ်သည် +- Non-relational data ဥပမာများအတွက် JSON ကိုသုံးသော သင်ခန်းစာအချို့ရှိသည် + +### Multilingual Support +- Automated GitHub Actions မှတဆင့် 40+ ဘာသာစကား translation များ +- Translation workflow ကို `.github/workflows/co-op-translator.yml` တွင်ထား +- Translations များကို `translations/` folder တွင် language codes ဖြင့်ထား +- Quiz translations များကို `quiz-app/src/assets/translations/` တွင်ထား + +### Development Environment Options +1. **Local Development**: Python, Jupyter, Node.js ကို locally install လုပ်ပါ +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-based instant development environment +3. **VS Code Dev Containers**: Local container-based development +4. **Binder**: Cloud တွင် notebooks များကို launch လုပ်ပါ (configure လုပ်ထားပါက) + +### Lesson Content Guidelines +- သင်ခန်းစာတစ်ခုစီသည် standalone ဖြစ်ပြီး အရင် concept များကိုအခြေခံထားသည် +- Pre-lesson quizzes သည် အရင်အတန်းအကြောင်းအရာကိုစမ်းသပ်သည် +- Post-lesson quizzes သည် သင်ယူမှုကို reinforcement လုပ်သည် +- Assignments များသည် လက်တွေ့လေ့ကျင့်မှုများပေးသည် +- Sketchnotes များသည် visual summaries ပေးသည် + +### Troubleshooting Common Issues + +**Jupyter Kernel Issues:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm Install Failures:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Import Errors in Notebooks:** +- လိုအပ်သော library များအားလုံး install လုပ်ထားကြောင်းစစ်ဆေးပါ +- Python version compatibility ကိုစစ်ဆေးပါ (Python 3.7+ recommend) +- Virtual environment ကို activate လုပ်ထားကြောင်းသေချာပါ + +**Docsify Not Loading:** +- Repository root မှ serve လုပ်နေကြောင်းစစ်ဆေးပါ +- `index.html` ရှိကြောင်းစစ်ဆေးပါ +- သင့် network access (port 3000) မှန်ကန်ကြောင်းစစ်ဆေးပါ + +### Performance Considerations +- အကြီးမားသော datasets များသည် notebooks တွင် load လုပ်ရန်အချိန်ယူနိုင်သည် +- Visualization rendering သည် ရှုပ်ထွေးသော plots များအတွက်နှေးနိုင်သည် +- Vue.js dev server သည် hot-reload ကို enable လုပ်သည် +- Production builds များသည် optimized နှင့် minified ဖြစ်သည် + +### Security Notes +- Sensitive data သို့မဟုတ် credentials များကို commit မလုပ်ပါနှင့် +- Cloud lessons များတွင် API keys အတွက် environment variables ကိုအသုံးပြုပါ +- Azure သက်ဆိုင်သော သင်ခန်းစာများတွင် Azure account credentials လိုအပ်နိုင်သည် +- Security patches အတွက် dependencies များကို update လုပ်ထားပါ + +## Contributing to Translations +- Automated translations များကို GitHub Actions မှစီမံခန့်ခွဲထားသည် +- Translation accuracy အတွက် manual corrections များကိုကြိုဆိုပါသည် +- ရှိပြီးသား translation folder structure ကိုလိုက်နာပါ +- Quiz links များကို language parameter ပါအောင် update လုပ်ပါ: `?loc=fr` +- Translated lessons များကို rendering မှန်ကန်ကြောင်းစမ်းသပ်ပါ + +## Related Resources +- Main curriculum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Discussion Forum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Other Microsoft curricula: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Project Maintenance +- အကြောင်းအရာကို current ဖြစ်အောင် regular updates လုပ်ပါ +- Community contributions များကိုကြိုဆိုပါသည် +- GitHub တွင် issues များကို tracking လုပ်ပါ +- PRs များကို curriculum maintainers မှ review လုပ်ပါ +- Content များကို လစဉ် review နှင့် update လုပ်ပါ + +--- + +**အကြောင်းကြားချက်**: +ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မတိကျမှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတရားရှိသော ရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူက ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအလွဲအချော်များ သို့မဟုတ် အနားယူမှုမှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ \ No newline at end of file diff --git a/translations/my/README.md b/translations/my/README.md index 65725829..966905a4 100644 --- a/translations/my/README.md +++ b/translations/my/README.md @@ -1,158 +1,142 @@ -# အခြေခံအချက်အလက်သိပ္ပံ - သင်ရိုးညွှန်းတမ်း +# ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အခြေခံသင်ခန်းစာများ - သင်ရိုးညွှန်းတမ်း -[![GitHub Codespaces တွင်ဖွင့်ရန်](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) - -[![GitHub လိုင်စင်](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub အထောက်အပံ့ပေးသူများ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub ပြဿနာများ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) - -[![GitHub ကြည့်ရှုသူများ](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Microsoft ၏ Azure Cloud Advocates မှ အခြေခံအချက်အလက်သိပ္ပံကို လေ့လာရန် ၁၀ ပတ်၊ ၂၀ သင်ခန်းစာပါသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် သင်ခန်းစာပြီးနောက် စမ်းမေးခွန်းများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးမြောက်ရန် ရေးသားထားသော လမ်းညွှန်ချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်နှင့် လုပ်ငန်းတာဝန်များ ပါဝင်သည်။ ပရောဂျက်အခြေပြု သင်ကြားမှုနည်းလမ်းဖြင့် သင်ကြားခြင်းသည် အသစ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကို ထိရောက်စွာ သင်ယူနိုင်စေသည်။ +Azure Cloud Advocates မှ Microsoft တွင် 10 ပတ်ကြာ 20 သင်ခန်းစာပါဝင်သော ဒေတာသိပ္ပံသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ပေးဆောင်ရန် ဝမ်းမြောက်ဝမ်းသာဖြစ်ပါသည်။ သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်တမ်းများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးမြောက်ရန် ရေးသားထားသော လမ်းညွှန်ချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်နှင့် လုပ်ငန်းတာဝန်များ ပါဝင်သည်။ ပရောဂျက်အခြေခံ သင်ကြားမှုနည်းလမ်းသည် သင်တန်းသားများအတွက် အသစ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကို သင်ယူစေပြီး အတည်ပြုထားသော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ **ကျေးဇူးအထူးတင်ရှိပါသည်** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer) တို့အား။ -**🙏 အထူးကျေးဇူး 🙏 Microsoft Student Ambassador များအား** [Aaryan Arora](https://studentambassadors.microsoft.com/), [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) တို့အား။ +**🙏 အထူးကျေးဇူး 🙏 Microsoft Student Ambassador များအား** [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) မှရေးသားသူများ၊ ပြန်လည်သုံးသပ်သူများနှင့် အကြောင်းအရာပံ့ပိုးသူများအား အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်။ |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.my.png)| |:---:| -| အခြေခံအချက်အလက်သိပ္ပံ - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) ၏ Sketchnote_ | +| ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အခြေခံသင်ခန်းစာများ - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 ဘာသာစကားများအတွက် ပံ့ပိုးမှု +### 🌐 ဘာသာစကားများပံ့ပိုးမှု -#### GitHub Action မှတဆင့် ပံ့ပိုးမှု (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲနောက်ဆုံးပေါ်) +#### GitHub Action မှတဆင့် (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲတမ်းနောက်ဆုံးပေါ်) [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./README.md) -**အခြားဘာသာစကားများကို ထည့်သွင်းလိုပါက [ဒီနေရာ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) တွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။** +**အပိုဘာသာစကားများကို ပံ့ပိုးလိုပါက [ဒီနေရာ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) တွင် ရှာဖွေပါ။** -#### ကျွန်ုပ်တို့၏ အသိုင်းအဝိုင်းကို ဝင်ရောက်ပါ +#### ကျွန်ုပ်တို့၏ အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ပူးပေါင်းပါ [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -ကျွန်ုပ်တို့တွင် AI နှင့်အတူ သင်ကြားမှုစီးရီးရှိပြီး၊ ၂၀၂၅ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၁၈ ရက်မှ ၃၀ ရက်အထိ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် ပိုမိုလေ့လာပြီး ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းပါ။ GitHub Copilot ကို အချက်အလက်သိပ္ပံအတွက် အသုံးပြုရန် အကြံဉာဏ်များနှင့် လက်တွေ့နည်းလမ်းများကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ +AI နှင့်အတူ သင်ယူမှုစီးရီးကို 2025 ခုနှစ် စက်တင်ဘာ 18 မှ 30 ရက်အထိ ကျင်းပနေပါသည်။ GitHub Copilot ကို ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များနှင့် လက်တွေ့နည်းလမ်းများကို သင်ယူနိုင်ပါသည်။ -![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.my.jpg) +![AI နှင့်အတူ သင်ယူမှုစီးရီး](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.my.jpg) -# သင်သည် ကျောင်းသားလား? +# သင်တန်းသားများအတွက် အောက်ပါ အရင်းအမြစ်များဖြင့် စတင်ပါ- -- [Student Hub စာမျက်နှာ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ဒီစာမျက်နှာတွင် အခြေခံအရင်းအမြစ်များ၊ ကျောင်းသားအထုပ်များနှင့် အခမဲ့လက်မှတ်ရယူနိုင်သော နည်းလမ်းများပါဝင်သည်။ ဒီစာမျက်နှာကို မှတ်သားထားပြီး အကြိမ်ကြိမ် ပြန်လည်ကြည့်ရှုပါ။ -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Microsoft ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သော ကျောင်းသားသံတမန်များ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအသိုင်းအဝိုင်းကို ဝင်ရောက်ပါ။ +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ဒီစာမျက်နှာတွင် အခြေခံအရင်းအမြစ်များ၊ Student packs နှင့် အခမဲ့လက်မှတ်ရယူရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေပါ။ ဒီစာမျက်နှာကို Bookmark လုပ်ပြီး အကြောင်းအရာများကို လစဉ်အနည်းဆုံး ပြောင်းလဲသောကြောင့် အချိန်ကြာကြာကြည့်ရှုပါ။ +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Microsoft သို့ ဝင်ရောက်ရန် သင်၏လမ်းဖြစ်နိုင်သော သင်တန်းသားအကျိုးဆောင်များ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအသိုင်းအဝိုင်းကို ပူးပေါင်းပါ။ # စတင်ခြင်း -> **ဆရာများ**: [ဒီနေရာတွင် အကြံပြုချက်များ](for-teachers.md) ပါဝင်ပြီး သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဘယ်လိုအသုံးပြုရမည်ကို ဖော်ပြထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ [ဆွေးနွေးမှုဖိုရမ်](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) တွင် သင့်အကြံပြုချက်ကို ကြိုဆိုပါသည်။ +> **ဆရာများ**: [ဒီနေရာတွင် အကြံပြုချက်များ](for-teachers.md) ပါဝင်သည်။ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဘယ်လိုအသုံးပြုရမည်ဆိုသည်ကို ဖော်ပြထားသည်။ [ဆွေးနွေးမှုဖိုရမ်](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) တွင် သင့်အကြံပြုချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့နှစ်သက်ပါသည်။ -> **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**: သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ကိုယ်တိုင်အသုံးပြုရန်၊ repo အပြည့်ကို fork လုပ်ပြီး သင်ခန်းစာများကို ကိုယ်တိုင် ပြီးမြောက်ပါ။ သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စမ်းမေးခွန်းဖြင့် စတင်ပြီး သင်ခန်းစာကို ဖတ်ရှုပြီး လုပ်ငန်းများကို ပြီးမြောက်ပါ။ သင်ခန်းစာများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားပါ။ သို့သော် ဖြေရှင်းချက်ကို /solutions ဖိုလ်ဒါတွင် ရှာနိုင်ပါသည်။ အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ မိတ်ဆွေများနှင့် သင်ယူအဖွဲ့တစ်ခု ဖွဲ့ပြီး အကြောင်းအရာကို အတူတူ လေ့လာပါ။ ထပ်မံလေ့လာရန် [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကို အကြံပြုပါသည်။ +> **[သင်တန်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**: သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ကိုယ်တိုင်အသုံးပြုရန် repo အားလုံးကို fork လုပ်ပြီး သင်ခန်းစာများကို ကိုယ်တိုင်ပြီးမြောက်ပါ။ သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်တမ်းဖြင့် စတင်ပါ။ ထို့နောက် သင်ခန်းစာကို ဖတ်ရှုပြီး အခြားလုပ်ငန်းများကို ပြီးမြောက်ပါ။ သင်ခန်းစာများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားပါ။ ဖြေရှင်းချက်ကုဒ်ကို မကူးယူပါနှင့်။ သို့သော် /solutions ဖိုလ်ဒါတွင် ဖြေရှင်းချက်ကုဒ်ကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ အခြားအကြံတစ်ခုမှာ မိတ်ဆွေများနှင့် သင်ကြားမှုအဖွဲ့ကို ဖွဲ့စည်းပြီး အကြောင်းအရာကို အတူတူလေ့လာပါ။ ထို့အပြင် Microsoft Learn [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ကို အထူးအကြံပြုပါသည်။ -## အဖွဲ့နှင့် တွေ့ဆုံပါ +## အဖွဲ့ကို တွေ့ဆုံပါ [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif by** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 အထက်ပါ ပုံကို နှိပ်ပြီး ပရောဂျက်နှင့် ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကို ကြည့်ပါ။ +> 🎥 အထက်ပါပုံကို နှိပ်ပြီး ပရောဂျက်နှင့် ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကို ကြည့်ပါ။ ## သင်ကြားမှုနည်းလမ်း -ဒီသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဖန်တီးစဉ်တွင် ပရောဂျက်အခြေပြုဖြစ်စေရန်နှင့် မကြာခဏ စမ်းမေးခွန်းများပါဝင်စေရန် အခြေခံသင်ကြားမှုနည်းလမ်းနှစ်ခုကို ရွေးချယ်ထားပါသည်။ ဒီစီးရီးအဆုံးတွင် ကျောင်းသားများသည် အချက်အလက်သိပ္ပံ၏ အခြေခံအယူအဆများ၊ အကျင့်သိက္ခာဆိုင်ရာ အယူအဆများ၊ အချက်အလက်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အချက်အလက်နှင့် အလုပ်လုပ်နည်းများ၊ အချက်အလက်ကို မြင်သာစေခြင်း၊ အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အချက်အလက်သိပ္ပံ၏ အမှန်တကယ်အသုံးချမှုများနှင့် အခြားအရာများကို သင်ယူထားမည်ဖြစ်သည်။ +ဒီသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဖန်တီးစဉ်တွင် ပရောဂျက်အခြေခံနှင့် မကြာခဏ စစ်တမ်းများပါဝင်သည်ကို သေချာစေရန် သင်ကြားမှုနည်းလမ်းနှစ်ခုကို ရွေးချယ်ထားသည်။ ဒီစီးရီး၏ နောက်ဆုံးတွင် သင်တန်းသားများသည် ဒေတာသိပ္ပံ၏ အခြေခံအယူအဆများ၊ အကျိုးသက်သာမှုဆိုင်ရာ အယူအဆများ၊ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများ၊ ဒေတာကိုမြင်သာစေခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဒေတာသိပ္ပံ၏ အမှန်တကယ်အသုံးချမှုများနှင့် အခြားအရာများကို သင်ယူထားမည်ဖြစ်သည်။ -ထို့အပြင်၊ သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စမ်းမေးခွန်းတစ်ခုသည် ကျောင်းသား၏ အာရုံစိုက်မှုကို သင်ခန်းစာအကြောင်းအရာသို့ ဦးတည်စေပြီး၊ သင်ခန်းစာပြီးနောက် စမ်းမေးခွန်းတစ်ခုသည် သင်ယူမှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။ ဒီသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို အပြည့်အစုံ သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းအလိုက် လေ့လာနိုင်ပြီး ပျော်ရွှင်စေဖို့ ရည်ရွယ်ထားပါသည်။ ပရောဂျက်များသည် သေးငယ်သောအဆင့်မှ စတင်ပြီး ၁၀ ပတ်အတွင်း အဆင့်မြင့်ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ +ထို့အပြင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်တမ်းသည် သင်ခန်းစာအကြောင်းကို သင်တန်းသား၏ အာရုံစိုက်မှုကို သတ်မှတ်ပေးပြီး သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်တမ်းသည် သင်ယူမှုကို ထိန်းသိမ်းပေးသည်။ ဒီသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို အပြည့်အစုံ သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းအလိုက် လွယ်ကူပြီး ပျော်ရွှင်စေရန် ဖန်တီးထားသည်။ ပရောဂျက်များသည် သေးငယ်ပြီး 10 ပတ်အတွင်း ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာမည်ဖြစ်သည်။ -> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ သင့်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အကြံပြုချက်ကို ကြိုဆိုပါသည်။ +> ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ သင့်အဆောက်အအုံဆန်းစစ်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ကြိုဆိုပါသည်။ -## သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် ပါဝင်သည်- +## သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် ပါဝင်သည်- - ရွေးချယ်နိုင်သော sketchnote -- ရွေးချယ်နိုင်သော ထပ်ဆောင်းဗီဒီယို -- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စမ်းမေးခွန်း +- ရွေးချယ်နိုင်သော အပိုဗီဒီယို +- သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်တမ်း - ရေးသားထားသော သင်ခန်းစာ -- ပရောဂျက်အခြေပြု သင်ခန်းစာများအတွက် ပရောဂျက်ကို ဖန်တီးရန် လမ်းညွှန်ချက်များ +- ပရောဂျက်အခြေခံ သင်ခန်းစာများအတွက် ပရောဂျက်ကို ဖန်တီးရန် လမ်းညွှန်ချက်များ - အသိပညာစစ်ဆေးမှု - စိန်ခေါ်မှု -- ထပ်ဆောင်းဖတ်ရှုရန် +- အပိုဖတ်ရှုရန် - လုပ်ငန်းတာဝန် -- [သင်ခန်းစာပြီးနောက် စမ်းမေးခွန်း](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်တမ်း](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **စမ်းမေးခွန်းများအကြောင်း မှတ်ချက်**: စမ်းမေးခွန်းအားလုံးကို Quiz-App ဖိုလ်ဒါတွင် ထည့်သွင်းထားပြီး၊ သုံးခုစီပါသော စမ်းမေးခွန်း ၄၀ ပါဝင်သည်။ သင်ခန်းစာများမှ ချိတ်ဆက်ထားသော်လည်း၊ quiz app ကို ဒေသတွင်းတွင် အလုပ်လုပ်စေခြင်း သို့မဟုတ် Azure သို့ တင်နိုင်သည်။ `quiz-app` ဖိုလ်ဒါတွင် လမ်းညွှန်ချက်ကို လိုက်နာပါ။ ၎င်းတို့ကို တဖြည်းဖြည်း ဒေသခံဘာသာစကားများသို့ ပြောင်းလဲနေပါသည်။ +> **စစ်တမ်းများအကြောင်း မှတ်ချက်**: စစ်တမ်းအားလုံးကို Quiz-App ဖိုလ်ဒါတွင် ပါဝင်သည်။ စစ်တမ်း 40 ခုစီတွင် မေးခွန်း 3 ခုပါဝင်သည်။ သင်ခန်းစာများတွင် ချိတ်ဆက်ထားသော်လည်း Quiz-App ကို ဒေသတွင်းတွင် အလုပ်လုပ်စေခြင်း သို့မဟုတ် Azure တွင် တင်နိုင်သည်။ `quiz-app` ဖိုလ်ဒါတွင် လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာပါ။ စစ်တမ်းများကို တဖြည်းဖြည်း ဒေသခံအဖြစ် ပြုလုပ်နေပါသည်။ ## သင်ခန်းစာများ |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.my.png)| |:---:| | Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| အခန်းနံပါတ် | ခေါင်းစဉ် | အခန်းအုပ်စု | သင်ယူရမည့်ရည်ရွယ်ချက်များ | ချိတ်ဆက်ထားသောအခန်း | စာရေးသူ | +| အခန်းနံပါတ် | ခေါင်းစဉ် | အခန်းအုပ်စု | သင်ယူရမည့်ရည်ရွယ်ချက်များ | ဆက်စပ်အခန်း | အရေးသားသူ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ဒေတာသိပ္ပံကိုအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏အခြေခံအယူအဆများနှင့် ၎င်းသည် အတုအမြင်တု၊ စက်ရုပ်သင်ယူမှုနှင့် Big Data နှင့် ဘယ်လိုဆက်စပ်နေသည်ကိုလေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ဒေတာသိပ္ပံ၏ကျင့်ဝတ် | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကျင့်ဝတ်အယူအဆများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် Framework များ။ | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ဒေတာကိုအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကိုဘယ်လိုအမျိုးအစားခွဲခြားရမည်နှင့် ၎င်း၏ရင်းမြစ်များကိုလေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | သင်္ချာနှင့်အလားအလာအကြောင်းမိတ်ဆက် | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကိုနားလည်ရန် သင်္ချာနည်းလမ်းများနှင့် အလားအလာအကြောင်းကိုလေ့လာပါ။ | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | ဆက်နွယ်သောဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်နွယ်သောဒေတာနှင့် SQL (see-quell) အမည်ဖြင့်လူသိများသော Structured Query Language ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာကိုလေ့လာခြင်းနှင့်ခွဲခြားခြင်းအခြေခံကိုလေ့လာပါ။ | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်နွယ်မထားသောဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် Document Database များကိုလေ့လာခြင်း။ | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python နှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ကဲ့သို့သော Library များကိုအသုံးပြု၍ Python ဖြင့်ဒေတာကိုလေ့လာခြင်း။ Python programming အခြေခံကိုနားလည်ထားရန်လိုအပ်သည်။ | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ဒေတာကိုသန့်စင်ခြင်းနှင့်ပြောင်းလဲခြင်းနည်းလမ်းများ၊ မရှိသော၊ မမှန်သော၊ မပြည့်စုံသောဒေတာများကိုကိုင်တွယ်ရန်နည်းလမ်းများကိုလေ့လာပါ။ | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | အရေအတွက်များကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ကိုအသုံးပြု၍ ငှက်ဒေတာ 🦆 ကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်းကိုလေ့လာပါ။ | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | ဒေတာဖြန့်ဝေမှုများကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | အချိန်ကာလအတွင်းရှိအချက်အလက်များနှင့်လမ်းကြောင်းများကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | အချိုးအစားများကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | သီးခြားနှင့်အုပ်စုဖွဲ့ထားသောရာခိုင်နှုန်းများကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ဆက်နွယ်မှုများကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ဒေတာအစုများနှင့် ၎င်းတို့၏အပြောင်းအလဲများအကြားရှိဆက်နွယ်မှုများကိုမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | အဓိပ္ပါယ်ရှိသောမြင်သာအောင်ဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ပြဿနာများကိုအကျိုးရှိစွာဖြေရှင်းရန်နှင့်အမြင်များရရန် သင့်မြင်သာအောင်ဖော်ပြမှုများကိုတန်ဖိုးရှိအောင်လုပ်ရန်နည်းလမ်းများနှင့်လမ်းညွှန်ချက်များ။ | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ဒေတာသိပ္ပံ၏အသက်တာစဉ်ကိုမိတ်ဆက် | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံအသက်တာစဉ်နှင့် ဒေတာကိုရယူခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း၏ပထမဆုံးအဆင့်ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | ခွဲခြားခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံအသက်တာစဉ်၏ဤအဆင့်သည် ဒေတာကိုခွဲခြားရန်နည်းလမ်းများကိုအာရုံစိုက်သည်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | ဆက်သွယ်ခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာမှရရှိသောအမြင်များကို ဆုံးဖြတ်သူများအတွက်နားလည်ရလွယ်အောင်တင်ပြခြင်း။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုမိတ်ဆက်သောအခန်းများ။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code tools ကိုအသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ခြင်း။ |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ကိုအသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို Deploy လုပ်ခြင်း။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | အမှန်တကယ်သော Project များတွင် ဒေတာသိပ္ပံကိုအသုံးပြုခြင်း။ | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | ဒေတာသိပ္ပံကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အခြေခံအယူအဆများနှင့် ၎င်းသည် အတုအကျင့်သိပ္ပံ၊ စက်ရုပ်သင်ယူမှုနှင့် Big Data နှင့် ဘယ်လိုဆက်စပ်နေသည်ကို သင်ယူပါ။ | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အကျင့်သိပ္ပံ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာအကျင့်သိပ္ပံ၏ အယူအဆများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုများ။ | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ဒေတာကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကို ဘယ်လိုအမျိုးအစားခွဲခြားရမည်နှင့် ၎င်း၏ အများဆုံးရင်းမြစ်များကို သင်ယူပါ။ | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | စာရိတျနှင့် အလားအလာသိပ္ပံကို မိတ်ဆက်ခြင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဒေတာကို နားလည်ရန် စာရိတျနှင့် အလားအလာသိပ္ပံ၏ သင်္ချာနည်းလမ်းများ။ | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | ဆက်နွယ်သော ဒေတာနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်နွယ်သော ဒေတာကို မိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် SQL (see-quell) ဟုခေါ်သော Structured Query Language ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို စူးစမ်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အခြေခံများ။ | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ဒေတာနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | ဆက်နွယ်မထားသော ဒေတာကို မိတ်ဆက်ခြင်း၊ ၎င်း၏ အမျိုးအစားများနှင့် စာရွက်စာတမ်းဒေတာဘေ့စ်များကို စူးစမ်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အခြေခံများ။ | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python နှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များနှင့် Python ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို စူးစမ်းခြင်း၏ အခြေခံများ။ Python programming ကို အခြေခံနားလည်မှုရှိရန် အကြံပြုပါသည်။ | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း | [Working With Data](2-Working-With-Data/README.md) | မရှိသော၊ မမှန်သော၊ သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒေတာကို သန့်စင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းနည်းလမ်းများ။ | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | အရေအတွက်များကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ကို အသုံးပြု၍ ငှက်ဒေတာ 🦆 ကို ရှင်းလင်းဖော်ပြရန် သင်ယူပါ။ | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | ဒေတာဖြန့်ဝေမှုကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | အချိန်ကာလအတွင်း တွေ့ရှိမှုများနှင့် လမ်းကြောင်းများကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | အချိုးအစားများကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | သီးခြားနှင့် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ရာခိုင်နှုန်းများကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ဆက်နွယ်မှုများကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ဒေတာအစုများနှင့် ၎င်းတို့၏ အပြောင်းအလဲများအကြား ဆက်နွယ်မှုများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ရှင်းလင်းဖော်ပြခြင်း။ | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ရှင်းလင်းဖော်ပြမှုများ | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | ပြဿနာများကို ထိရောက်စွာ ဖြေရှင်းရန်နှင့် အမြင်များရရှိရန် သင့်ရဲ့ ရှင်းလင်းဖော်ပြမှုများကို တန်ဖိုးရှိစေရန် နည်းလမ်းများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များ။ | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အသက်တာစဉ်ကို မိတ်ဆက်ခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အသက်တာစဉ်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို ရယူခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်း၏ ပထမဆုံးအဆင့်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာသိပ္ပံ၏ အသက်တာစဉ်၏ ဒီအဆင့်သည် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်းများကို အာရုံစိုက်သည်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | ဆက်သွယ်ရေး | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ဒေတာမှရရှိသော အမြင်များကို ဆုံးဖြတ်သူများအတွက် နားလည်ရလွယ်ကူစေရန် တင်ပြခြင်းကို အာရုံစိုက်သည်။ | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မိတ်ဆက်သော အခန်းများ။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) နှင့် [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code tools ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်း။ |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) နှင့် [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Cloud တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို တင်သွင်းခြင်း။ | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) နှင့် [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဒေတာသိပ္ပံ | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | အမှန်တကယ်သော ကမ္ဘာတွင် ဒေတာသိပ္ပံအခြေခံထားသော ပရောဂျက်များ။ | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -ဤနမူနာကို Codespace တွင်ဖွင့်ရန်အဆင့်များကိုလိုက်နာပါ: -1. Code drop-down menu ကိုနှိပ်ပြီး Open with Codespaces ရွေးချယ်ပါ။ -2. Pane အောက်ခြေတွင် + New codespace ကိုရွေးချယ်ပါ။ -ပိုမိုသိရှိရန် [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ကိုကြည့်ပါ။ +ဒီနမူနာကို Codespace တွင် ဖွင့်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ- +1. Code drop-down menu ကို နှိပ်ပြီး Open with Codespaces ရွေးပါ။ +2. Pane ရဲ့ အောက်ဆုံးမှာ + New codespace ကို ရွေးပါ။ +ပိုမိုသိရှိရန် [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ကို ကြည့်ပါ။ ## VSCode Remote - Containers -သင့်ရဲ့ local machine နှင့် VSCode ကိုအသုံးပြု၍ container တွင်ဤ repo ကိုဖွင့်ရန်အဆင့်များကိုလိုက်နာပါ၊ VS Code Remote - Containers extension ကိုအသုံးပြုပါ: +သင့်ရဲ့ local machine နှင့် VSCode ကို အသုံးပြု၍ VS Code Remote - Containers extension ကို အသုံးပြု၍ ဒီ repo ကို container တွင် ဖွင့်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ- -1. Development container ကိုပထမဆုံးအသုံးပြုပါက သင့်စနစ်သည် [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) တွင်ဖော်ပြထားသောလိုအပ်ချက်များ (ဥပမာ Docker ကို install လုပ်ထားရန်) ဖြည့်ဆည်းထားသည်ကိုသေချာပါ။ +1. Development container ကို ပထမဆုံးအသုံးပြုမည်ဆိုပါက သင့်စနစ်သည် [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) တွင် ဖော်ပြထားသော အလိုအလျောက်လိုအပ်ချက်များ (ဥပမာ- Docker ကို install လုပ်ထားရန်) ကို ဖြည့်ဆည်းထားရမည်။ -ဤ repository ကိုအသုံးပြုရန်၊ သီးသန့် Docker volume တွင် repository ကိုဖွင့်နိုင်သည်: +ဒီ repository ကို အသုံးပြုရန်၊ သီးသန့် Docker volume တွင် repository ကို ဖွင့်နိုင်သည်- -**Note**: Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command ကိုအသုံးပြု၍ source code ကို local filesystem အစား Docker volume တွင် clone လုပ်ပါမည်။ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) သည် container data ကိုသိမ်းဆည်းရန်အတွက်အကြိုက်ဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ +**Note**: အတွင်းပိုင်းတွင်၊ ဒါဟာ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command ကို အသုံးပြု၍ source code ကို local filesystem အစား Docker volume တွင် clone လုပ်ပါမည်။ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) သည် container data ကို ထိန်းသိမ်းရန် အကြံပြုထားသော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ -သို့မဟုတ် locally clone လုပ်ထားသော repository ကိုဖွင့်ပါ: +သို့မဟုတ် locally clone လုပ်ထားသော သို့မဟုတ် download လုပ်ထားသော repository ကို ဖွင့်ပါ- -- ဤ repository ကို local filesystem သို့ clone လုပ်ပါ။ -- F1 ကိုနှိပ်ပြီး **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command ကိုရွေးချယ်ပါ။ -- ဤ folder ၏ clone လုပ်ထားသော copy ကိုရွေးချယ်ပြီး container ကိုစတင်ရန်စောင့်ပါ၊ ပြီးနောက်စမ်းသပ်ပါ။ +- ဒီ repository ကို သင့် local filesystem သို့ clone လုပ်ပါ။ +- F1 ကို နှိပ်ပြီး **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command ကို ရွေးပါ။ +- ဒီ folder ရဲ့ clone လုပ်ထားသော copy ကို ရွေးပြီး container ကို စတင်ရန် စောင့်ပါ၊ ပြီးတော့ စမ်းသပ်ကြည့်ပါ။ ## Offline access -ဤ documentation ကို offline မှာ run လုပ်နိုင်သည်၊ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကိုအသုံးပြုပါ။ ဤ repo ကို fork လုပ်ပြီး [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကိုသင့် local machine တွင် install လုပ်ပါ၊ ထို့နောက် repo ၏ root folder တွင် `docsify serve` ကိုရိုက်ပါ။ Website ကို localhost: `localhost:3000` တွင် port 3000 မှာ serve လုပ်ပါမည်။ +ဒီ documentation ကို offline မှာ run လုပ်နိုင်ရန် [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကို အသုံးပြုပါ။ ဒီ repo ကို fork လုပ်ပြီး [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို သင့် local machine မှာ install လုပ်ပါ၊ ပြီးတော့ ဒီ repo ရဲ့ root folder မှာ `docsify serve` ကို ရိုက်ထည့်ပါ။ website ကို localhost: `localhost:3000` မှာ port 3000 မှာ serve လုပ်ပါမည်။ -> သတိပြုပါ၊ notebook များကို Docsify မှ render မလုပ်ပါ၊ notebook ကို run လုပ်ရန် Python kernel ဖြင့် VS Code တွင်သီးခြား run လုပ်ပါ။ +> သတိပြုပါ၊ notebooks တွေကို Docsify မှ render မလုပ်ပါ၊ notebook ကို run လုပ်ရန်လိုအပ်သောအခါ Python kernel ကို အသုံးပြု၍ VS Code မှာ သီးသန့် run လုပ်ပါ။ -## အခြားသောသင်ခန်းစာများ +## အခြားသော သင်ခန်းစာများ -ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည်အခြားသင်ခန်းစာများကိုထုတ်လုပ်ပါသည်! ကြည့်ပါ: +ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် အခြားသော သင်ခန်းစာများကို ထုတ်လုပ်ပါသည်။ ကြည့်ပါ- - [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -174,7 +158,17 @@ Microsoft ၏ Azure Cloud Advocates မှ အခြေခံအချက်အ - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## အကူအညီရယူခြင်း + +AI apps တည်ဆောက်ရာတွင် အခက်အခဲရှိပါက သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိပါက အောက်ပါကို join လုပ်ပါ- + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Product feedback သို့မဟုတ် တည်ဆောက်ရာတွင် အမှားများရှိပါက အောက်ပါကို သွားပါ- + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **အကြောင်းကြားချက်**: -ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မတိကျမှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတရ အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူက ဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအမှားများ သို့မဟုတ် အနားယူမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ \ No newline at end of file +ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတရ အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူက ဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအလွတ်များ သို့မဟုတ် အနားယူမှုမှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။ \ No newline at end of file diff --git a/translations/ne/AGENTS.md b/translations/ne/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..846e4236 --- /dev/null +++ b/translations/ne/AGENTS.md @@ -0,0 +1,372 @@ + +# AGENTS.md + +## परियोजना अवलोकन + +डाटा साइन्स फर बिगिनर्स माइक्रोसफ्ट एजर क्लाउड एड्भोकेट्सद्वारा सिर्जना गरिएको १० हप्ताको, २० पाठको व्यापक पाठ्यक्रम हो। यो रिपोजिटरी एक सिकाइ स्रोत हो जसले परियोजना-आधारित पाठहरू मार्फत आधारभूत डाटा साइन्स अवधारणाहरू सिकाउँछ, जसमा जुपिटर नोटबुकहरू, अन्तरक्रियात्मक क्विजहरू, र व्यावहारिक असाइनमेन्टहरू समावेश छन्। + +**मुख्य प्रविधिहरू:** +- **जुपिटर नोटबुकहरू**: पाइथन ३ प्रयोग गरेर प्राथमिक सिकाइ माध्यम +- **पाइथन लाइब्रेरीहरू**: pandas, numpy, matplotlib डाटा विश्लेषण र भिजुअलाइजेसनका लागि +- **Vue.js 2**: क्विज एप्लिकेसन (quiz-app फोल्डर) +- **Docsify**: अफलाइन पहुँचको लागि डकुमेन्टेसन साइट जेनेरेटर +- **Node.js/npm**: जाभास्क्रिप्ट कम्पोनेन्टहरूको प्याकेज व्यवस्थापन +- **Markdown**: सबै पाठ सामग्री र डकुमेन्टेसन + +**आर्किटेक्चर:** +- बहुभाषी शैक्षिक रिपोजिटरी विस्तृत अनुवादहरूसँग +- पाठ मोड्युलहरूमा संरचित (१-परिचयदेखि ६-डाटा-साइन्स-इन-वाइल्डसम्म) +- प्रत्येक पाठमा README, नोटबुकहरू, असाइनमेन्टहरू, र क्विजहरू समावेश छन् +- स्वतन्त्र Vue.js क्विज एप्लिकेसन प्रि/पोस्ट-पाठ मूल्याङ्कनका लागि +- GitHub Codespaces र VS Code dev containers समर्थन + +## सेटअप कमाण्डहरू + +### रिपोजिटरी सेटअप +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### पाइथन वातावरण सेटअप +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### क्विज एप्लिकेसन सेटअप +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify डकुमेन्टेसन सर्भर +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### भिजुअलाइजेसन परियोजनाहरू सेटअप +जस्तै meaningful-visualizations (पाठ १३) को लागि: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + +## विकास कार्यप्रवाह + +### जुपिटर नोटबुकहरूसँग काम गर्दै +1. रिपोजिटरीको रूटमा जुपिटर सुरु गर्नुहोस्: `jupyter notebook` +2. इच्छित पाठ फोल्डरमा जानुहोस् +3. `.ipynb` फाइलहरू खोल्नुहोस् र अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस् +4. नोटबुकहरू व्याख्या र कोड सेलहरूसँग आत्म-समावेशित छन् +5. अधिकांश नोटबुकहरूले pandas, numpy, र matplotlib प्रयोग गर्छन् - सुनिश्चित गर्नुहोस् कि यी स्थापना भएका छन् + +### पाठ संरचना +प्रत्येक पाठमा सामान्यतया समावेश हुन्छ: +- `README.md` - सिद्धान्त र उदाहरणहरूसहित मुख्य पाठ सामग्री +- `notebook.ipynb` - व्यावहारिक जुपिटर नोटबुक अभ्यासहरू +- `assignment.ipynb` वा `assignment.md` - अभ्यास असाइनमेन्टहरू +- `solution/` फोल्डर - समाधान नोटबुकहरू र कोड +- `images/` फोल्डर - सहायक भिजुअल सामग्रीहरू + +### क्विज एप्लिकेसन विकास +- Vue.js 2 एप्लिकेसन विकासको क्रममा हट-रिलोडको साथ +- क्विजहरू `quiz-app/src/assets/translations/` मा भण्डारण गरिन्छ +- प्रत्येक भाषाको आफ्नै अनुवाद फोल्डर हुन्छ (en, fr, es, आदि) +- क्विज नम्बरिङ ० बाट सुरु हुन्छ र ३९ सम्म जान्छ (कुल ४० क्विजहरू) + +### अनुवादहरू थप्दै +- अनुवादहरू रिपोजिटरी रूटको `translations/` फोल्डरमा जान्छन् +- प्रत्येक भाषाको संरचना अंग्रेजीबाट मिरर गरिएको छ +- GitHub Actions मार्फत स्वचालित अनुवाद (co-op-translator.yml) + +## परीक्षण निर्देशनहरू + +### क्विज एप्लिकेसन परीक्षण +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### नोटबुक परीक्षण +- नोटबुकहरूको लागि कुनै स्वचालित परीक्षण फ्रेमवर्क छैन +- म्यानुअल मान्यता: कुनै त्रुटि नभएको सुनिश्चित गर्न सबै सेलहरू क्रमशः चलाउनुहोस् +- डाटा फाइलहरू पहुँचयोग्य छन् र आउटपुटहरू सही रूपमा उत्पन्न भएको सुनिश्चित गर्नुहोस् +- भिजुअलाइजेसनहरू सही रूपमा प्रस्तुत भएको जाँच गर्नुहोस् + +### डकुमेन्टेसन परीक्षण +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### कोड गुणस्तर जाँच +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + +## कोड शैली दिशानिर्देशहरू + +### पाइथन (जुपिटर नोटबुकहरू) +- पाइथन कोडको लागि PEP 8 शैली दिशानिर्देशहरू पालना गर्नुहोस् +- विश्लेषण गरिरहेको डाटालाई स्पष्ट रूपमा व्याख्या गर्ने भेरिएबल नामहरू प्रयोग गर्नुहोस् +- कोड सेलहरू अघि व्याख्या सहितको मार्कडाउन सेलहरू समावेश गर्नुहोस् +- कोड सेलहरू एकल अवधारणा वा अपरेशनहरूमा केन्द्रित राख्नुहोस् +- डाटा हेरफेरका लागि pandas, भिजुअलाइजेसनका लागि matplotlib प्रयोग गर्नुहोस् +- सामान्य आयात ढाँचा: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + +### जाभास्क्रिप्ट/Vue.js +- Vue.js 2 शैली गाइड र उत्तम अभ्यासहरू पालना गर्नुहोस् +- ESLint कन्फिगरेसन `quiz-app/package.json` मा +- Vue एकल-फाइल कम्पोनेन्टहरू (.vue फाइलहरू) प्रयोग गर्नुहोस् +- कम्पोनेन्ट-आधारित आर्किटेक्चर कायम गर्नुहोस् +- परिवर्तनहरू प्रतिबद्ध गर्नु अघि `npm run lint` चलाउनुहोस् + +### Markdown डकुमेन्टेसन +- स्पष्ट शीर्षकको पदानुक्रम (# ## ### आदि) प्रयोग गर्नुहोस् +- भाषा निर्दिष्टकर्ताहरू सहित कोड ब्लकहरू समावेश गर्नुहोस् +- छविहरूको लागि alt टेक्स्ट थप्नुहोस् +- सम्बन्धित पाठहरू र स्रोतहरूमा लिंक गर्नुहोस् +- पढ्न सजिलो बनाउन लाइन लम्बाइ उचित राख्नुहोस् + +### फाइल संगठन +- पाठ सामग्री क्रमांकित फोल्डरहरूमा (01-defining-data-science, आदि) +- समाधानहरू समर्पित `solution/` उपफोल्डरहरूमा +- अनुवादहरू अंग्रेजी संरचनालाई `translations/` फोल्डरमा मिरर गर्नुहोस् +- डाटा फाइलहरू `data/` वा पाठ-विशिष्ट फोल्डरहरूमा राख्नुहोस् + +## निर्माण र परिनियोजन + +### क्विज एप्लिकेसन परिनियोजन +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps परिनियोजन +क्विज-एप Azure Static Web Apps मा परिनियोजन गर्न सकिन्छ: +1. Azure Static Web App स्रोत सिर्जना गर्नुहोस् +2. GitHub रिपोजिटरीसँग जडान गर्नुहोस् +3. निर्माण सेटिङहरू कन्फिगर गर्नुहोस्: + - एप स्थान: `quiz-app` + - आउटपुट स्थान: `dist` +4. GitHub Actions वर्कफ्लोले पुश गर्दा स्वचालित रूपमा परिनियोजन गर्नेछ + +### डकुमेन्टेसन साइट +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- रिपोजिटरीमा dev container कन्फिगरेसन समावेश छ +- Codespaces स्वचालित रूपमा पाइथन र Node.js वातावरण सेटअप गर्छ +- GitHub UI मार्फत रिपोजिटरीलाई Codespace मा खोल्नुहोस् +- सबै निर्भरता स्वचालित रूपमा स्थापना हुन्छ + +## पुल अनुरोध दिशानिर्देशहरू + +### पेश गर्नु अघि +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR शीर्षक ढाँचा +- स्पष्ट, वर्णनात्मक शीर्षकहरू प्रयोग गर्नुहोस् +- ढाँचा: `[Component] संक्षिप्त विवरण` +- उदाहरणहरू: + - `[Lesson 7] पाइथन नोटबुक आयात त्रुटि सुधार गर्नुहोस्` + - `[Quiz App] जर्मन अनुवाद थप्नुहोस्` + - `[Docs] नयाँ पूर्वापेक्षाहरू सहित README अपडेट गर्नुहोस्` + +### आवश्यक जाँचहरू +- सुनिश्चित गर्नुहोस् कि सबै कोड त्रुटि बिना चल्छ +- नोटबुकहरू पूर्ण रूपमा कार्यान्वयन भएको पुष्टि गर्नुहोस् +- Vue.js एपहरू सफलतापूर्वक निर्माण भएको सुनिश्चित गर्नुहोस् +- डकुमेन्टेसन लिंकहरू काम गरिरहेको जाँच गर्नुहोस् +- क्विज एप्लिकेसन परीक्षण गर्नुहोस् यदि संशोधित गरिएको छ भने +- अनुवादहरूले निरन्तर संरचना कायम राखेको पुष्टि गर्नुहोस् + +### योगदान दिशानिर्देशहरू +- विद्यमान कोड शैली र ढाँचाहरू पालना गर्नुहोस् +- जटिल तर्कका लागि व्याख्यात्मक टिप्पणीहरू थप्नुहोस् +- सम्बन्धित डकुमेन्टेसन अपडेट गर्नुहोस् +- लागू भएमा विभिन्न पाठ मोड्युलहरूमा परिवर्तनहरू परीक्षण गर्नुहोस् +- CONTRIBUTING.md फाइल समीक्षा गर्नुहोस् + +## थप नोटहरू + +### सामान्य प्रयोग गरिएका लाइब्रेरीहरू +- **pandas**: डाटा हेरफेर र विश्लेषण +- **numpy**: संख्यात्मक कम्प्युटिङ +- **matplotlib**: डाटा भिजुअलाइजेसन र प्लटिङ +- **seaborn**: सांख्यिकीय डाटा भिजुअलाइजेसन (केही पाठहरू) +- **scikit-learn**: मेसिन लर्निङ (उन्नत पाठहरू) + +### डाटा फाइलहरूसँग काम गर्दै +- डाटा फाइलहरू `data/` फोल्डर वा पाठ-विशिष्ट निर्देशिकाहरूमा अवस्थित छन् +- अधिकांश नोटबुकहरूले डाटा फाइलहरू सापेक्ष पथहरूमा अपेक्षा गर्छन् +- CSV फाइलहरू प्राथमिक डाटा ढाँचा हुन् +- केही पाठहरूले गैर-संबंधित डाटा उदाहरणहरूको लागि JSON प्रयोग गर्छन् + +### बहुभाषी समर्थन +- ४०+ भाषा अनुवादहरू स्वचालित GitHub Actions मार्फत +- अनुवाद वर्कफ्लो `.github/workflows/co-op-translator.yml` मा +- अनुवादहरू `translations/` फोल्डरमा भाषा कोडहरूसहित +- क्विज अनुवादहरू `quiz-app/src/assets/translations/` मा + +### विकास वातावरण विकल्पहरू +1. **स्थानीय विकास**: पाइथन, जुपिटर, Node.js स्थानीय रूपमा स्थापना गर्नुहोस् +2. **GitHub Codespaces**: क्लाउड-आधारित तत्काल विकास वातावरण +3. **VS Code Dev Containers**: स्थानीय कन्टेनर-आधारित विकास +4. **Binder**: क्लाउडमा नोटबुकहरू सुरु गर्नुहोस् (यदि कन्फिगर गरिएको छ भने) + +### पाठ सामग्री दिशानिर्देशहरू +- प्रत्येक पाठ स्वतन्त्र छ तर अघिल्लो अवधारणाहरूमा आधारित छ +- पाठ अघि क्विजहरूले पूर्व ज्ञान परीक्षण गर्छन् +- पाठ पछि क्विजहरूले सिकाइलाई सुदृढ पार्छन् +- असाइनमेन्टहरूले व्यावहारिक अभ्यास प्रदान गर्छन् +- स्केच नोटहरूले भिजुअल सारांश प्रदान गर्छन् + +### सामान्य समस्याहरूको समाधान + +**जुपिटर कर्नेल समस्याहरू:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm स्थापना असफलता:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**नोटबुकहरूमा आयात त्रुटिहरू:** +- सुनिश्चित गर्नुहोस् कि सबै आवश्यक लाइब्रेरीहरू स्थापना भएका छन् +- पाइथन संस्करण अनुकूलता जाँच गर्नुहोस् (पाइथन ३.७+ सिफारिस गरिएको) +- भर्चुअल वातावरण सक्रिय भएको सुनिश्चित गर्नुहोस् + +**Docsify लोड हुँदै छैन:** +- सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईं रिपोजिटरी रूटबाट सेवा गर्दै हुनुहुन्छ +- जाँच गर्नुहोस् कि `index.html` अवस्थित छ +- उचित नेटवर्क पहुँच सुनिश्चित गर्नुहोस् (पोर्ट ३०००) + +### प्रदर्शन विचारहरू +- ठूलो डाटासेटहरू नोटबुकहरूमा लोड गर्न समय लाग्न सक्छ +- जटिल प्लटहरूको लागि भिजुअलाइजेसन प्रस्तुत गर्न ढिलो हुन सक्छ +- Vue.js dev सर्भरले छिटो पुनरावृत्तिका लागि हट-रिलोड सक्षम गर्दछ +- उत्पादन निर्माणहरू अनुकूलित र मिनिफाइड छन् + +### सुरक्षा नोटहरू +- कुनै संवेदनशील डाटा वा प्रमाणहरू प्रतिबद्ध गर्नु हुँदैन +- क्लाउड पाठहरूमा कुनै पनि API कुञ्जीहरूको लागि वातावरण चरहरू प्रयोग गर्नुहोस् +- Azure-सम्बन्धित पाठहरूले Azure खाता प्रमाणहरू आवश्यक हुन सक्छ +- सुरक्षा प्याचहरूको लागि निर्भरता अद्यावधिक राख्नुहोस् + +## अनुवादहरूमा योगदान +- स्वचालित अनुवादहरू GitHub Actions मार्फत व्यवस्थापन गरिन्छ +- अनुवाद सटीकताका लागि म्यानुअल सुधारहरू स्वागतयोग्य छन् +- विद्यमान अनुवाद फोल्डर संरचना पालना गर्नुहोस् +- क्विज लिंकहरूमा भाषा प्यारामिटर समावेश गर्नुहोस्: `?loc=fr` +- अनुवादित पाठहरू सही रूपमा प्रस्तुत भएको परीक्षण गर्नुहोस् + +## सम्बन्धित स्रोतहरू +- मुख्य पाठ्यक्रम: https://aka.ms/datascience-beginners +- माइक्रोसफ्ट सिकाइ: https://docs.microsoft.com/learn/ +- विद्यार्थी हब: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- छलफल फोरम: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- अन्य माइक्रोसफ्ट पाठ्यक्रमहरू: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## परियोजना मर्मत +- सामग्रीलाई अद्यावधिक राख्न नियमित अपडेटहरू +- समुदाय योगदानहरू स्वागतयोग्य छन् +- मुद्दाहरू GitHub मा ट्र्याक गरिन्छ +- PRs पाठ्यक्रम मर्मतकर्ताहरूद्वारा समीक्षा गरिन्छ +- मासिक सामग्री समीक्षा र अपडेटहरू + +--- + +**अस्वीकरण**: +यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी यथार्थताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। मूल दस्तावेज़ यसको मातृभाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं। \ No newline at end of file diff --git a/translations/ne/README.md b/translations/ne/README.md index 22d8185a..330b112a 100644 --- a/translations/ne/README.md +++ b/translations/ne/README.md @@ -1,84 +1,67 @@ # डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - पाठ्यक्रम -[![GitHub Codespaces मा खोल्नुहोस्](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +Azure Cloud Advocates मा Microsoftले डेटा साइन्सको बारेमा १० हप्ता, २० पाठको पाठ्यक्रम प्रस्तुत गर्न पाउँदा खुशी छ। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पाठ पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लिखित निर्देशनहरू, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छ। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण विधिले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि प्रमाणित तरिका। -[![GitHub लाइसेन्स](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub योगदानकर्ता](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub समस्याहरू](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub पुल-रिक्वेस्टहरू](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs स्वागत छ](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +**हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद:** [जास्मिन ग्रीनवे](https://www.twitter.com/paladique), [दिमित्री सोश्निकोभ](http://soshnikov.com), [नित्या नरसिम्हन](https://twitter.com/nitya), [जालेन म्याक्गी](https://twitter.com/JalenMcG), [जेन लूपर](https://twitter.com/jenlooper), [मौद लेवी](https://twitter.com/maudstweets), [टिफनी साउतेर](https://twitter.com/TiffanySouterre), [क्रिस्टोफर ह्यारिसन](https://www.twitter.com/geektrainer)। -[![GitHub हेर्नेहरू](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub फोर्कहरू](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![GitHub ताराहरू](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) +**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी आर्यन अरोरा, [आदित्य गर्ग](https://github.com/AdityaGarg00), [अलोंड्रा सान्चेज](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंह](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैल बिहारी दुबे, [डिब्री एनसोफर](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [दिशिता भासिन](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [मज्द साफी](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [म्याक्स ब्लम](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [मिगुएल कोरेया](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [मोहम्मा इफ्तेखेर (इफ्तु) इब्ने जलाल](https://twitter.com/iftu119), [नवरिन तबस्सुम](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [रेमण्ड वांगसा पुत्रा](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [रोहित यादव](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [सान्या सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [शिना नरुला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौकिर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेन्द्रसिंह पवार, [विदुषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जसलीन सोंधी](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)। -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - -Microsoft का Azure Cloud Advocates ले १० हप्ताको, २० पाठहरूको पाठ्यक्रम प्रदान गर्न पाउँदा खुशी छन्, जुन डेटा साइन्सको बारेमा छ। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पाठ पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लिखित निर्देशनहरू, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छ। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण विधिले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि प्रमाणित तरिका। - -**हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). - -**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) - -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ne.png)| +|![स्केच नोट @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ne.png)| |:---:| -| डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - _स्केच नोट [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ द्वारा | ### 🌐 बहुभाषी समर्थन #### GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक) -[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | 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सिक्नुहोस्](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ne.jpg) +![AI सिक्ने शृंखला](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ne.jpg) # के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ? निम्न स्रोतहरूबाट सुरु गर्नुहोस्: -- [Student Hub पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईंले शुरुवातकर्ता स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू पाउनुहुनेछ। यो पृष्ठलाई बुकमार्क गर्नुहोस् र समय-समयमा जाँच गर्नुहोस् किनकि हामी कम्तीमा मासिक सामग्री परिवर्तन गर्छौं। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) विद्यार्थी राजदूतहरूको विश्वव्यापी समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो Microsoft मा तपाईंको प्रवेशद्वार हुन सक्छ। +- [विद्यार्थी हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईंले शुरुवातकर्ता स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू पाउनुहुनेछ। यो पृष्ठलाई बुकमार्क गर्नुहोस् र समय-समयमा जाँच गर्नुहोस् किनकि हामी कम्तीमा मासिक सामग्री परिवर्तन गर्छौं। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) विश्वव्यापी विद्यार्थी राजदूतहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो Microsoftमा तपाईंको प्रवेशद्वार हुन सक्छ। # सुरु गर्दै -> **शिक्षकहरू**: हामीले [केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं](for-teachers.md) यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। कृपया हाम्रो [चर्चा फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) तपाईंको प्रतिक्रिया दिनुहोस्! +> **शिक्षकहरू**: हामीले [केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं](for-teachers.md) यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। हामी तपाईंको प्रतिक्रिया [हाम्रो छलफल फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) चाहन्छौं! -> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रमलाई आफैं प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई फोर्क गर्नुहोस् र आफैं अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस्, प्रि-लेक्चर क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि लेक्चर पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्ने प्रयास गर्नुहोस् समाधान कोडलाई नक्कल नगरी; यद्यपि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठको /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनुहोस् र सामग्री सँगै जानुहोस्। थप अध्ययनको लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं। +> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रम आफैं प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई फोर्क गर्नुहोस् र आफैं अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस्, शुरुवातमा प्रि-लेक्चर क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि लेक्चर पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्ने प्रयास गर्नुहोस् समाधान कोडको प्रतिलिपि नगरी; यद्यपि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठको /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनुहोस् र सामग्री सँगै जानुहोस्। थप अध्ययनको लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं। ## टोलीलाई भेट्नुहोस् [![प्रोमो भिडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो भिडियो") -**Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif द्वारा** [मोहित जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 माथिको छवि क्लिक गर्नुहोस् परियोजनाको बारेमा भिडियोका लागि र यसलाई सिर्जना गर्ने व्यक्तिहरूका लागि! ## शिक्षण विधि -हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित हो र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश छन्। यो शृंखला समाप्त हुँदा, विद्यार्थीहरूले डेटा साइन्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिकेका हुनेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटा काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा दृश्यता, डेटा विश्लेषण, डेटा साइन्सका वास्तविक-विश्व प्रयोगहरू, र थप समावेश छन्। +हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण विधिहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित हो र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश छन्। यस शृंखलाको अन्त्यसम्ममा, विद्यार्थीहरूले डेटा साइन्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिकेका हुनेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटा काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा दृश्यता, डेटा विश्लेषण, डेटा साइन्सका वास्तविक-विश्व प्रयोगहरू, र अन्य धेरै समावेश छन्। -यसका साथै, कक्षाको अगाडि कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्न प्रेरित गर्छ, जबकि कक्षापछि दोस्रो क्विजले थप स्मरण सुनिश्चित गर्छ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको हो र पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना सुरु हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्। +त्यसैगरी, कक्षा अघि कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि उद्देश्य सेट गर्छ, जबकि कक्षा पछि दोस्रो क्विजले थप स्मरण सुनिश्चित गर्छ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको हो र पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना सुरु हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्। -> हाम्रो [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्छौं! +> हाम्रो [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्छौं! ## प्रत्येक पाठमा समावेश छ: @@ -93,61 +76,61 @@ Microsoft का Azure Cloud Advocates ले १० हप्ताको, २ - असाइनमेन्ट - [पाठ पछि क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **क्विजहरूको बारेमा नोट**: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा समावेश छन्, प्रत्येकमा तीन प्रश्नका ४० कुल क्विजहरू। तिनीहरू पाठभित्र लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा तैनात गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। तिनीहरू क्रमशः स्थानीयकरण हुँदैछन्। +> **क्विजहरूको बारेमा नोट**: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा समावेश छन्, प्रत्येकमा तीन प्रश्नका ४० कुल क्विजहरू। तिनीहरू पाठहरू भित्रबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azureमा तैनाथ गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। तिनीहरू क्रमशः स्थानीयकरण हुँदैछन्। ## पाठहरू |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ne.png)| |:---:| -| डेटा साइन्सको लागि शुरुआती: रोडम्याप - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा स्केच नोट_ | +| डेटा साइन्सको लागि शुरुआती: रोडम्याप - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सिक्ने उद्देश्यहरू | लिंक गरिएको पाठ | लेखक | +| पाठ संख्या | विषयवस्तु | पाठ समूह | सिक्ने उद्देश्यहरू | लिंक गरिएको पाठ | लेखक | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | डेटा साइन्सको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा साइन्सको आधारभूत अवधारणाहरू सिक्नुहोस् र यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, र बिग डाटासँग कसरी सम्बन्धित छ। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | डेटा साइन्सको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा साइन्सको आधारभूत अवधारणाहरू सिक्नुहोस् र यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेशिन लर्निङ, र बिग डाटासँग कसरी सम्बन्धित छ। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | डेटा साइन्सको नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र फ्रेमवर्कहरू। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | डेटा परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसरी वर्गीकृत गरिन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | तथ्यांक र सम्भावनाको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा बुझ्नको लागि सम्भावना र तथ्यांकको गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | सम्बन्धित डेटा संग काम गर्ने | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | सम्बन्धित डेटा र SQL (सी-क्वेल) को प्रयोग गरेर डेटा अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुराहरूको परिचय। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL डेटा संग काम गर्ने | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-सम्बन्धित डेटा, यसको विभिन्न प्रकारहरू र दस्तावेज डेटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुराहरूको परिचय। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python संग काम गर्ने | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता पुस्तकालयहरूको प्रयोग गरेर डेटा अन्वेषणको लागि Python प्रयोग गर्ने आधारभूत कुराहरू। Python प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | डेटा तयारी | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत, वा अपूर्ण डेटा सामना गर्न सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | तथ्यांक र सम्भावनाको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | तथ्यांक र सम्भावनाको गणितीय प्रविधिहरू डेटा बुझ्न। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | सम्बन्धित डेटा संग काम गर्ने | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | सम्बन्धित डेटा र SQL (सी-क्वेल) को रूपमा चिनिने संरचित क्वेरी भाषा प्रयोग गरेर सम्बन्धित डेटा अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL डेटा संग काम गर्ने | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-सम्बन्धित डेटा, यसको विभिन्न प्रकारहरू र दस्तावेज डेटाबेस अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | पाइथन संग काम गर्ने | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता पुस्तकालयहरू प्रयोग गरेर डेटा अन्वेषणको लागि पाइथन प्रयोगको आधारभूत कुरा। पाइथन प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | डेटा तयारी | [डेटा संग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत, वा अपूर्ण डेटा सामना गर्न सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने डेटा प्रविधिहरूको विषयवस्तु। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | मात्राहरूको दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरेर चरा डेटा 🦆 दृश्यात्मकता गर्न सिक्नुहोस्। | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | डेटा वितरणको दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | अन्तराल भित्रको अवलोकन र प्रवृत्तिहरू दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | अनुपातहरूको दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | छुट्टै र समूहबद्ध प्रतिशतहरूको दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | सम्बन्धहरूको दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेटहरू र तिनका चरहरू बीचको सम्बन्ध र सहसंबंधहरू दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंको दृश्यात्मकता मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | सम्बन्धहरूको दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरू बीचको सम्बन्ध र सहसंबंधहरू दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यात्मकता | [डेटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंको दृश्यात्मकतालाई मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | डेटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय र डेटा प्राप्त गर्ने र निकाल्ने पहिलो चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डेटा विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | सञ्चार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डेटा बाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिहरू निर्णयकर्ताहरूलाई बुझ्न सजिलो बनाउने तरिकामा प्रस्तुत गर्न केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमा डेटा साइन्स र यसको फाइदाहरूको परिचय दिने पाठहरूको श्रृंखला। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू तैनात गर्ने। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | जङ्गलमा डेटा साइन्स | [जङ्गलमा](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डेटा साइन्स द्वारा संचालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | जङ्गलमा डेटा साइन्स | [जङ्गलमा](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डेटा साइन्सद्वारा संचालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न निम्न चरणहरू पालना गर्नुहोस्: +यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न निम्न चरणहरू अनुसरण गर्नुहोस्: 1. Code ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्। 2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। थप जानकारीको लागि, [GitHub दस्तावेज](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्। ## VSCode Remote - Containers -तपाईंको स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा खोल्न निम्न चरणहरू पालना गर्नुहोस्: +तपाईंको स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा खोल्न निम्न चरणहरू अनुसरण गर्नुहोस्: -1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको प्रणालीले पूर्व-आवश्यकताहरू पूरा गरेको छ (जस्तै Docker स्थापना गरिएको छ) [शुरुआती दस्तावेज](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा। +1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको प्रणालीले पूर्व-आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ (जस्तै Docker स्थापना गरिएको छ) [शुरुआती दस्तावेज](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा। -यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईं यसलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ: +यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईं या त रिपोजिटरीलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ: -**नोट**: यसले Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** आदेश प्रयोग गरेर स्रोत कोडलाई स्थानीय फाइल प्रणालीको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डेटा कायम राख्नको लागि प्राथमिक मेकानिज्म हो। +**नोट**: यसले Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमाण्ड प्रयोग गरेर स्थानीय फाइल प्रणालीको सट्टा Docker भोल्युममा स्रोत कोड क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डेटा कायम राख्नको लागि प्राथमिक मेकानिजम हो। -वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्नुहोस्: +वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्न सक्नुहुन्छ: - यो रिपोजिटरीलाई तपाईंको स्थानीय फाइल प्रणालीमा क्लोन गर्नुहोस्। -- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** आदेश चयन गर्नुहोस्। +- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमाण्ड चयन गर्नुहोस्। - यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुने प्रतीक्षा गर्नुहोस्, र परीक्षण गर्नुहोस्। ## अफलाइन पहुँच -तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेज अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपोजिटरीलाई Fork गर्नुहोस्, [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart) तपाईंको स्थानीय मेसिनमा, त्यसपछि यो रिपोजिटरीको मूल फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा गरिनेछ: `localhost:3000`। +तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेज अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपोजिटरीलाई Fork गर्नुहोस्, [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart) तपाईंको स्थानीय मेसिनमा, त्यसपछि यो रिपोजिटरीको मूल फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा हुनेछ: `localhost:3000`। > नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत प्रस्तुत गरिने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक छ, Python कर्नेल चलाउँदै VS Code मा अलग्गै गर्नुहोस्। @@ -175,7 +158,17 @@ Microsoft का Azure Cloud Advocates ले १० हप्ताको, २ - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## सहयोग प्राप्त गर्ने + +यदि तपाईं अड्किनुहुन्छ वा AI एप्स निर्माणको बारेमा कुनै प्रश्न छ भने, सामेल हुनुहोस्: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +यदि तपाईंलाई उत्पादन प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने, भ्रमण गर्नुहोस्: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **अस्वीकरण**: -यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। मूल दस्तावेज़ यसको मातृभाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं। \ No newline at end of file +यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। मूल दस्तावेज़ यसको मातृभाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं। \ No newline at end of file diff --git a/translations/nl/AGENTS.md b/translations/nl/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..71fd554e --- /dev/null +++ b/translations/nl/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Projectoverzicht + +Data Science for Beginners is een uitgebreide 10-weekse, 20-lessen curriculum ontwikkeld door Microsoft Azure Cloud Advocates. De repository is een leerbron die fundamentele data science-concepten onderwijst via projectgebaseerde lessen, inclusief Jupyter-notebooks, interactieve quizzen en praktische opdrachten. + +**Belangrijke technologieën:** +- **Jupyter Notebooks**: Primair leermedium met Python 3 +- **Python-bibliotheken**: pandas, numpy, matplotlib voor data-analyse en visualisatie +- **Vue.js 2**: Quizapplicatie (quiz-app map) +- **Docsify**: Documentatiesitegenerator voor offline toegang +- **Node.js/npm**: Pakketbeheer voor JavaScript-componenten +- **Markdown**: Alle lesinhoud en documentatie + +**Architectuur:** +- Meertalige educatieve repository met uitgebreide vertalingen +- Gestructureerd in lesmodules (1-Introduction tot 6-Data-Science-In-Wild) +- Elke les bevat README, notebooks, opdrachten en quizzen +- Zelfstandige Vue.js quizapplicatie voor pre/post-les beoordelingen +- Ondersteuning voor GitHub Codespaces en VS Code dev containers + +## Setupcommando's + +### Repository Setup +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python-omgeving instellen +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Quizapplicatie instellen +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify documentatieserver +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Visualisatieprojecten instellen +Voor visualisatieprojecten zoals meaningful-visualizations (les 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Ontwikkelworkflow + +### Werken met Jupyter Notebooks +1. Start Jupyter in de root van de repository: `jupyter notebook` +2. Navigeer naar de gewenste lesmap +3. Open `.ipynb` bestanden om oefeningen door te nemen +4. Notebooks zijn zelfstandig met uitleg en codecellen +5. De meeste notebooks gebruiken pandas, numpy en matplotlib - zorg ervoor dat deze geïnstalleerd zijn + +### Lesstructuur +Elke les bevat doorgaans: +- `README.md` - Hoofdlesinhoud met theorie en voorbeelden +- `notebook.ipynb` - Praktische Jupyter-notebook oefeningen +- `assignment.ipynb` of `assignment.md` - Oefenopdrachten +- `solution/` map - Oplossingsnotebooks en code +- `images/` map - Ondersteunend visueel materiaal + +### Ontwikkeling van de quizapplicatie +- Vue.js 2 applicatie met hot-reload tijdens ontwikkeling +- Quizzen opgeslagen in `quiz-app/src/assets/translations/` +- Elke taal heeft zijn eigen vertaalmap (en, fr, es, etc.) +- Quiznummering begint bij 0 en loopt op tot 39 (40 quizzen totaal) + +### Vertalingen toevoegen +- Vertalingen gaan in de `translations/` map in de root van de repository +- Elke taal heeft een complete lesstructuur die de Engelse structuur weerspiegelt +- Geautomatiseerde vertaling via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testinstructies + +### Testen van de quizapplicatie +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testen van notebooks +- Er bestaat geen geautomatiseerd testframework voor notebooks +- Handmatige validatie: Voer alle cellen achter elkaar uit om te controleren op fouten +- Controleer of databestanden toegankelijk zijn en outputs correct worden gegenereerd +- Controleer of visualisaties correct worden weergegeven + +### Testen van documentatie +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Controle van codekwaliteit +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Richtlijnen voor codestijl + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Volg PEP 8 stijlrichtlijnen voor Python-code +- Gebruik duidelijke variabelenamen die de geanalyseerde data beschrijven +- Voeg markdown-cellen toe met uitleg vóór codecellen +- Houd codecellen gericht op één concept of operatie +- Gebruik pandas voor datamanipulatie, matplotlib voor visualisatie +- Veelgebruikte importpatroon: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Volg Vue.js 2 stijlrichtlijnen en best practices +- ESLint-configuratie in `quiz-app/package.json` +- Gebruik Vue single-file componenten (.vue bestanden) +- Behoud componentgebaseerde architectuur +- Voer `npm run lint` uit voordat je wijzigingen commit + +### Markdown-documentatie +- Gebruik een duidelijke koppenhiërarchie (# ## ### etc.) +- Voeg codeblokken toe met taalspecificaties +- Voeg alt-tekst toe voor afbeeldingen +- Link naar gerelateerde lessen en bronnen +- Houd regellengtes redelijk voor leesbaarheid + +### Bestandsorganisatie +- Lesinhoud in genummerde mappen (01-defining-data-science, etc.) +- Oplossingen in toegewijde `solution/` submappen +- Vertalingen spiegelen de Engelse structuur in de `translations/` map +- Houd databestanden in `data/` of les-specifieke mappen + +## Build en deployment + +### Deployment van de quizapplicatie +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps Deployment +De quiz-app kan worden gedeployed naar Azure Static Web Apps: +1. Maak een Azure Static Web App resource aan +2. Verbind met de GitHub-repository +3. Configureer buildinstellingen: + - App-locatie: `quiz-app` + - Output-locatie: `dist` +4. GitHub Actions workflow zal automatisch deployen bij een push + +### Documentatiesite +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repository bevat dev container configuratie +- Codespaces stelt automatisch Python- en Node.js-omgeving in +- Open repository in Codespace via GitHub UI +- Alle afhankelijkheden worden automatisch geïnstalleerd + +## Richtlijnen voor pull requests + +### Voor het indienen +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR-titel formaat +- Gebruik duidelijke, beschrijvende titels +- Formaat: `[Component] Korte beschrijving` +- Voorbeelden: + - `[Les 7] Fix Python notebook importfout` + - `[Quiz App] Voeg Duitse vertaling toe` + - `[Docs] Update README met nieuwe vereisten` + +### Vereiste controles +- Zorg ervoor dat alle code zonder fouten draait +- Controleer dat notebooks volledig worden uitgevoerd +- Bevestig dat Vue.js apps succesvol bouwen +- Controleer dat documentatielinks werken +- Test de quizapplicatie indien gewijzigd +- Controleer of vertalingen een consistente structuur behouden + +### Richtlijnen voor bijdragen +- Volg bestaande codestijl en patronen +- Voeg verklarende opmerkingen toe voor complexe logica +- Update relevante documentatie +- Test wijzigingen in verschillende lesmodules indien van toepassing +- Bekijk het CONTRIBUTING.md bestand + +## Aanvullende opmerkingen + +### Veelgebruikte bibliotheken +- **pandas**: Datamanipulatie en analyse +- **numpy**: Numerieke berekeningen +- **matplotlib**: Datavisualisatie en grafieken +- **seaborn**: Statistische datavisualisatie (sommige lessen) +- **scikit-learn**: Machine learning (gevorderde lessen) + +### Werken met databestanden +- Databestanden bevinden zich in de `data/` map of les-specifieke mappen +- De meeste notebooks verwachten databestanden in relatieve paden +- CSV-bestanden zijn het primaire dataformaat +- Sommige lessen gebruiken JSON voor voorbeelden van niet-relationele data + +### Meertalige ondersteuning +- 40+ taalvertalingen via geautomatiseerde GitHub Actions +- Vertaalworkflow in `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Vertalingen in de `translations/` map met taalcodes +- Quizvertalingen in `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opties voor ontwikkelomgeving +1. **Lokale ontwikkeling**: Installeer Python, Jupyter, Node.js lokaal +2. **GitHub Codespaces**: Cloudgebaseerde directe ontwikkelomgeving +3. **VS Code Dev Containers**: Lokale containergebaseerde ontwikkeling +4. **Binder**: Start notebooks in de cloud (indien geconfigureerd) + +### Richtlijnen voor lesinhoud +- Elke les is zelfstandig maar bouwt voort op eerdere concepten +- Pre-les quizzen testen voorkennis +- Post-les quizzen versterken het geleerde +- Opdrachten bieden praktische oefening +- Sketchnotes bieden visuele samenvattingen + +### Veelvoorkomende problemen oplossen + +**Jupyter Kernel Problemen:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm Installatiefouten:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Importfouten in notebooks:** +- Controleer of alle vereiste bibliotheken zijn geïnstalleerd +- Controleer Python-versiecompatibiliteit (Python 3.7+ aanbevolen) +- Zorg ervoor dat de virtuele omgeving is geactiveerd + +**Docsify Laadt Niet:** +- Controleer of je serveert vanuit de root van de repository +- Controleer of `index.html` bestaat +- Zorg voor juiste netwerktoegang (poort 3000) + +### Prestatieoverwegingen +- Grote datasets kunnen tijd kosten om te laden in notebooks +- Rendering van visualisaties kan traag zijn voor complexe grafieken +- Vue.js dev server biedt hot-reload voor snelle iteratie +- Productiebouws zijn geoptimaliseerd en geminimaliseerd + +### Veiligheidsopmerkingen +- Geen gevoelige data of inloggegevens mogen worden gecommit +- Gebruik omgevingsvariabelen voor API-sleutels in cloudlessen +- Azure-gerelateerde lessen kunnen Azure-accountgegevens vereisen +- Houd afhankelijkheden up-to-date voor beveiligingspatches + +## Bijdragen aan vertalingen +- Geautomatiseerde vertalingen beheerd via GitHub Actions +- Handmatige correcties welkom voor vertaalnauwkeurigheid +- Volg bestaande structuur van vertaalmappen +- Update quizlinks om taalparameter toe te voegen: `?loc=fr` +- Test vertaalde lessen op correcte weergave + +## Gerelateerde bronnen +- Hoofdcurriculum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Discussieforum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Andere Microsoft curricula: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projectonderhoud +- Regelmatige updates om inhoud actueel te houden +- Bijdragen van de gemeenschap welkom +- Problemen worden bijgehouden op GitHub +- PR's worden beoordeeld door curriculumbeheerders +- Maandelijkse inhoudsbeoordelingen en updates + +--- + +**Disclaimer**: +Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor cruciale informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling. \ No newline at end of file diff --git a/translations/nl/README.md b/translations/nl/README.md index 77ac2be0..9204c67a 100644 --- a/translations/nl/README.md +++ b/translations/nl/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Prosjektoversikt + +Data Science for Beginners er et omfattende 10-ukers, 20-leksjons pensum opprettet av Microsoft Azure Cloud Advocates. Repositoriet er en læringsressurs som lærer grunnleggende konsepter innen data science gjennom prosjektbaserte leksjoner, inkludert Jupyter-notebooks, interaktive quizer og praktiske oppgaver. + +**Nøkkelteknologier:** +- **Jupyter Notebooks**: Primært læringsmedium med Python 3 +- **Python-biblioteker**: pandas, numpy, matplotlib for dataanalyse og visualisering +- **Vue.js 2**: Quiz-applikasjon (quiz-app-mappe) +- **Docsify**: Dokumentasjonsgenerator for offline tilgang +- **Node.js/npm**: Pakkehåndtering for JavaScript-komponenter +- **Markdown**: Alt leksjonsinnhold og dokumentasjon + +**Arkitektur:** +- Flerspråklig utdanningsrepository med omfattende oversettelser +- Strukturert i leksjonsmoduler (1-Introduksjon til 6-Data-Science-In-Wild) +- Hver leksjon inkluderer README, notebooks, oppgaver og quizer +- Selvstendig Vue.js quiz-applikasjon for vurderinger før/etter leksjoner +- Støtte for GitHub Codespaces og VS Code utviklingscontainere + +## Oppsettskommandoer + +### Repository-oppsett +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python-miljøoppsett +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Oppsett av quiz-applikasjon +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify dokumentasjonsserver +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Oppsett av visualiseringsprosjekter +For visualiseringsprosjekter som meaningful-visualizations (leksjon 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Utviklingsarbeidsflyt + +### Arbeide med Jupyter Notebooks +1. Start Jupyter i repository-roten: `jupyter notebook` +2. Naviger til ønsket leksjonsmappe +3. Åpne `.ipynb`-filer for å jobbe gjennom øvelser +4. Notebooks er selvstendige med forklaringer og kodeceller +5. De fleste notebooks bruker pandas, numpy og matplotlib - sørg for at disse er installert + +### Leksjonsstruktur +Hver leksjon inneholder typisk: +- `README.md` - Hovedinnhold med teori og eksempler +- `notebook.ipynb` - Praktiske Jupyter-notebook-øvelser +- `assignment.ipynb` eller `assignment.md` - Praktiske oppgaver +- `solution/`-mappe - Løsningsnotebooks og kode +- `images/`-mappe - Støttende visuelle materialer + +### Utvikling av quiz-applikasjon +- Vue.js 2-applikasjon med hot-reload under utvikling +- Quizer lagret i `quiz-app/src/assets/translations/` +- Hvert språk har sin egen oversettelsesmappe (en, fr, es, etc.) +- Quiznummerering starter på 0 og går opp til 39 (40 quizer totalt) + +### Legge til oversettelser +- Oversettelser legges i `translations/`-mappen i repository-roten +- Hvert språk har komplett leksjonsstruktur speilet fra engelsk +- Automatisk oversettelse via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testinstruksjoner + +### Testing av quiz-applikasjon +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testing av notebooks +- Ingen automatisert testrammeverk finnes for notebooks +- Manuell validering: Kjør alle celler i rekkefølge for å sikre ingen feil +- Verifiser at datafiler er tilgjengelige og at utdata genereres korrekt +- Sjekk at visualiseringer vises riktig + +### Testing av dokumentasjon +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kvalitetssjekk av kode +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Retningslinjer for kodestil + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Følg PEP 8-stilretningslinjer for Python-kode +- Bruk klare variabelnavn som forklarer dataene som analyseres +- Inkluder markdown-celler med forklaringer før kodeceller +- Hold kodeceller fokusert på enkeltkonsepter eller operasjoner +- Bruk pandas for datamanipulering, matplotlib for visualisering +- Vanlig importmønster: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Følg Vue.js 2-stilguide og beste praksis +- ESLint-konfigurasjon i `quiz-app/package.json` +- Bruk Vue single-file-komponenter (.vue-filer) +- Oppretthold komponentbasert arkitektur +- Kjør `npm run lint` før du sender inn endringer + +### Markdown-dokumentasjon +- Bruk klar overskriftsstruktur (# ## ### osv.) +- Inkluder kodeblokker med språkspesifikasjoner +- Legg til alt-tekst for bilder +- Lenke til relaterte leksjoner og ressurser +- Hold linjelengder rimelige for lesbarhet + +### Filorganisering +- Leksjonsinnhold i nummererte mapper (01-defining-data-science, etc.) +- Løsninger i dedikerte `solution/`-undermapper +- Oversettelser speiler engelsk struktur i `translations/`-mappen +- Hold datafiler i `data/` eller leksjonsspesifikke mapper + +## Bygging og distribusjon + +### Distribusjon av quiz-applikasjon +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Distribusjon av Azure Static Web Apps +Quiz-applikasjonen kan distribueres til Azure Static Web Apps: +1. Opprett Azure Static Web App-ressurs +2. Koble til GitHub-repository +3. Konfigurer bygginnstillinger: + - Applikasjonsplassering: `quiz-app` + - Utdata-plassering: `dist` +4. GitHub Actions-arbeidsflyt vil automatisk distribuere ved push + +### Dokumentasjonsnettsted +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repository inkluderer utviklingscontainer-konfigurasjon +- Codespaces setter automatisk opp Python- og Node.js-miljø +- Åpne repository i Codespace via GitHub UI +- Alle avhengigheter installeres automatisk + +## Retningslinjer for pull requests + +### Før innsending +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format for PR-titler +- Bruk klare, beskrivende titler +- Format: `[Komponent] Kort beskrivelse` +- Eksempler: + - `[Leksjon 7] Fiks Python-notebook importfeil` + - `[Quiz App] Legg til tysk oversettelse` + - `[Docs] Oppdater README med nye forutsetninger` + +### Nødvendige sjekker +- Sørg for at all kode kjører uten feil +- Verifiser at notebooks kjører fullstendig +- Bekreft at Vue.js-applikasjoner bygges vellykket +- Sjekk at dokumentasjonslenker fungerer +- Test quiz-applikasjonen hvis den er endret +- Verifiser at oversettelser opprettholder konsistent struktur + +### Retningslinjer for bidrag +- Følg eksisterende kodestil og mønstre +- Legg til forklarende kommentarer for kompleks logikk +- Oppdater relevant dokumentasjon +- Test endringer på tvers av ulike leksjonsmoduler hvis aktuelt +- Se gjennom CONTRIBUTING.md-filen + +## Tilleggsnotater + +### Vanlige biblioteker brukt +- **pandas**: Datamanipulering og analyse +- **numpy**: Numerisk databehandling +- **matplotlib**: Datavisualisering og plotting +- **seaborn**: Statistisk datavisualisering (noen leksjoner) +- **scikit-learn**: Maskinlæring (avanserte leksjoner) + +### Arbeide med datafiler +- Datafiler plassert i `data/`-mappen eller leksjonsspesifikke kataloger +- De fleste notebooks forventer datafiler i relative stier +- CSV-filer er primært dataformat +- Noen leksjoner bruker JSON for eksempler på ikke-relasjonelle data + +### Flerspråklig støtte +- 40+ språkoversettelser via automatiserte GitHub Actions +- Oversettelsesarbeidsflyt i `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Oversettelser i `translations/`-mappen med språkkoder +- Quiz-oversettelser i `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Utviklingsmiljøalternativer +1. **Lokal utvikling**: Installer Python, Jupyter, Node.js lokalt +2. **GitHub Codespaces**: Skybasert øyeblikkelig utviklingsmiljø +3. **VS Code Dev Containers**: Lokalt containerbasert utvikling +4. **Binder**: Start notebooks i skyen (hvis konfigurert) + +### Retningslinjer for leksjonsinnhold +- Hver leksjon er selvstendig, men bygger på tidligere konsepter +- Quizer før leksjonen tester forkunnskaper +- Quizer etter leksjonen forsterker læring +- Oppgaver gir praktisk trening +- Sketchnotes gir visuelle oppsummeringer + +### Feilsøking av vanlige problemer + +**Jupyter-kjerneproblemer:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm-installasjonsfeil:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Importfeil i notebooks:** +- Verifiser at alle nødvendige biblioteker er installert +- Sjekk Python-versjonskompatibilitet (Python 3.7+ anbefalt) +- Sørg for at virtuelt miljø er aktivert + +**Docsify laster ikke:** +- Verifiser at du serverer fra repository-roten +- Sjekk at `index.html` eksisterer +- Sørg for riktig nettverkstilgang (port 3000) + +### Ytelseshensyn +- Store datasett kan ta tid å laste i notebooks +- Visualiseringsrendering kan være treg for komplekse grafer +- Vue.js utviklingsserver muliggjør hot-reload for rask iterasjon +- Produksjonsbygg er optimalisert og minifisert + +### Sikkerhetsnotater +- Ingen sensitiv data eller legitimasjon skal legges inn +- Bruk miljøvariabler for eventuelle API-nøkler i sky-leksjoner +- Azure-relaterte leksjoner kan kreve Azure-kontolegitimasjon +- Hold avhengigheter oppdatert for sikkerhetsoppdateringer + +## Bidra til oversettelser +- Automatiserte oversettelser administrert via GitHub Actions +- Manuelle korrigeringer ønskes velkommen for oversettelsesnøyaktighet +- Følg eksisterende oversettelsesmappe-struktur +- Oppdater quiz-lenker for å inkludere språkparameter: `?loc=fr` +- Test oversatte leksjoner for riktig visning + +## Relaterte ressurser +- Hovedpensum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskusjonsforum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Andre Microsoft-pensum: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Prosjektvedlikehold +- Regelmessige oppdateringer for å holde innholdet aktuelt +- Bidrag fra fellesskapet ønskes velkommen +- Problemer spores på GitHub +- PR-er gjennomgås av pensumansvarlige +- Månedlige innholdsrevisjoner og oppdateringer + +--- + +**Ansvarsfraskrivelse**: +Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen. \ No newline at end of file diff --git a/translations/no/README.md b/translations/no/README.md index 2f0b37e2..c642cdd1 100644 --- a/translations/no/README.md +++ b/translations/no/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਝਲਕ + +ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਐਜ਼ਯੂਰ ਕਲਾਉਡ ਐਡਵੋਕੇਟਸ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕ, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕਵਿਜ਼, ਅਤੇ ਹੱਥ-ਅਨੁਭਵ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। + +**ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ:** +- **Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕ**: Python 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਣ ਮਾਧਿਅਮ +- **Python ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ**: pandas, numpy, matplotlib ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ +- **Vue.js 2**: ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ (quiz-app ਫੋਲਡਰ) +- **Docsify**: ਆਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਾਈਟ ਜਨਰੇਟਰ +- **Node.js/npm**: ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਲਈ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ +- **Markdown**: ਸਾਰੇ ਪਾਠ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ + +**ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ:** +- ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਿੱਖਣ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਨੁਵਾਦ ਹਨ +- ਪਾਠ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਿਤ (1-Introduction ਤੋਂ 6-Data-Science-In-Wild) +- ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ README, ਨੋਟਬੁੱਕ, ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਅਤੇ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ +- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸਵਤੰਤਰ Vue.js ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ +- GitHub Codespaces ਅਤੇ VS Code dev ਕੰਟੇਨਰ ਸਹਾਇਤਾ + +## ਸੈਟਅੱਪ ਕਮਾਂਡ + +### ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਸੈਟਅੱਪ +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈਟਅੱਪ +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੈਟਅੱਪ +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਰਵਰ +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੈਟਅੱਪ +ਜਿਵੇਂ ਕਿ meaningful-visualizations (lesson 13) ਲਈ: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## ਵਿਕਾਸ ਵਰਕਫਲੋ + +### Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ +1. ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰੂਟ ਵਿੱਚ Jupyter ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: `jupyter notebook` +2. ਚਾਹੀਦੇ ਪਾਠ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਜਾਓ +3. `.ipynb` ਫਾਈਲਾਂ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ +4. ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸੈੱਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ +5. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨੋਟਬੁੱਕ pandas, numpy, ਅਤੇ matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ + +### ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ +ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: +- `README.md` - ਮੁੱਖ ਪਾਠ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ +- `notebook.ipynb` - Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕ ਅਭਿਆਸ +- `assignment.ipynb` ਜਾਂ `assignment.md` - ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ +- `solution/` ਫੋਲਡਰ - ਹੱਲ ਨੋਟਬੁੱਕ ਅਤੇ ਕੋਡ +- `images/` ਫੋਲਡਰ - ਸਹਾਇਕ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਸਮੱਗਰੀ + +### ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ +- Vue.js 2 ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਦੌਰਾਨ ਹੌਟ-ਰੀਲੋਡ ਨਾਲ +- ਕਵਿਜ਼ `quiz-app/src/assets/translations/` ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ +- ਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਆਪਣਾ ਅਨੁਵਾਦ ਫੋਲਡਰ ਹੈ (en, fr, es, ਆਦਿ) +- ਕਵਿਜ਼ ਨੰਬਰ 0 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 39 ਤੱਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ਼) + +### ਅਨੁਵਾਦ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ +- ਅਨੁਵਾਦ `translations/` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰੂਟ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ +- ਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਮਿਰਰ ਕੀਤਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਹੈ +- GitHub Actions ਰਾਹੀਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦ (co-op-translator.yml) + +## ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਿਰਦੇਸ਼ + +### ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### ਨੋਟਬੁੱਕ ਟੈਸਟਿੰਗ +- ਨੋਟਬੁੱਕ ਲਈ ਕੋਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੈਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ +- ਮੈਨੂਅਲ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ: ਸਾਰੇ ਸੈੱਲ ਲਗਾਤਾਰ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ +- ਡਾਟਾ ਫਾਈਲਾਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ +- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰੈਂਡਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ + +### ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਟੈਸਟਿੰਗ +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### ਕੋਡ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੈੱਕ +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## ਕੋਡ ਸਟਾਈਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ + +### Python (Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕ) +- Python ਕੋਡ ਲਈ PEP 8 ਸਟਾਈਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ +- ਸਪਸ਼ਟ ਵੈਰੀਏਬਲ ਨਾਮ ਵਰਤੋ ਜੋ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ +- ਕੋਡ ਸੈੱਲਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਸੈੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ +- ਕੋਡ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਲੇ ਧਾਰਨਾ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖੋ +- pandas ਡਾਟਾ ਮੈਨਿਪੂਲੇਸ਼ਨ ਲਈ, matplotlib ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਤੋ +- ਆਮ ਇੰਪੋਰਟ ਪੈਟਰਨ: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2 ਸਟਾਈਲ ਗਾਈਡ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ +- ESLint ਕਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ `quiz-app/package.json` ਵਿੱਚ +- Vue ਸਿੰਗਲ-ਫਾਈਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ (.vue ਫਾਈਲਾਂ) ਵਰਤੋ +- ਕੰਪੋਨੈਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਣਾਓ +- ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ `npm run lint` ਚਲਾਓ + +### Markdown ਦਸਤਾਵੇਜ਼ +- ਸਪਸ਼ਟ ਹੈਡਿੰਗ ਹਾਇਰਾਰਕੀ (# ## ### ਆਦਿ) ਵਰਤੋ +- ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਨਾਲ ਕੋਡ ਬਲਾਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ +- ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ alt ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ +- ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ +- ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਲਾਈਨ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਵਾਜਬ ਰੱਖੋ + +### ਫਾਈਲ ਸੰਰਚਨਾ +- ਪਾਠ ਸਮੱਗਰੀ ਗਿਣਤੀ ਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ (01-defining-data-science, ਆਦਿ) +- ਹੱਲਾਂ ਸਮਰਪਿਤ `solution/` ਸਬਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ +- ਅਨੁਵਾਦ `translations/` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸੰਰਚਨਾ ਨੂੰ ਮਿਰਰ ਕਰਦੇ ਹਨ +- ਡਾਟਾ ਫਾਈਲਾਂ `data/` ਜਾਂ ਪਾਠ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ + +## ਬਿਲਡ ਅਤੇ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ + +### ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ +ਕਵਿਜ਼-ਐਪ ਨੂੰ Azure Static Web Apps 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: +1. Azure Static Web App ਸਰੋਤ ਬਣਾਓ +2. GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ +3. ਬਿਲਡ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਕਨਫਿਗਰ ਕਰੋ: + - ਐਪ ਸਥਾਨ: `quiz-app` + - ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਥਾਨ: `dist` +4. GitHub Actions ਵਰਕਫਲੋ ਪੁਸ਼ 'ਤੇ ਆਟੋ-ਡਿਪਲੌਇ ਕਰੇਗਾ + +### ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਾਈਟ +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ dev ਕੰਟੇਨਰ ਕਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ +- Codespaces ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ Python ਅਤੇ Node.js ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਦਾ ਹੈ +- GitHub UI ਰਾਹੀਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ +- ਸਾਰੇ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਸਟਾਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ + +## ਪੁਲ ਰਿਕਵੈਸਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ + +### ਸਬਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR ਟਾਈਟਲ ਫਾਰਮੈਟ +- ਸਪਸ਼ਟ, ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਟਾਈਟਲ ਵਰਤੋ +- ਫਾਰਮੈਟ: `[Component] Brief description` +- ਉਦਾਹਰਣ: + - `[Lesson 7] Fix Python notebook import error` + - `[Quiz App] Add German translation` + - `[Docs] Update README with new prerequisites` + +### ਲਾਜ਼ਮੀ ਚੈੱਕ +- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰਾ ਕੋਡ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਲਦਾ ਹੈ +- ਨੋਟਬੁੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ +- Vue.js ਐਪਸ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ +- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ +- ਜੇਕਰ ਸੋਧ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਤਾਂ ਕਵਿਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਕਰੋ +- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਅਨੁਵਾਦ ਸੰਰਚਨਾ ਸਥਿਰ ਹੈ + +### ਯੋਗਦਾਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ +- ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਸਟਾਈਲ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ +- ਜਟਿਲ ਲਾਜ਼ਿਕ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ +- ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ +- ਜੇਕਰ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਾਠ ਮੋਡੀਊਲਾਂ 'ਤੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰੋ +- CONTRIBUTING.md ਫਾਈਲ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ + +## ਵਾਧੂ ਨੋਟਸ + +### ਆਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ +- **pandas**: ਡਾਟਾ ਮੈਨਿਪੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ +- **numpy**: ਗਣਿਤੀ ਗਣਨਾ +- **matplotlib**: ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਲਾਟਿੰਗ +- **seaborn**: ਸਾਂਖਿਕ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਕੁਝ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ) +- **scikit-learn**: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪਾਠ) + +### ਡਾਟਾ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ +- ਡਾਟਾ ਫਾਈਲਾਂ `data/` ਫੋਲਡਰ ਜਾਂ ਪਾਠ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹਨ +- ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਡਾਟਾ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਰਿਲੇਟਿਵ ਪਾਥ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ +- CSV ਫਾਈਲਾਂ ਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਹਨ +- ਕੁਝ ਪਾਠ JSON ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ + +### ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ +- 40+ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ GitHub Actions ਰਾਹੀਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ +- ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਕਫਲੋ `.github/workflows/co-op-translator.yml` ਵਿੱਚ +- ਅਨੁਵਾਦ `translations/` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਕੋਡਾਂ ਨਾਲ +- ਕਵਿਜ਼ ਅਨੁਵਾਦ `quiz-app/src/assets/translations/` ਵਿੱਚ + +### ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਕਲਪ +1. **ਸਥਾਨਕ ਵਿਕਾਸ**: ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ Python, Jupyter, Node.js ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ +2. **GitHub Codespaces**: ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਤੁਰੰਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ +3. **VS Code Dev Containers**: ਸਥਾਨਕ ਕੰਟੇਨਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਕਾਸ +4. **Binder**: ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਨੋਟਬੁੱਕ ਲਾਂਚ ਕਰੋ (ਜੇਕਰ ਕਨਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ) + +### ਪਾਠ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ +- ਹਰ ਪਾਠ ਸਵਤੰਤਰ ਹੈ ਪਰ ਪਿਛਲੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਣਦਾ ਹੈ +- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਵਿਜ਼ ਪਿਛਲੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ +- ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹਨ +- ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਹੱਥ-ਅਨੁਭਵ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ +- ਸਕੈਚਨੋਟਸ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ + +### ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ + +**Jupyter Kernel ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm ਇੰਸਟਾਲ ਫੇਲ੍ਹ:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਇੰਪੋਰਟ ਗਲਤੀਆਂ:** +- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ +- Python ਵਰਜਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ (Python 3.7+ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ) +- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਐਕਟੀਵੇਟ ਹੈ + +**Docsify ਲੋਡ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ:** +- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਰੂਟ ਤੋਂ ਸਰਵ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ +- ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ `index.html` ਮੌਜੂਦ ਹੈ +- ਸਹੀ ਨੈਟਵਰਕ ਪਹੁੰਚ (ਪੋਰਟ 3000) ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ + +### ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਚਾਰ +- ਵੱਡੇ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ +- ਜਟਿਲ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ +- Vue.js dev ਸਰਵਰ ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਈ ਲਈ ਹੌਟ-ਰੀਲੋਡ ਸਹਾਇਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ +- ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਬਿਲਡਸ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਮਿਨੀਫਾਈਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ + +### ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੋਟਸ +- ਕੋਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਕਮਿਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ +- ਕਲਾਉਡ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈਰੀਏਬਲ ਵਰਤੋ +- Azure-ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ Azure ਖਾਤੇ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ +- ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੈਚਾਂ ਲਈ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਰੱਖੋ + +## ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ +- GitHub Actions ਰਾਹੀਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ +- ਅਨੁਵਾਦ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ +- ਮੌਜੂਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਫੋਲਡਰ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ +- ਕਵਿਜ਼ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਡੇਟ + +--- + +**ਅਸਵੀਕਰਤੀ**: +ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। \ No newline at end of file diff --git a/translations/pa/README.md b/translations/pa/README.md index fa79faf2..90c776ef 100644 --- a/translations/pa/README.md +++ b/translations/pa/README.md @@ -1,19 +1,36 @@ # ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ - ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ -Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ, 20 ਪਾਠਾਂ ਵਾਲਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਵਿਜ਼, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਟਿਕਾਉਣ' ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। +[![GitHub Codespaces ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) -**ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)। +[![GitHub ਲਾਇਸੰਸ](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾ](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub ਮੁੱਦੇ](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub ਪੁਲ-ਰਿਕਵੇਸਟ](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs ਸਵਾਗਤ ਹੈ](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -**🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਾਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਿਆਂ ਨੂੰ,** ਜਿਵੇਂ ਕਿ Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)। +[![GitHub ਵੇਖਣ ਵਾਲੇ](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) + +[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + +Microsoft ਦੇ Azure Cloud Advocates ਨੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਵਿਜ਼, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਟਿਕਾਉਣ' ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। + +**ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). + +**🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਾਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ,** ਜਿਵੇਂ ਕਿ Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pa.png)| |:---:| @@ -36,16 +53,16 @@ Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ # ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ? -ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ: +ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਇਸ ਪੇਜ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੇਜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਐਮਬੈਸਡਰਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। +- [Student Hub ਪੇਜ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਇਸ ਪੇਜ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੇਜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅੰਬੈਸਡਰਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ Microsoft ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। # ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ > **ਅਧਿਆਪਕਾਂ**: ਅਸੀਂ [ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ](for-teachers.md) ਕਿ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ [ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ! -> **[ਵਿਦਿਆਰਥੀ](https://aka.ms/student-page)**: ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਭਿਆਸ ਪੂਰੇ ਕਰੋ, ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਕਵਿਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ। ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਦੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਕੋਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਦੇ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਸਮੂਹ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹੋ। ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। +> **[ਵਿਦਿਆਰਥੀ](https://aka.ms/student-page)**: ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਸਰਤਾਂ ਪੂਰੀ ਕਰੋ, ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਕਵਿਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀ ਕਰੋ। ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰੋ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਕੋਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਦੇ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਸਮੂਹ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹੋ। ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ## ਟੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲੋ @@ -53,30 +70,30 @@ Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ **Gif by** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ! +> 🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਰਚਨਾਕਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ! ## ਪੈਡਾਗੌਜੀ -ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿੱਚ ਵਾਰੰ-ਵਾਰ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਚੁੱਕੇ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲ-ਜਗਤ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। +ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਰੰ-ਵਾਰ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖ ਚੁੱਕੇ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡਾਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲ-ਜਗਤ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। -ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧੇਰੇ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। +ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹਨ। -> ਸਾਡੇ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! +> ਸਾਡਾ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪਾਓ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ! ## ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: - ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੈਚਨੋਟ - ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ -- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅਪ ਕਵਿਜ਼ +- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਵਾਰਮਅਪ ਕਵਿਜ਼ - ਲਿਖਤ ਪਾਠ - ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ - ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ - ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ - ਸਹਾਇਕ ਪੜ੍ਹਾਈ - ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ -- [ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਾ ਕਵਿਜ਼](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਸਾਰੇ ਕਵਿਜ਼ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ਼, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ Quiz-App ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; `quiz-app` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। +> **ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ**: ਸਾਰੇ ਕਵਿਜ਼ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ਼, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ Quiz-App ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; `quiz-app` ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ## ਪਾਠ @@ -87,25 +104,25 @@ Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ | ਪਾਠ ਨੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਾ | ਪਾਠ ਸਮੂਹ | ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ | ਜੁੜਿਆ ਪਾਠ | ਲੇਖਕ | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰਿਤਮ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ | [ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ | [ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਗਣਿਤਕ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਕਵੈਰੀ ਲੈਂਗਵੇਜ (SQL) ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ, ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਜਾਣ ਪਛਾਣ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ | [ਜਾਣ ਪਛਾਣ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | [ਜਾਣ ਪਛਾਣ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਜਾਣ ਪਛਾਣ](1-Introduction/README.md) | ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅੰਕਗਣਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਪਾਠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਕਵੈਰੀ ਲੈਂਗਵੇਜ (SQL) ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ, ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਾਰ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਸਮਝ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ਵੀਡੀਓ](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ | [ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ](2-Working-With-Data/README.md) | ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਫ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ। | [ਪਾਠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਮਾਤਰਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿੱਖੋ 🦆 | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 09 | ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਮੈਟਪਲਾਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ 🦆 | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਅਵਲੋਕਨ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਚਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੁੱਲਵਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 11 | ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸਹਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | [ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ](3-Data-Visualization/README.md) | ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੁੱਲਵਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ। | [ਪਾਠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਚਰਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | ਸੰਚਾਰ | [ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। | [ਪਾਠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਇਹ ਲੜੀ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੀ ਹੈ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 17 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਪਰਿਚਯ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ਲੋ ਕੋਡ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ। |[ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨਾ। | [ਪਾਠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ਅਤੇ [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | ਜੰਗਲੀ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | [ਜੰਗਲੀ ਹਾਲਾਤ](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਚਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। | [ਪਾਠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -113,20 +130,20 @@ Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ ਇਸ ਸੈਂਪਲ ਨੂੰ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: 1. ਕੋਡ ਡ੍ਰੌਪ-ਡਾਊਨ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ। 2. ਪੈਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ + New codespace ਚੁਣੋ। -ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, [GitHub ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰੋ। +ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, [GitHub ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) ਵੇਖੋ। ## VSCode ਰਿਮੋਟ - ਕੰਟੇਨਰ ਆਪਣੀ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: -1. ਜੇਕਰ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮ [ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਪੂਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ)। +1. ਜੇਕਰ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮ [ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਰੇਕਵਾਇਰਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ)। -ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ Docker ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ: +ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ: -**ਨੋਟ**: ਇਸਦੇ ਅੰਦਰ, ਇਹ ਰਿਮੋਟ-ਕੰਟੇਨਰ: **Clone Repository in Container Volume...** ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਜਾਏ Docker ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਲਈ। [ਵਾਲੀਅਮ](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪਸੰਦੀਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹਨ। +**ਨੋਟ**: ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ, ਇਹ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਜਾਏ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰੇਗਾ। [ਵਾਲਿਊਮ](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ਕੰਟੇਨਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪਸੰਦੀਦਾ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਹਨ। -ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ: +ਜਾਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ: -- ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ। +- ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕਰੋ। - F1 ਦਬਾਓ ਅਤੇ **Remote-Containers: Open Folder in Container...** ਕਮਾਂਡ ਚੁਣੋ। - ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਕਾਪੀ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ। @@ -134,11 +151,11 @@ Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ ਤੁਸੀਂ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, [Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ](https://docsify.js.org/#/quickstart) ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ, ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `docsify serve` ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ localhost `localhost:3000` 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। -> ਨੋਟ, ਨੋਟਬੁੱਕ Docsify ਰਾਹੀਂ ਰੈਂਡਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ Python kernel ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ VS Code ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਚਲਾਓ। +> ਨੋਟ, ਨੋਟਬੁੱਕ Docsify ਰਾਹੀਂ ਰੈਂਡਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ Python kernel ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ VS Code ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਚਲਾਓ। ## ਹੋਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ -ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ! ਚੈੱਕ ਕਰੋ: +ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ! ਵੇਖੋ: - [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -160,7 +177,17 @@ Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ + +ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਜਾਓ: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https:// + --- **ਅਸਵੀਕਰਤਾ**: -ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੀਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਮੂਲ ਰੂਪ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। \ No newline at end of file +ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੀਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। \ No newline at end of file diff --git a/translations/pl/AGENTS.md b/translations/pl/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..6ee2d688 --- /dev/null +++ b/translations/pl/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Przegląd projektu + +Data Science for Beginners to kompleksowy, 10-tygodniowy kurs składający się z 20 lekcji, stworzony przez Microsoft Azure Cloud Advocates. Repozytorium jest zasobem edukacyjnym, który uczy podstawowych pojęć z zakresu nauki o danych poprzez lekcje oparte na projektach, w tym notatniki Jupyter, interaktywne quizy i zadania praktyczne. + +**Kluczowe technologie:** +- **Notatniki Jupyter**: Główne medium nauki z użyciem Python 3 +- **Biblioteki Python**: pandas, numpy, matplotlib do analizy danych i wizualizacji +- **Vue.js 2**: Aplikacja quizowa (folder quiz-app) +- **Docsify**: Generator strony dokumentacji do użytku offline +- **Node.js/npm**: Zarządzanie pakietami dla komponentów JavaScript +- **Markdown**: Cała treść lekcji i dokumentacja + +**Architektura:** +- Repozytorium edukacyjne w wielu językach z obszernymi tłumaczeniami +- Struktura podzielona na moduły lekcji (1-Introduction do 6-Data-Science-In-Wild) +- Każda lekcja zawiera README, notatniki, zadania i quizy +- Samodzielna aplikacja quizowa Vue.js do oceny przed/po lekcji +- Wsparcie dla GitHub Codespaces i kontenerów deweloperskich VS Code + +## Polecenia konfiguracji + +### Konfiguracja repozytorium +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Konfiguracja środowiska Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Konfiguracja aplikacji quizowej +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Serwer dokumentacji Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Konfiguracja projektów wizualizacyjnych +Dla projektów wizualizacyjnych, takich jak meaningful-visualizations (lekcja 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Przebieg pracy deweloperskiej + +### Praca z notatnikami Jupyter +1. Uruchom Jupyter w katalogu głównym repozytorium: `jupyter notebook` +2. Przejdź do odpowiedniego folderu lekcji +3. Otwórz pliki `.ipynb`, aby przejść przez ćwiczenia +4. Notatniki są samodzielne, zawierają wyjaśnienia i komórki kodu +5. Większość notatników używa pandas, numpy i matplotlib - upewnij się, że są zainstalowane + +### Struktura lekcji +Każda lekcja zazwyczaj zawiera: +- `README.md` - Główna treść lekcji z teorią i przykładami +- `notebook.ipynb` - Ćwiczenia praktyczne w notatniku Jupyter +- `assignment.ipynb` lub `assignment.md` - Zadania praktyczne +- Folder `solution/` - Notatniki z rozwiązaniami i kod +- Folder `images/` - Materiały wizualne wspierające + +### Rozwój aplikacji quizowej +- Aplikacja Vue.js 2 z funkcją hot-reload podczas rozwoju +- Quizy przechowywane w `quiz-app/src/assets/translations/` +- Każdy język ma własny folder tłumaczeń (en, fr, es, itd.) +- Numeracja quizów zaczyna się od 0 i kończy na 39 (łącznie 40 quizów) + +### Dodawanie tłumaczeń +- Tłumaczenia umieszczane w folderze `translations/` w katalogu głównym repozytorium +- Każdy język ma pełną strukturę lekcji odzwierciedloną z angielskiego +- Automatyczne tłumaczenie za pomocą GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instrukcje testowania + +### Testowanie aplikacji quizowej +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testowanie notatników +- Nie istnieje automatyczny framework testowy dla notatników +- Walidacja ręczna: Uruchom wszystkie komórki w kolejności, aby upewnić się, że nie ma błędów +- Sprawdź dostępność plików danych i poprawność generowanych wyników +- Upewnij się, że wizualizacje renderują się poprawnie + +### Testowanie dokumentacji +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kontrola jakości kodu +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Wytyczne dotyczące stylu kodu + +### Python (Notatniki Jupyter) +- Przestrzegaj wytycznych stylu PEP 8 dla kodu Python +- Używaj jasnych nazw zmiennych, które opisują analizowane dane +- Dodawaj komórki markdown z wyjaśnieniami przed komórkami kodu +- Skup komórki kodu na pojedynczych koncepcjach lub operacjach +- Używaj pandas do manipulacji danymi, matplotlib do wizualizacji +- Typowy wzorzec importu: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Przestrzegaj wytycznych stylu Vue.js 2 i najlepszych praktyk +- Konfiguracja ESLint w `quiz-app/package.json` +- Używaj komponentów Vue w pojedynczych plikach (.vue) +- Utrzymuj architekturę opartą na komponentach +- Uruchom `npm run lint` przed zatwierdzeniem zmian + +### Dokumentacja Markdown +- Używaj jasnej hierarchii nagłówków (# ## ### itd.) +- Dodawaj bloki kodu ze specyfikatorami języka +- Dodawaj tekst alternatywny dla obrazów +- Linkuj do powiązanych lekcji i zasobów +- Zachowaj rozsądną długość linii dla czytelności + +### Organizacja plików +- Treść lekcji w ponumerowanych folderach (01-defining-data-science, itd.) +- Rozwiązania w dedykowanych podfolderach `solution/` +- Tłumaczenia odzwierciedlają strukturę angielską w folderze `translations/` +- Pliki danych w folderze `data/` lub specyficznych dla lekcji + +## Budowa i wdrożenie + +### Wdrożenie aplikacji quizowej +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Wdrożenie Azure Static Web Apps +Aplikacja quizowa może być wdrożona na Azure Static Web Apps: +1. Utwórz zasób Azure Static Web App +2. Połącz z repozytorium GitHub +3. Skonfiguruj ustawienia budowy: + - Lokalizacja aplikacji: `quiz-app` + - Lokalizacja wynikowa: `dist` +4. Workflow GitHub Actions automatycznie wdroży zmiany po ich przesłaniu + +### Strona dokumentacji +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repozytorium zawiera konfigurację kontenera deweloperskiego +- Codespaces automatycznie konfiguruje środowisko Python i Node.js +- Otwórz repozytorium w Codespace za pomocą interfejsu GitHub +- Wszystkie zależności instalują się automatycznie + +## Wytyczne dotyczące pull requestów + +### Przed przesłaniem +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format tytułu PR +- Używaj jasnych, opisowych tytułów +- Format: `[Komponent] Krótki opis` +- Przykłady: + - `[Lekcja 7] Napraw błąd importu w notatniku Python` + - `[Aplikacja Quizowa] Dodaj tłumaczenie na niemiecki` + - `[Dokumentacja] Zaktualizuj README o nowe wymagania wstępne` + +### Wymagane kontrole +- Upewnij się, że cały kod działa bez błędów +- Zweryfikuj, że notatniki wykonują się w całości +- Potwierdź, że aplikacje Vue.js budują się poprawnie +- Sprawdź, czy linki w dokumentacji działają +- Przetestuj aplikację quizową, jeśli została zmodyfikowana +- Zweryfikuj, że tłumaczenia zachowują spójną strukturę + +### Wytyczne dotyczące wkładu +- Przestrzegaj istniejącego stylu kodu i wzorców +- Dodawaj wyjaśniające komentarze dla złożonej logiki +- Aktualizuj odpowiednią dokumentację +- Testuj zmiany w różnych modułach lekcji, jeśli to możliwe +- Przejrzyj plik CONTRIBUTING.md + +## Dodatkowe uwagi + +### Często używane biblioteki +- **pandas**: Manipulacja i analiza danych +- **numpy**: Obliczenia numeryczne +- **matplotlib**: Wizualizacja danych i wykresy +- **seaborn**: Wizualizacja danych statystycznych (niektóre lekcje) +- **scikit-learn**: Uczenie maszynowe (lekcje zaawansowane) + +### Praca z plikami danych +- Pliki danych znajdują się w folderze `data/` lub w katalogach specyficznych dla lekcji +- Większość notatników oczekuje plików danych w ścieżkach względnych +- Pliki CSV są głównym formatem danych +- Niektóre lekcje używają JSON dla przykładów danych nierelacyjnych + +### Wsparcie wielojęzyczne +- Ponad 40 tłumaczeń językowych za pomocą automatycznych GitHub Actions +- Workflow tłumaczeń w `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Tłumaczenia w folderze `translations/` z kodami języków +- Tłumaczenia quizów w `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opcje środowiska deweloperskiego +1. **Rozwój lokalny**: Zainstaluj Python, Jupyter, Node.js lokalnie +2. **GitHub Codespaces**: Środowisko rozwoju w chmurze +3. **Kontenery deweloperskie VS Code**: Lokalny rozwój oparty na kontenerach +4. **Binder**: Uruchamianie notatników w chmurze (jeśli skonfigurowane) + +### Wytyczne dotyczące treści lekcji +- Każda lekcja jest samodzielna, ale buduje na poprzednich koncepcjach +- Quizy przed lekcją sprawdzają wcześniejszą wiedzę +- Quizy po lekcji wzmacniają naukę +- Zadania zapewniają praktykę +- Sketchnotes oferują wizualne podsumowania + +### Rozwiązywanie typowych problemów + +**Problemy z Jupyter Kernel:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Problemy z instalacją npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Błędy importu w notatnikach:** +- Upewnij się, że wszystkie wymagane biblioteki są zainstalowane +- Sprawdź zgodność wersji Python (zalecany Python 3.7+) +- Upewnij się, że środowisko wirtualne jest aktywowane + +**Docsify nie ładuje się:** +- Upewnij się, że serwujesz z katalogu głównego repozytorium +- Sprawdź, czy istnieje plik `index.html` +- Upewnij się, że masz odpowiedni dostęp do sieci (port 3000) + +### Uwagi dotyczące wydajności +- Duże zestawy danych mogą długo się ładować w notatnikach +- Renderowanie wizualizacji może być wolne dla złożonych wykresów +- Serwer deweloperski Vue.js umożliwia szybkie iteracje dzięki hot-reload +- Kompilacje produkcyjne są zoptymalizowane i zminimalizowane + +### Uwagi dotyczące bezpieczeństwa +- Nie należy przesyłać danych wrażliwych ani poświadczeń +- Używaj zmiennych środowiskowych dla kluczy API w lekcjach chmurowych +- Lekcje związane z Azure mogą wymagać poświadczeń konta Azure +- Aktualizuj zależności dla poprawek bezpieczeństwa + +## Wkład w tłumaczenia +- Automatyczne tłumaczenia zarządzane za pomocą GitHub Actions +- Mile widziane ręczne poprawki dla dokładności tłumaczeń +- Przestrzegaj istniejącej struktury folderów tłumaczeń +- Aktualizuj linki do quizów, aby zawierały parametr języka: `?loc=fr` +- Testuj przetłumaczone lekcje pod kątem poprawnego renderowania + +## Powiązane zasoby +- Główna ścieżka nauczania: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum dyskusyjne: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Inne kursy Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Utrzymanie projektu +- Regularne aktualizacje, aby treść była aktualna +- Mile widziane wkłady społeczności +- Problemy śledzone na GitHub +- PR-y przeglądane przez opiekunów programu nauczania +- Miesięczne przeglądy i aktualizacje treści + +--- + +**Zastrzeżenie**: +Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za źródło autorytatywne. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pl/README.md b/translations/pl/README.md index 725438ba..0fed291b 100644 --- a/translations/pl/README.md +++ b/translations/pl/README.md @@ -1,30 +1,14 @@ # Data Science dla Początkujących - Program Nauczania -[![Otwórz w GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) - -[![Licencja GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![Współtwórcy GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Problemy GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![Pull requesty GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) - -[![Obserwujący GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) -[![Forki GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) -[![Gwiazdy GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) - -[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) - -[![Forum dla deweloperów Azure AI Foundry](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) - Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferują 10-tygodniowy, 20-lekcyjny program nauczania dotyczący Data Science. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasze podejście oparte na projektach pozwala uczyć się poprzez tworzenie, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswojenie nowych umiejętności. **Serdeczne podziękowania dla naszych autorów:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -32,17 +16,17 @@ Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferują 10-tygodniowy, 20-l **🙏 Specjalne podziękowania 🙏 dla naszych [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorów, recenzentów i współtwórców treści,** w szczególności Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pl.png)| +|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pl.png)| |:---:| -| Data Science dla Początkujących - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science dla Początkujących - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | -### 🌐 Wsparcie wielojęzyczne +### 🌐 Wsparcie Wielojęzyczne -#### Obsługiwane przez GitHub Action (Automatyczne i zawsze aktualne) +#### Obsługiwane przez GitHub Action (Automatyczne i Zawsze Aktualne) -[Francuski](../fr/README.md) | [Hiszpański](../es/README.md) | [Niemiecki](../de/README.md) | [Rosyjski](../ru/README.md) | [Arabski](../ar/README.md) | [Perski (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chiński (uproszczony)](../zh/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Makau)](../mo/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Tajwan)](../tw/README.md) | [Japoński](../ja/README.md) | [Koreański](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../pt/README.md) | [Portugalski (Brazylia)](../br/README.md) | [Włoski](../it/README.md) | [Polski](./README.md) | [Turecki](../tr/README.md) | [Grecki](../el/README.md) | [Tajski](../th/README.md) | [Szwedzki](../sv/README.md) | [Duński](../da/README.md) | [Norweski](../no/README.md) | [Fiński](../fi/README.md) | [Holenderski](../nl/README.md) | [Hebrajski](../he/README.md) | [Wietnamski](../vi/README.md) | [Indonezyjski](../id/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipiński)](../tl/README.md) | [Suahili](../sw/README.md) | [Węgierski](../hu/README.md) | [Czeski](../cs/README.md) | [Słowacki](../sk/README.md) | [Rumuński](../ro/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Serbski (cyrylica)](../sr/README.md) | [Chorwacki](../hr/README.md) | [Słoweński](../sl/README.md) | [Ukraiński](../uk/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) +[Francuski](../fr/README.md) | [Hiszpański](../es/README.md) | [Niemiecki](../de/README.md) | [Rosyjski](../ru/README.md) | [Arabski](../ar/README.md) | [Perski (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chiński (Uproszczony)](../zh/README.md) | [Chiński (Tradycyjny, Makau)](../mo/README.md) | [Chiński (Tradycyjny, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chiński (Tradycyjny, Tajwan)](../tw/README.md) | [Japoński](../ja/README.md) | [Koreański](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Pendżabski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../pt/README.md) | [Portugalski (Brazylia)](../br/README.md) | [Włoski](../it/README.md) | [Polski](./README.md) | [Turecki](../tr/README.md) | [Grecki](../el/README.md) | [Tajski](../th/README.md) | [Szwedzki](../sv/README.md) | [Duński](../da/README.md) | [Norweski](../no/README.md) | [Fiński](../fi/README.md) | [Holenderski](../nl/README.md) | [Hebrajski](../he/README.md) | [Wietnamski](../vi/README.md) | [Indonezyjski](../id/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipiński)](../tl/README.md) | [Suahili](../sw/README.md) | [Węgierski](../hu/README.md) | [Czeski](../cs/README.md) | [Słowacki](../sk/README.md) | [Rumuński](../ro/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Serbski (Cyrylica)](../sr/README.md) | [Chorwacki](../hr/README.md) | [Słoweński](../sl/README.md) | [Ukraiński](../uk/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) -**Jeśli chcesz, aby obsługiwane były dodatkowe języki, lista dostępnych języków znajduje się [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Jeśli chcesz, aby dodatkowe języki były obsługiwane, lista dostępnych języków znajduje się [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Dołącz do naszej społeczności [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) @@ -60,66 +44,65 @@ Rozpocznij od następujących zasobów: # Rozpoczęcie -> **Nauczyciele**: [dołączyliśmy kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu nauczania. Chętnie poznamy Wasze opinie [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Nauczyciele**: mamy [kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu nauczania. Chętnie poznamy Wasze opinie [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: aby korzystać z tego programu nauczania samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i wykonaj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed lekcją. Następnie przeczytaj lekcję i wykonaj pozostałe aktywności. Spróbuj tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązania; jednak ten kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji opartej na projekcie. Innym pomysłem może być utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez treści. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: aby korzystać z tego programu samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i wykonaj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed lekcją. Następnie przeczytaj lekcję i wykonaj pozostałe aktywności. Spróbuj tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązania; jednak kod ten jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji opartej na projekcie. Innym pomysłem może być utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez treści. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). -## Poznaj zespół +## Poznaj Zespół -[![Film promocyjny](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Film promocyjny") +[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") -**Gif autorstwa** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) +**Gif by** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 Kliknij obrazek powyżej, aby obejrzeć film o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli! +> 🎥 Kliknij obrazek powyżej, aby obejrzeć wideo o projekcie i osobach, które go stworzyły! ## Pedagogika -Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwa główne założenia pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii studenci nauczą się podstawowych zasad data science, w tym koncepcji etycznych, przygotowania danych, różnych sposobów pracy z danymi, wizualizacji danych, analizy danych, rzeczywistych przypadków użycia data science i więcej. +Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwa główne założenia pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii studenci poznają podstawowe zasady data science, w tym koncepcje etyczne, przygotowanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, rzeczywiste przypadki użycia data science i wiele więcej. Dodatkowo, quiz o niskim poziomie trudności przed zajęciami ustawia intencję studenta na naukę danego tematu, podczas gdy drugi quiz po zajęciach zapewnia dalsze utrwalenie wiedzy. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od prostych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 10-tygodniowego cyklu. -> Znajdź nasze [Kodeks Postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wskazówki dotyczące współtworzenia](CONTRIBUTING.md), [Wskazówki dotyczące tłumaczenia](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Wasze konstruktywne opinie! +> Znajdź nasze [Zasady Postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wkład](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Wasze konstruktywne opinie! ## Każda lekcja zawiera: - Opcjonalny sketchnote -- Opcjonalny film uzupełniający +- Opcjonalne dodatkowe wideo - Quiz rozgrzewkowy przed lekcją - Pisemną lekcję -- W przypadku lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku dotyczące budowy projektu +- W przypadku lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt - Sprawdzanie wiedzy - Wyzwanie -- Lekturę uzupełniającą +- Dodatkowe materiały do czytania - Zadanie - [Quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Uwaga dotycząca quizów**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, w sumie 40 quizów po trzy pytania każdy. Są one połączone z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Quizy są stopniowo lokalizowane. +> **Uwaga dotycząca quizów**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, w sumie 40 quizów po trzy pytania każdy. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Quizy są stopniowo lokalizowane. ## Lekcje |![ Sketchnote autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pl.png)| |:---:| | Data Science dla początkujących: Plan działania - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - | Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele nauki | Powiązana lekcja | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Definiowanie Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe pojęcia związane z data science oraz jego powiązania z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [wideo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 01 | Definicja Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe pojęcia związane z data science oraz jego powiązania z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [wideo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Etyka w Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Koncepcje etyki danych, wyzwania i ramy działania. | [lekcja](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Definiowanie danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikować dane i jakie są ich najczęstsze źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Wprowadzenie do statystyki i prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Matematyczne techniki prawdopodobieństwa i statystyki w celu zrozumienia danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [wideo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstawy eksploracji i analizy danych relacyjnych za pomocą języka SQL (wymawiane „si-kłel”). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 03 | Definicja danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikować dane i jakie są ich najczęstsze źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Wprowadzenie do statystyki i prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Matematyczne techniki prawdopodobieństwa i statystyki do analizy danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [wideo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstawy eksploracji i analizy danych relacyjnych za pomocą SQL (Structured Query Language). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Praca z danymi NoSQL | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych nierelacyjnych, ich różnych typów oraz podstawy eksploracji i analizy baz dokumentów. | [lekcja](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Praca z Pythonem | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z wykorzystaniem bibliotek takich jak Pandas. Zalecane jest podstawowe zrozumienie programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [wideo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy dotyczące technik czyszczenia i transformacji danych w celu radzenia sobie z wyzwaniami związanymi z brakującymi, niedokładnymi lub niekompletnymi danymi. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 07 | Praca z Pythonem | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z bibliotekami takimi jak Pandas. Zalecane jest podstawowe zrozumienie programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [wideo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Techniki czyszczenia i transformacji danych w celu radzenia sobie z brakującymi, niedokładnymi lub niekompletnymi danymi. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Wizualizacja ilości | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Naucz się używać Matplotlib do wizualizacji danych o ptakach 🦆 | [lekcja](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Wizualizacja rozkładów danych | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja obserwacji i trendów w przedziale. | [lekcja](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Wizualizacja proporcji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja procentów dyskretnych i grupowych. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Wizualizacja relacji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja połączeń i korelacji między zestawami danych i ich zmiennymi. | [lekcja](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Znaczące wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki dotyczące tworzenia wartościowych wizualizacji dla skutecznego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wniosków. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia Data Science | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia Data Science i jego pierwszego kroku, czyli pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiza | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia Data Science koncentruje się na technikach analizy danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikacja | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia Data Science koncentruje się na prezentowaniu wniosków z danych w sposób ułatwiający ich zrozumienie decydentom. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Seria lekcji wprowadzająca do Data Science w chmurze i jego korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 13 | Znaczące wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki dotyczące tworzenia wartościowych wizualizacji dla efektywnego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wniosków. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia Data Science | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia Data Science i jego pierwszego etapu: pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiza | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ten etap cyklu życia Data Science koncentruje się na technikach analizy danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikacja | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ten etap cyklu życia Data Science koncentruje się na prezentowaniu wniosków z danych w sposób ułatwiający zrozumienie decydentom. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Seria lekcji wprowadzających Data Science w chmurze i jego korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trenowanie modeli za pomocą narzędzi Low Code. |[lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli za pomocą Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Data Science w praktyce | [W praktyce](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty oparte na Data Science w rzeczywistym świecie. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | @@ -136,9 +119,9 @@ Postępuj zgodnie z poniższymi krokami, aby otworzyć to repozytorium w kontene 1. Jeśli korzystasz z kontenerów deweloperskich po raz pierwszy, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. zainstalowany Docker) zgodnie z [dokumentacją wprowadzającą](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć je w izolowanym wolumenie Dockera: +Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć je w izolowanym woluminie Dockera: -**Uwaga**: W tle zostanie użyte polecenie Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, aby sklonować kod źródłowy w wolumenie Dockera zamiast lokalnego systemu plików. [Wolumeny](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera. +**Uwaga**: W tle zostanie użyte polecenie Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, aby sklonować kod źródłowy w woluminie Dockera zamiast lokalnego systemu plików. [Woluminy](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera. Lub otwórz lokalnie sklonowaną lub pobraną wersję repozytorium: @@ -148,9 +131,9 @@ Lub otwórz lokalnie sklonowaną lub pobraną wersję repozytorium: ## Dostęp offline -Możesz uruchomić tę dokumentację offline, korzystając z [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim lokalnym komputerze, a następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona internetowa zostanie uruchomiona na porcie 3000 na Twoim localhost: `localhost:3000`. +Możesz uruchomić tę dokumentację offline, korzystając z [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim lokalnym komputerze, a następnie w głównym folderze tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona internetowa zostanie uruchomiona na porcie 3000 na Twoim localhost: `localhost:3000`. -> Uwaga, notatniki nie będą renderowane za pomocą Docsify, więc jeśli potrzebujesz uruchomić notatnik, zrób to osobno w VS Code, uruchamiając jądro Pythona. +> Uwaga, notatniki nie będą renderowane za pomocą Docsify, więc jeśli potrzebujesz uruchomić notatnik, zrób to osobno w VS Code, uruchamiając kernel Pythona. ## Inne programy nauczania @@ -160,8 +143,8 @@ Nasz zespół tworzy inne programy nauczania! Sprawdź: - [Agent AI dla początkujących](https://aka.ms/ai-agents-beginners) - [Generatywna AI dla początkujących](https://aka.ms/genai-beginners) - [Generatywna AI dla początkujących .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) -- [Generatywna AI z JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) -- [Generatywna AI z Java](https://aka.ms/genaijava) +- [Generatywna AI z JavaScriptem](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) +- [Generatywna AI z Javą](https://aka.ms/genaijava) - [AI dla początkujących](https://aka.ms/ai-beginners) - [Data Science dla początkujących](https://aka.ms/datascience-beginners) - [Bash dla początkujących](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) @@ -176,7 +159,17 @@ Nasz zespół tworzy inne programy nauczania! Sprawdź: - [Opanowanie GitHub Copilot dla programistów C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Wybierz swoją własną przygodę z Copilotem](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Uzyskiwanie pomocy + +Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące budowania aplikacji AI, dołącz: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkałeś błędy podczas budowania, odwiedź: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Zastrzeżenie**: -Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym powinien być uznawany za autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. \ No newline at end of file +Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt/AGENTS.md b/translations/pt/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..1f4929ab --- /dev/null +++ b/translations/pt/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Visão Geral do Projeto + +Data Science for Beginners é um currículo abrangente de 10 semanas e 20 lições, criado pelos Microsoft Azure Cloud Advocates. Este repositório é um recurso de aprendizagem que ensina conceitos fundamentais de ciência de dados através de lições baseadas em projetos, incluindo notebooks Jupyter, questionários interativos e tarefas práticas. + +**Principais Tecnologias:** +- **Jupyter Notebooks**: Meio principal de aprendizagem utilizando Python 3 +- **Bibliotecas Python**: pandas, numpy, matplotlib para análise e visualização de dados +- **Vue.js 2**: Aplicação de questionários (pasta quiz-app) +- **Docsify**: Gerador de sites de documentação para acesso offline +- **Node.js/npm**: Gestão de pacotes para componentes JavaScript +- **Markdown**: Todo o conteúdo das lições e documentação + +**Arquitetura:** +- Repositório educacional multilíngue com extensas traduções +- Estruturado em módulos de lições (1-Introdução até 6-Ciência-de-Dados-no-Mundo-Real) +- Cada lição inclui README, notebooks, tarefas e questionários +- Aplicação de questionários Vue.js independente para avaliações pré/pós-lição +- Suporte para GitHub Codespaces e contêineres de desenvolvimento do VS Code + +## Comandos de Configuração + +### Configuração do Repositório +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Configuração do Ambiente Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Configuração da Aplicação de Questionários +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Servidor de Documentação Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Configuração de Projetos de Visualização +Para projetos de visualização como meaningful-visualizations (lição 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento + +### Trabalhando com Jupyter Notebooks +1. Inicie o Jupyter na raiz do repositório: `jupyter notebook` +2. Navegue até a pasta da lição desejada +3. Abra os ficheiros `.ipynb` para realizar os exercícios +4. Os notebooks são autossuficientes, com explicações e células de código +5. A maioria dos notebooks utiliza pandas, numpy e matplotlib - certifique-se de que estão instalados + +### Estrutura das Lições +Cada lição geralmente contém: +- `README.md` - Conteúdo principal da lição com teoria e exemplos +- `notebook.ipynb` - Exercícios práticos em Jupyter Notebook +- `assignment.ipynb` ou `assignment.md` - Tarefas práticas +- Pasta `solution/` - Notebooks e códigos de solução +- Pasta `images/` - Materiais visuais de suporte + +### Desenvolvimento da Aplicação de Questionários +- Aplicação Vue.js 2 com recarregamento automático durante o desenvolvimento +- Questionários armazenados em `quiz-app/src/assets/translations/` +- Cada idioma tem a sua própria pasta de tradução (en, fr, es, etc.) +- A numeração dos questionários começa em 0 e vai até 39 (40 questionários no total) + +### Adicionando Traduções +- Traduções vão para a pasta `translations/` na raiz do repositório +- Cada idioma tem uma estrutura completa de lições espelhada do inglês +- Tradução automatizada via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instruções de Teste + +### Teste da Aplicação de Questionários +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Teste de Notebooks +- Não existe um framework de teste automatizado para notebooks +- Validação manual: Execute todas as células em sequência para garantir que não há erros +- Verifique se os ficheiros de dados estão acessíveis e se os resultados são gerados corretamente +- Confirme que as visualizações são renderizadas corretamente + +### Teste de Documentação +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Verificações de Qualidade de Código +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Diretrizes de Estilo de Código + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Siga as diretrizes de estilo PEP 8 para código Python +- Use nomes de variáveis claros que expliquem os dados analisados +- Inclua células Markdown com explicações antes das células de código +- Mantenha as células de código focadas em conceitos ou operações únicas +- Use pandas para manipulação de dados, matplotlib para visualização +- Padrão comum de importação: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Siga o guia de estilo e as melhores práticas do Vue.js 2 +- Configuração do ESLint em `quiz-app/package.json` +- Use componentes de ficheiro único Vue (.vue files) +- Mantenha uma arquitetura baseada em componentes +- Execute `npm run lint` antes de submeter alterações + +### Documentação em Markdown +- Use uma hierarquia clara de cabeçalhos (# ## ### etc.) +- Inclua blocos de código com especificadores de linguagem +- Adicione texto alternativo para imagens +- Ligue a lições e recursos relacionados +- Mantenha comprimentos de linha razoáveis para facilitar a leitura + +### Organização de Ficheiros +- Conteúdo das lições em pastas numeradas (01-definindo-ciencia-de-dados, etc.) +- Soluções em subpastas dedicadas `solution/` +- Traduções espelham a estrutura em inglês na pasta `translations/` +- Mantenha os ficheiros de dados na pasta `data/` ou em pastas específicas das lições + +## Construção e Implantação + +### Implantação da Aplicação de Questionários +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Implantação em Azure Static Web Apps +A aplicação quiz-app pode ser implantada no Azure Static Web Apps: +1. Crie um recurso Azure Static Web App +2. Conecte ao repositório GitHub +3. Configure as definições de construção: + - Localização da aplicação: `quiz-app` + - Localização de saída: `dist` +4. O fluxo de trabalho do GitHub Actions fará a implantação automática ao fazer push + +### Site de Documentação +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- O repositório inclui configuração de contêiner de desenvolvimento +- O Codespaces configura automaticamente o ambiente Python e Node.js +- Abra o repositório no Codespace via interface do GitHub +- Todas as dependências são instaladas automaticamente + +## Diretrizes para Pull Requests + +### Antes de Submeter +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formato do Título do PR +- Use títulos claros e descritivos +- Formato: `[Componente] Breve descrição` +- Exemplos: + - `[Lição 7] Corrigir erro de importação no notebook Python` + - `[Aplicação de Questionários] Adicionar tradução para alemão` + - `[Documentação] Atualizar README com novos pré-requisitos` + +### Verificações Necessárias +- Certifique-se de que todo o código é executado sem erros +- Verifique se os notebooks são executados completamente +- Confirme que as aplicações Vue.js são construídas com sucesso +- Verifique se os links da documentação funcionam +- Teste a aplicação de questionários se modificada +- Confirme que as traduções mantêm uma estrutura consistente + +### Diretrizes de Contribuição +- Siga o estilo e os padrões de código existentes +- Adicione comentários explicativos para lógica complexa +- Atualize a documentação relevante +- Teste alterações em diferentes módulos de lições, se aplicável +- Consulte o ficheiro CONTRIBUTING.md + +## Notas Adicionais + +### Bibliotecas Comuns Utilizadas +- **pandas**: Manipulação e análise de dados +- **numpy**: Computação numérica +- **matplotlib**: Visualização e criação de gráficos +- **seaborn**: Visualização estatística de dados (algumas lições) +- **scikit-learn**: Aprendizagem de máquina (lições avançadas) + +### Trabalhando com Ficheiros de Dados +- Ficheiros de dados localizados na pasta `data/` ou em diretórios específicos das lições +- A maioria dos notebooks espera ficheiros de dados em caminhos relativos +- Ficheiros CSV são o formato de dados principal +- Algumas lições utilizam JSON para exemplos de dados não relacionais + +### Suporte Multilíngue +- Mais de 40 traduções de idiomas via GitHub Actions automatizado +- Fluxo de trabalho de tradução em `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Traduções na pasta `translations/` com códigos de idioma +- Traduções de questionários em `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opções de Ambiente de Desenvolvimento +1. **Desenvolvimento Local**: Instale Python, Jupyter, Node.js localmente +2. **GitHub Codespaces**: Ambiente de desenvolvimento instantâneo na nuvem +3. **Contêineres de Desenvolvimento do VS Code**: Desenvolvimento local baseado em contêineres +4. **Binder**: Inicie notebooks na nuvem (se configurado) + +### Diretrizes de Conteúdo das Lições +- Cada lição é independente, mas constrói conceitos anteriores +- Questionários pré-lição testam conhecimentos prévios +- Questionários pós-lição reforçam o aprendizado +- Tarefas oferecem prática prática +- Sketchnotes fornecem resumos visuais + +### Resolução de Problemas Comuns + +**Problemas com o Kernel do Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Falhas na Instalação do npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Erros de Importação em Notebooks:** +- Verifique se todas as bibliotecas necessárias estão instaladas +- Confirme a compatibilidade da versão do Python (recomenda-se Python 3.7+) +- Certifique-se de que o ambiente virtual está ativado + +**Docsify Não Carrega:** +- Verifique se está a servir a partir da raiz do repositório +- Confirme que o ficheiro `index.html` existe +- Certifique-se de que há acesso de rede adequado (porta 3000) + +### Considerações de Desempenho +- Conjuntos de dados grandes podem demorar a carregar nos notebooks +- A renderização de visualizações pode ser lenta para gráficos complexos +- O servidor de desenvolvimento Vue.js permite recarregamento rápido para iteração +- As construções de produção são otimizadas e minificadas + +### Notas de Segurança +- Não devem ser comprometidos dados sensíveis ou credenciais +- Use variáveis de ambiente para quaisquer chaves de API em lições na nuvem +- Lições relacionadas ao Azure podem exigir credenciais de conta Azure +- Mantenha as dependências atualizadas para correções de segurança + +## Contribuindo com Traduções +- Traduções automatizadas geridas via GitHub Actions +- Correções manuais são bem-vindas para melhorar a precisão das traduções +- Siga a estrutura de pastas de tradução existente +- Atualize os links dos questionários para incluir o parâmetro de idioma: `?loc=fr` +- Teste as lições traduzidas para garantir a renderização adequada + +## Recursos Relacionados +- Currículo principal: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Fórum de Discussão: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Outros currículos da Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Manutenção do Projeto +- Atualizações regulares para manter o conteúdo atual +- Contribuições da comunidade são bem-vindas +- Problemas rastreados no GitHub +- PRs revisados pelos mantenedores do currículo +- Revisões e atualizações de conteúdo mensais + +--- + +**Aviso Legal**: +Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas resultantes do uso desta tradução. \ No newline at end of file diff --git a/translations/pt/README.md b/translations/pt/README.md index d743a016..6d56383c 100644 --- a/translations/pt/README.md +++ b/translations/pt/README.md @@ -1,20 +1,19 @@ # Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo -Azure Cloud Advocates na Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 lições sobre Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução e uma tarefa. Nossa abordagem pedagógica baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fazer com que novas habilidades sejam assimiladas. +Azure Cloud Advocates na Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 lições sobre Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução e uma tarefa. Nossa abordagem pedagógica baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fixar novas habilidades. **Agradecimentos especiais aos nossos autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autores, revisores e colaboradores de conteúdo,** incluindo Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autores, revisores e colaboradores de conteúdo,** incluindo Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.pt.png)| |:---:| @@ -22,24 +21,24 @@ Azure Cloud Advocates na Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 ### 🌐 Suporte Multilíngue -#### Suporte via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) +#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) [Francês](../fr/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Árabe](../ar/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Português (Brasil)](../br/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) -**Se desejar suporte para idiomas adicionais, os idiomas disponíveis estão listados [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Se desejar ter traduções adicionais, os idiomas suportados estão listados [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Junte-se à Nossa Comunidade [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Temos uma série de aprendizado com IA em andamento no Discord. Saiba mais e junte-se a nós em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. +Temos uma série de aprendizado com IA em andamento no Discord. Saiba mais e junte-se a nós no [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados. -![Série Learn with AI](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pt.jpg) +![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.pt.jpg) # És estudante? Começa com os seguintes recursos: -- [Página do Hub de Estudantes](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, encontrarás recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher gratuito para certificação. Esta é uma página que vale a pena marcar e verificar de tempos em tempos, pois trocamos o conteúdo pelo menos mensalmente. +- [Página do Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Nesta página, encontrarás recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher gratuito para certificação. Esta é uma página que vale a pena marcar e verificar de tempos em tempos, pois trocamos o conteúdo pelo menos mensalmente. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Junta-te a uma comunidade global de embaixadores estudantis; esta pode ser a tua porta de entrada para a Microsoft. # Começando @@ -60,9 +59,9 @@ Começa com os seguintes recursos: Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja baseado em projetos e que inclua questionários frequentes. Ao final desta série, os estudantes terão aprendido os princípios básicos da ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes formas de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos de uso reais de ciência de dados e muito mais. -Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do estudante em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos ao final do ciclo de 10 semanas. +Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do estudante em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se cada vez mais complexos ao final do ciclo de 10 semanas. -> Encontra o nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuições](CONTRIBUTING.md), [Diretrizes de Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos o teu feedback construtivo! +> Encontra o nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuição](CONTRIBUTING.md), [Diretrizes de Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos o vosso feedback construtivo! ## Cada lição inclui: @@ -80,7 +79,7 @@ Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção d > **Uma nota sobre os questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, totalizando 40 questionários de três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das lições, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; segue as instruções na pasta `quiz-app`. Eles estão sendo gradualmente localizados. ## Lições -|![ Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pt.png)| +|![Sketchnote por @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.pt.png)| |:---:| | Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | @@ -89,9 +88,9 @@ Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção d | 01 | Definindo Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprenda os conceitos básicos de ciência de dados e como ela está relacionada à inteligência artificial, aprendizagem automática e big data. | [aula](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [vídeo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Ética na Ciência de Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Conceitos, desafios e frameworks de ética em dados. | [aula](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definindo Dados | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Como os dados são classificados e suas fontes comuns. | [aula](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introdução à Estatística e Probabilidade | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender dados. | [aula](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Trabalhando com Dados Relacionais | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados relacionais e os fundamentos de exploração e análise de dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciado "sequel"). | [aula](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Trabalhando com Dados NoSQL | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução aos dados não relacionais, seus vários tipos e os fundamentos de exploração e análise de bases de dados de documentos. | [aula](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 04 | Introdução a Estatística e Probabilidade | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender dados. | [aula](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [vídeo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Trabalhando com Dados Relacionais | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados relacionais e os fundamentos de exploração e análise de dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciado "sequel"). | [aula](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Trabalhando com Dados NoSQL | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Introdução a dados não relacionais, seus vários tipos e os fundamentos de exploração e análise de bases de dados de documentos. | [aula](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Trabalhando com Python | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Fundamentos do uso de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. É recomendável ter uma compreensão básica de programação em Python. | [aula](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [vídeo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Preparação de Dados | [Trabalhando com Dados](2-Working-With-Data/README.md) | Técnicas de limpeza e transformação de dados para lidar com desafios como dados ausentes, imprecisos ou incompletos. | [aula](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Visualizando Quantidades | [Visualização de Dados](3-Data-Visualization/README.md) | Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆 | [aula](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | @@ -121,7 +120,7 @@ Siga estes passos para abrir este repositório em um container usando sua máqui Para usar este repositório, você pode abrir o repositório em um volume isolado do Docker: -**Nota**: Por trás dos panos, isso usará o comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** para clonar o código-fonte em um volume do Docker em vez do sistema de arquivos local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) são o mecanismo preferido para persistir dados de containers. +**Nota**: Por trás dos bastidores, isso usará o comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** para clonar o código-fonte em um volume do Docker em vez do sistema de arquivos local. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) são o mecanismo preferido para persistir dados de containers. Ou abrir uma versão clonada ou baixada localmente do repositório: @@ -131,13 +130,13 @@ Ou abrir uma versão clonada ou baixada localmente do repositório: ## Acesso Offline -Pode executar esta documentação offline utilizando o [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local, e na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. +Você pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local, e na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`. > Nota: os notebooks não serão renderizados via Docsify, então, quando precisar executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python. ## Outros Currículos -A nossa equipa produz outros currículos! Confira: +Nossa equipe produz outros currículos! Confira: - [Edge AI para Iniciantes](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [Agentes de IA para Iniciantes](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -159,6 +158,16 @@ A nossa equipa produz outros currículos! Confira: - [Dominando o GitHub Copilot para Desenvolvedores C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Escolha Sua Própria Aventura com Copilot](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Obtendo Ajuda + +Se você ficar preso ou tiver dúvidas sobre como construir aplicativos de IA, junte-se: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Se você tiver feedback sobre produtos ou erros ao construir, visite: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Aviso**: diff --git a/translations/ro/AGENTS.md b/translations/ro/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..6a03adcb --- /dev/null +++ b/translations/ro/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Prezentare Generală a Proiectului + +Data Science for Beginners este un curriculum cuprinzător de 10 săptămâni și 20 de lecții, creat de Microsoft Azure Cloud Advocates. Repozitoriul este o resursă educațională care predă concepte fundamentale de știința datelor prin lecții bazate pe proiecte, incluzând notebook-uri Jupyter, chestionare interactive și teme practice. + +**Tehnologii Cheie:** +- **Jupyter Notebooks**: Principalul mediu de învățare utilizând Python 3 +- **Biblioteci Python**: pandas, numpy, matplotlib pentru analiză și vizualizare de date +- **Vue.js 2**: Aplicație de chestionare (folderul quiz-app) +- **Docsify**: Generator de site-uri de documentație pentru acces offline +- **Node.js/npm**: Gestionarea pachetelor pentru componente JavaScript +- **Markdown**: Tot conținutul lecțiilor și documentația + +**Arhitectură:** +- Repozitoriu educațional multilingv cu traduceri extinse +- Structurat în module de lecții (1-Introducere până la 6-Știința-Datelor-În-Lumea-Reală) +- Fiecare lecție include README, notebook-uri, teme și chestionare +- Aplicație de chestionare Vue.js independentă pentru evaluări pre/post-lecție +- Suport pentru GitHub Codespaces și containere de dezvoltare VS Code + +## Comenzi de Configurare + +### Configurarea Repozitoriului +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Configurarea Mediului Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Configurarea Aplicației de Chestionare +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Serverul de Documentație Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Configurarea Proiectelor de Vizualizare +Pentru proiecte de vizualizare precum meaningful-visualizations (lecția 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Flux de Lucru în Dezvoltare + +### Lucrul cu Jupyter Notebooks +1. Porniți Jupyter din rădăcina repo-ului: `jupyter notebook` +2. Navigați la folderul lecției dorite +3. Deschideți fișierele `.ipynb` pentru a lucra la exerciții +4. Notebook-urile sunt autonome, cu explicații și celule de cod +5. Majoritatea notebook-urilor folosesc pandas, numpy și matplotlib - asigurați-vă că acestea sunt instalate + +### Structura Lecțiilor +Fiecare lecție conține, de obicei: +- `README.md` - Conținutul principal al lecției cu teorie și exemple +- `notebook.ipynb` - Exerciții practice în Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` sau `assignment.md` - Teme practice +- Folderul `solution/` - Notebook-uri și coduri de soluții +- Folderul `images/` - Materiale vizuale suport + +### Dezvoltarea Aplicației de Chestionare +- Aplicație Vue.js 2 cu reîncărcare automată în timpul dezvoltării +- Chestionarele sunt stocate în `quiz-app/src/assets/translations/` +- Fiecare limbă are propriul folder de traduceri (en, fr, es etc.) +- Numerotarea chestionarelor începe de la 0 și ajunge până la 39 (40 chestionare în total) + +### Adăugarea Traducerilor +- Traducerile se află în folderul `translations/` din rădăcina repo-ului +- Fiecare limbă are o structură completă a lecțiilor, oglindită din engleză +- Traducere automată prin GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Instrucțiuni de Testare + +### Testarea Aplicației de Chestionare +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testarea Notebook-urilor +- Nu există un cadru de testare automat pentru notebook-uri +- Validare manuală: Rulați toate celulele în ordine pentru a vă asigura că nu există erori +- Verificați accesibilitatea fișierelor de date și generarea corectă a rezultatelor +- Asigurați-vă că vizualizările se redau corect + +### Testarea Documentației +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Verificări de Calitate a Codului +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Ghiduri de Stil pentru Cod + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Respectați ghidurile de stil PEP 8 pentru codul Python +- Folosiți nume de variabile clare care explică datele analizate +- Includeți celule markdown cu explicații înainte de celulele de cod +- Păstrați celulele de cod concentrate pe concepte sau operațiuni unice +- Utilizați pandas pentru manipularea datelor, matplotlib pentru vizualizare +- Model comun de import: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Respectați ghidul de stil Vue.js 2 și cele mai bune practici +- Configurația ESLint în `quiz-app/package.json` +- Utilizați componente Vue single-file (.vue) +- Mențineți o arhitectură bazată pe componente +- Rulați `npm run lint` înainte de a trimite modificări + +### Documentație Markdown +- Utilizați o ierarhie clară a titlurilor (# ## ### etc.) +- Includeți blocuri de cod cu specificatori de limbă +- Adăugați text alternativ pentru imagini +- Link către lecții și resurse conexe +- Păstrați lungimea liniilor rezonabilă pentru lizibilitate + +### Organizarea Fișierelor +- Conținutul lecțiilor în foldere numerotate (01-defining-data-science etc.) +- Soluțiile în subfoldere dedicate `solution/` +- Traducerile oglindesc structura engleză în folderul `translations/` +- Păstrați fișierele de date în `data/` sau foldere specifice lecțiilor + +## Construire și Implementare + +### Implementarea Aplicației de Chestionare +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Implementarea Azure Static Web Apps +Aplicația quiz-app poate fi implementată pe Azure Static Web Apps: +1. Creați o resursă Azure Static Web App +2. Conectați-vă la repo-ul GitHub +3. Configurați setările de construire: + - Locația aplicației: `quiz-app` + - Locația output-ului: `dist` +4. Workflow-ul GitHub Actions va implementa automat la fiecare push + +### Site-ul de Documentație +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repozitoriul include configurația containerului de dezvoltare +- Codespaces configurează automat mediul Python și Node.js +- Deschideți repo-ul în Codespace prin UI-ul GitHub +- Toate dependențele se instalează automat + +## Ghiduri pentru Pull Request-uri + +### Înainte de Trimitere +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formatul Titlului PR +- Utilizați titluri clare și descriptive +- Format: `[Componentă] Descriere scurtă` +- Exemple: + - `[Lecția 7] Rezolvă eroarea de import în notebook-ul Python` + - `[Aplicația de Chestionare] Adaugă traducerea în germană` + - `[Documentație] Actualizează README cu noi cerințe preliminare` + +### Verificări Necesare +- Asigurați-vă că tot codul rulează fără erori +- Verificați execuția completă a notebook-urilor +- Confirmați construirea cu succes a aplicațiilor Vue.js +- Verificați funcționarea link-urilor din documentație +- Testați aplicația de chestionare dacă a fost modificată +- Verificați că traducerile mențin o structură consistentă + +### Ghiduri de Contribuție +- Respectați stilul și modelele de cod existente +- Adăugați comentarii explicative pentru logica complexă +- Actualizați documentația relevantă +- Testați modificările în diferite module de lecții, dacă este cazul +- Consultați fișierul CONTRIBUTING.md + +## Note Suplimentare + +### Biblioteci Comune Utilizate +- **pandas**: Manipularea și analiza datelor +- **numpy**: Calcul numeric +- **matplotlib**: Vizualizare și graficare de date +- **seaborn**: Vizualizare statistică a datelor (unele lecții) +- **scikit-learn**: Învățare automată (lecții avansate) + +### Lucrul cu Fișiere de Date +- Fișierele de date se află în folderul `data/` sau în directoare specifice lecțiilor +- Majoritatea notebook-urilor se așteaptă ca fișierele de date să fie în căi relative +- Fișierele CSV sunt formatul principal de date +- Unele lecții folosesc JSON pentru exemple de date nerelaționale + +### Suport Multilingv +- Peste 40 de traduceri lingvistice prin GitHub Actions automate +- Workflow-ul de traducere în `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Traducerile în folderul `translations/` cu coduri de limbă +- Traducerile chestionarelor în `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Opțiuni de Mediu de Dezvoltare +1. **Dezvoltare Locală**: Instalați Python, Jupyter, Node.js local +2. **GitHub Codespaces**: Mediu de dezvoltare instant în cloud +3. **Containere Dev VS Code**: Dezvoltare locală bazată pe containere +4. **Binder**: Lansați notebook-uri în cloud (dacă este configurat) + +### Ghiduri pentru Conținutul Lecțiilor +- Fiecare lecție este autonomă, dar se bazează pe conceptele anterioare +- Chestionarele pre-lecție testează cunoștințele anterioare +- Chestionarele post-lecție consolidează învățarea +- Temele oferă practică hands-on +- Sketchnotes oferă rezumate vizuale + +### Rezolvarea Problemelor Comune + +**Probleme cu Kernel-ul Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Eșecuri la Instalarea npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Erori de Import în Notebook-uri:** +- Verificați instalarea tuturor bibliotecilor necesare +- Verificați compatibilitatea versiunii Python (recomandat Python 3.7+) +- Asigurați-vă că mediul virtual este activat + +**Docsify Nu Se Încarcă:** +- Verificați că serviți din rădăcina repo-ului +- Asigurați-vă că `index.html` există +- Verificați accesul corect la rețea (portul 3000) + +### Considerații de Performanță +- Seturile mari de date pot necesita timp pentru încărcare în notebook-uri +- Redarea vizualizărilor poate fi lentă pentru grafice complexe +- Serverul de dezvoltare Vue.js permite reîncărcare rapidă pentru iterații rapide +- Build-urile de producție sunt optimizate și minificate + +### Note de Securitate +- Nu trebuie să se comită date sensibile sau credențiale +- Utilizați variabile de mediu pentru orice chei API în lecțiile cloud +- Lecțiile legate de Azure pot necesita credențiale de cont Azure +- Mențineți dependențele actualizate pentru patch-uri de securitate + +## Contribuția la Traduceri +- Traducerile automate sunt gestionate prin GitHub Actions +- Corecțiile manuale sunt binevenite pentru acuratețea traducerilor +- Respectați structura folderului de traduceri existentă +- Actualizați link-urile chestionarelor pentru a include parametrul de limbă: `?loc=fr` +- Testați lecțiile traduse pentru redarea corectă + +## Resurse Conexe +- Curriculum principal: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum de Discuții: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Alte curriculum-uri Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Întreținerea Proiectului +- Actualizări regulate pentru a menține conținutul actual +- Contribuțiile comunității sunt binevenite +- Problemele sunt urmărite pe GitHub +- PR-urile sunt revizuite de către mentenorii curriculum-ului +- Revizuiri și actualizări lunare ale conținutului + +--- + +**Declinare de responsabilitate**: +Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa maternă ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ro/README.md b/translations/ro/README.md index e5a62610..dd0480b1 100644 --- a/translations/ro/README.md +++ b/translations/ro/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Обзор проекта + +"Data Science for Beginners" — это комплексная 10-недельная программа из 20 уроков, созданная командой Microsoft Azure Cloud Advocates. Этот репозиторий является учебным ресурсом, который обучает основам науки о данных через проектно-ориентированные уроки, включая Jupyter-ноутбуки, интерактивные викторины и практические задания. + +**Ключевые технологии:** +- **Jupyter Notebooks**: Основной инструмент обучения с использованием Python 3 +- **Библиотеки Python**: pandas, numpy, matplotlib для анализа и визуализации данных +- **Vue.js 2**: Приложение для викторин (папка quiz-app) +- **Docsify**: Генератор сайтов документации для оффлайн-доступа +- **Node.js/npm**: Управление пакетами для компонентов JavaScript +- **Markdown**: Весь контент уроков и документация + +**Архитектура:** +- Многоязычный образовательный репозиторий с обширными переводами +- Структурирован в модули уроков (от 1-Introduction до 6-Data-Science-In-Wild) +- Каждый урок включает README, ноутбуки, задания и викторины +- Автономное приложение на Vue.js для оценки знаний до и после уроков +- Поддержка GitHub Codespaces и контейнеров разработки VS Code + +## Команды для настройки + +### Настройка репозитория +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Настройка среды Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Настройка приложения для викторин +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Сервер документации Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Настройка проектов визуализации +Для проектов визуализации, таких как meaningful-visualizations (урок 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Рабочий процесс разработки + +### Работа с Jupyter-ноутбуками +1. Запустите Jupyter в корне репозитория: `jupyter notebook` +2. Перейдите в папку с нужным уроком +3. Откройте файлы `.ipynb`, чтобы выполнить упражнения +4. Ноутбуки являются автономными и содержат объяснения и ячейки с кодом +5. Большинство ноутбуков используют pandas, numpy и matplotlib — убедитесь, что они установлены + +### Структура урока +Каждый урок обычно включает: +- `README.md` — Основной контент урока с теорией и примерами +- `notebook.ipynb` — Практические упражнения в Jupyter-ноутбуке +- `assignment.ipynb` или `assignment.md` — Практические задания +- Папка `solution/` — Решения и код +- Папка `images/` — Вспомогательные визуальные материалы + +### Разработка приложения для викторин +- Приложение на Vue.js 2 с функцией горячей перезагрузки во время разработки +- Викторины хранятся в `quiz-app/src/assets/translations/` +- Для каждого языка есть своя папка перевода (en, fr, es и т. д.) +- Нумерация викторин начинается с 0 и заканчивается на 39 (всего 40 викторин) + +### Добавление переводов +- Переводы размещаются в папке `translations/` в корне репозитория +- Для каждого языка структура уроков полностью повторяет английскую +- Автоматический перевод через GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Инструкции по тестированию + +### Тестирование приложения для викторин +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Тестирование ноутбуков +- Для ноутбуков нет автоматической системы тестирования +- Ручная проверка: выполните все ячейки по порядку, чтобы убедиться в отсутствии ошибок +- Убедитесь, что файлы данных доступны и результаты генерируются корректно +- Проверьте, что визуализации отображаются правильно + +### Тестирование документации +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Проверка качества кода +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Руководство по стилю кода + +### Python (Jupyter-ноутбуки) +- Следуйте рекомендациям стиля PEP 8 для кода на Python +- Используйте понятные имена переменных, объясняющие анализируемые данные +- Добавляйте ячейки Markdown с объяснениями перед ячейками с кодом +- Сосредотачивайте ячейки с кодом на одной концепции или операции +- Используйте pandas для обработки данных, matplotlib для визуализации +- Общий шаблон импорта: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Следуйте рекомендациям по стилю Vue.js 2 и лучшим практикам +- Конфигурация ESLint находится в `quiz-app/package.json` +- Используйте однофайловые компоненты Vue (.vue файлы) +- Поддерживайте архитектуру, основанную на компонентах +- Выполняйте `npm run lint` перед коммитом изменений + +### Документация Markdown +- Используйте четкую иерархию заголовков (# ## ### и т. д.) +- Включайте блоки кода с указанием языка +- Добавляйте альтернативный текст для изображений +- Ссылайтесь на связанные уроки и ресурсы +- Соблюдайте разумную длину строк для удобства чтения + +### Организация файлов +- Контент уроков в папках с номерами (01-defining-data-science и т. д.) +- Решения в выделенных подпапках `solution/` +- Переводы повторяют структуру английской версии в папке `translations/` +- Файлы данных хранятся в папке `data/` или в папках, связанных с уроками + +## Сборка и развертывание + +### Развертывание приложения для викторин +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Развертывание Azure Static Web Apps +Приложение quiz-app можно развернуть в Azure Static Web Apps: +1. Создайте ресурс Azure Static Web App +2. Подключите репозиторий GitHub +3. Настройте параметры сборки: + - Расположение приложения: `quiz-app` + - Расположение выходных данных: `dist` +4. GitHub Actions автоматически развернет приложение при каждом пуше + +### Сайт документации +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Репозиторий включает конфигурацию контейнера разработки +- Codespaces автоматически настраивает среду Python и Node.js +- Откройте репозиторий в Codespace через интерфейс GitHub +- Все зависимости устанавливаются автоматически + +## Руководство по Pull Request + +### Перед отправкой +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Формат заголовка PR +- Используйте четкие, описательные заголовки +- Формат: `[Компонент] Краткое описание` +- Примеры: + - `[Lesson 7] Исправление ошибки импорта в Python-ноутбуке` + - `[Quiz App] Добавление перевода на немецкий` + - `[Docs] Обновление README с новыми требованиями` + +### Обязательные проверки +- Убедитесь, что весь код выполняется без ошибок +- Проверьте, что ноутбуки полностью выполняются +- Убедитесь, что приложения на Vue.js успешно собираются +- Проверьте работоспособность ссылок в документации +- Протестируйте приложение для викторин, если оно изменено +- Убедитесь, что переводы сохраняют согласованную структуру + +### Руководство по внесению изменений +- Следуйте существующему стилю и шаблонам кода +- Добавляйте поясняющие комментарии для сложной логики +- Обновляйте соответствующую документацию +- Тестируйте изменения в разных модулях уроков, если это применимо +- Ознакомьтесь с файлом CONTRIBUTING.md + +## Дополнительные заметки + +### Используемые библиотеки +- **pandas**: Обработка и анализ данных +- **numpy**: Численные вычисления +- **matplotlib**: Визуализация и построение графиков +- **seaborn**: Статистическая визуализация данных (некоторые уроки) +- **scikit-learn**: Машинное обучение (продвинутые уроки) + +### Работа с файлами данных +- Файлы данных находятся в папке `data/` или в папках, связанных с уроками +- Большинство ноутбуков ожидают файлы данных в относительных путях +- Основной формат данных — CSV +- Некоторые уроки используют JSON для примеров нереляционных данных + +### Многоязычная поддержка +- Более 40 языков переведены с помощью автоматизации через GitHub Actions +- Рабочий процесс перевода описан в `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Переводы находятся в папке `translations/` с кодами языков +- Переводы викторин находятся в `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Варианты среды разработки +1. **Локальная разработка**: Установите Python, Jupyter, Node.js локально +2. **GitHub Codespaces**: Облачная мгновенная среда разработки +3. **Контейнеры разработки VS Code**: Локальная разработка на основе контейнеров +4. **Binder**: Запуск ноутбуков в облаке (если настроено) + +### Руководство по контенту уроков +- Каждый урок автономен, но основывается на предыдущих концепциях +- Викторины перед уроком проверяют начальные знания +- Викторины после урока закрепляют материал +- Задания предоставляют практический опыт +- Скетчноуты дают визуальные резюме + +### Устранение распространенных проблем + +**Проблемы с ядром Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Ошибки установки npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Ошибки импорта в ноутбуках:** +- Убедитесь, что все необходимые библиотеки установлены +- Проверьте совместимость версии Python (рекомендуется Python 3.7+) +- Убедитесь, что виртуальная среда активирована + +**Docsify не загружается:** +- Убедитесь, что вы запускаете сервер из корня репозитория +- Проверьте наличие файла `index.html` +- Убедитесь в наличии сетевого доступа (порт 3000) + +### Учет производительности +- Загрузка больших наборов данных в ноутбуках может занять время +- Отрисовка сложных графиков может быть медленной +- Сервер разработки Vue.js поддерживает горячую перезагрузку для быстрой итерации +- Продуктивные сборки оптимизированы и минимизированы + +### Заметки по безопасности +- Не добавляйте конфиденциальные данные или учетные данные в репозиторий +- Используйте переменные окружения для любых ключей API в облачных уроках +- Уроки, связанные с Azure, могут требовать учетных данных Azure +- Обновляйте зависимости для устранения уязвимостей + +## Участие в переводах +- Автоматические переводы управляются через GitHub Actions +- Ручные исправления приветствуются для повышения точности перевода +- Следуйте существующей структуре папок для переводов +- Обновляйте ссылки на викторины, добавляя параметр языка: `?loc=fr` +- Тестируйте переведенные уроки на корректность отображения + +## Связанные ресурсы +- Основной курс: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Студенческий центр: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Форум обсуждений: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Другие курсы Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Поддержка проекта +- Регулярные обновления для актуализации контента +- Приветствуются вклады сообщества +- Проблемы отслеживаются на GitHub +- PR проверяются кураторами курса +- Ежемесячные обзоры и обновления контента + +--- + +**Отказ от ответственности**: +Этот документ был переведен с помощью 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 родном 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. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ru/README.md b/translations/ru/README.md index 2723df06..f48031fb 100644 --- a/translations/ru/README.md +++ b/translations/ru/README.md @@ -1,19 +1,20 @@ # Основы Data Science - Учебная программа -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 доказано способствует лучшему усвоению новых навыков. +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. Проектно-ориентированный подход позволяет учиться, создавая проекты, что доказано способствует лучшему усвоению новых навыков. **Огромная благодарность нашим авторам:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) авторам, рецензентам и участникам контента,** включая Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 Особая благодарность 🙏 нашим [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) авторам, рецензентам и участникам контента,** включая Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Скетчнот от @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ru.png)| |:---:| @@ -23,9 +24,9 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель #### Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально) -[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](./README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, 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| [Польский](../pl/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Голландский](../nl/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Тагальский (филиппинский)](../tl/README.md) | [Суахили](../sw/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) -**Если вы хотите добавить поддержку дополнительных языков, список доступных языков находится [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Если вы хотите добавить поддержку дополнительных языков, список доступных языков можно найти [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Присоединяйтесь к нашему сообществу [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) @@ -45,7 +46,7 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель > **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 всего репозитория и выполните упражнения 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 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). ## Знакомьтесь с командой @@ -57,9 +58,9 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель ## Педагогика -Мы выбрали два педагогических принципа при создании этой учебной программы: 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 проектной направленности 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 способствует дальнейшему закреплению материала. Эта учебная программа была разработана так, чтобы быть гибкой и увлекательной, 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 лучшему запоминанию. 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 приветствуем ваши конструктивные отзывы! @@ -69,7 +70,7 @@ 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 - Проверка знаний - Задача - Дополнительное чтение @@ -90,40 +91,39 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель | 03 | Определение данных | [Введение](1-Introduction/README.md) | Как классифицируются данные и их основные источники. | [урок](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Введение в статистику и теорию вероятностей | [Введение](1-Introduction/README.md) | Математические методы теории вероятностей и статистики для анализа данных. | [урок](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | | 05 | Работа с реляционными данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в реляционные данные и основы их анализа с использованием языка SQL (произносится как "си-квел"). | [урок](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в нереляционные данные, их различные типы и основы анализа документных баз данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | +| 06 | Работа с NoSQL данными | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Введение в нереляционные данные, их различные типы и основы анализа документных баз данных. | [урок](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Работа с Python | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Основы использования Python для анализа 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) | [Дмитрий](http://soshnikov.com) | -| 08 | Подготовка данных | [Работа с данными](2-Working-With-Data/README.md) | Техники очистки и преобразования данных для решения проблем, связанных с отсутствующими, неточными или неполными данными. | [урок](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| 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) | [Жасмин](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Визуализация количеств | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Узнайте, как использовать Matplotlib для визуализации данных о птицах 🦆 | [урок](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Визуализация распределений данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и трендов в интервале. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Визуализация распределений данных | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация наблюдений и тенденций в интервале. | [урок](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Визуализация пропорций | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализация дискретных и групповых процентов. | [урок](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Джен](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) | [Джен](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) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Значимые визуализации | [Визуализация данных](3-Data-Visualization/README.md) | Методы и рекомендации для создания визуализаций, которые помогают эффективно решать задачи и получать инсайты. | [урок](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Джен](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Введение в жизненный цикл науки о данных | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Введение в жизненный цикл науки о данных и его первый этап — сбор и извлечение данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных посвящён техникам анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | | +| 15 | Анализ | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных посвящён методам анализа данных. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Жасмин](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Коммуникация | [Жизненный цикл](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Этот этап жизненного цикла науки о данных посвящён представлению инсайтов из данных таким образом, чтобы они были понятны лицам, принимающим решения. | [урок](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Джейлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Серия уроков, посвящённая науке о данных в облаке и её преимуществам. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Наука о данных 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) | [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развёртывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Наука о данных 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) | [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Наука о данных в облаке | [Облачные данные](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Развёртывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio. | [урок](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тиффани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мод](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Наука о данных в реальном мире | [В реальном мире](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Проекты, основанные на науке о данных, в реальных условиях. | [урок](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нития](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот пример в Codespace: 1. Нажмите на выпадающее меню Code и выберите опцию Open with Codespaces. -2. Выберите + New codespace в нижней части панели. +2. Выберите + New codespace внизу панели. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с [документацией GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers - -Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере, используя ваш локальный компьютер и VSCode с расширением VS Code Remote - Containers: +Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере с использованием вашего локального компьютера 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 открыть его в изолированном Docker-томе: +Чтобы использовать этот репозиторий, вы можете либо открыть его в изолированном Docker-объёме: -**Примечание**: Внутри будет использоваться команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** для клонирования исходного кода в Docker-том вместо локальной файловой системы. [Томы](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-объём вместо локальной файловой системы. [Объёмы](https://docs.docker.com/storage/volumes/) являются предпочтительным механизмом для сохранения данных контейнера. -Или откройте локально клонированную или загруженную версию репозитория: +Или открыть локально клонированную или загруженную версию репозитория: - Клонируйте этот репозиторий на вашу локальную файловую систему. - Нажмите F1 и выберите команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. @@ -131,7 +131,7 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель ## Оффлайн-доступ -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 локального хоста: `localhost:3000`. +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 с использованием Python-ядра. @@ -153,11 +153,21 @@ Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недель - [Веб-разработка для начинающих](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT для начинающих](https://aka.ms/iot-beginners) - [Машинное обучение для начинающих](https://aka.ms/ml-beginners) -- [Разработка XR для начинающих](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) +- [XR-разработка для начинающих](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) - [Мастерство GitHub Copilot для парного программирования с AI](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) -- [Разработка XR для начинающих](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) +- [XR-разработка для начинающих](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [Мастерство GitHub Copilot для разработчиков C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) -- [Выберите своё приключение с Copilot](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +- [Выбери своё приключение с Copilot](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) + +## Получение помощи + +Если вы столкнулись с трудностями или у вас есть вопросы о создании приложений с AI, присоединяйтесь: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Если у вас есть отзывы о продукте или ошибки при разработке, посетите: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- diff --git a/translations/sk/AGENTS.md b/translations/sk/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..022a52ee --- /dev/null +++ b/translations/sk/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Prehľad projektu + +Data Science for Beginners je komplexný 10-týždňový, 20-lekciový kurz vytvorený tímom Microsoft Azure Cloud Advocates. Tento repozitár je vzdelávací zdroj, ktorý učí základné koncepty dátovej vedy prostredníctvom lekcií založených na projektoch, vrátane Jupyter notebookov, interaktívnych kvízov a praktických úloh. + +**Kľúčové technológie:** +- **Jupyter Notebooks**: Hlavné médium na učenie pomocou Pythonu 3 +- **Python knižnice**: pandas, numpy, matplotlib na analýzu a vizualizáciu dát +- **Vue.js 2**: Aplikácia na kvízy (priečinok quiz-app) +- **Docsify**: Generátor dokumentačných stránok pre offline prístup +- **Node.js/npm**: Správa balíkov pre JavaScript komponenty +- **Markdown**: Všetok obsah lekcií a dokumentácia + +**Architektúra:** +- Vzdelávací repozitár s podporou viacerých jazykov a rozsiahlymi prekladmi +- Štruktúrovaný do modulov lekcií (1-Úvod až 6-Dátová veda v praxi) +- Každá lekcia obsahuje README, notebooky, úlohy a kvízy +- Samostatná aplikácia Vue.js na hodnotenie pred/po lekciách +- Podpora GitHub Codespaces a VS Code dev kontajnerov + +## Príkazy na nastavenie + +### Nastavenie repozitára +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Nastavenie Python prostredia +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Nastavenie aplikácie na kvízy +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify dokumentačný server +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Nastavenie projektov na vizualizáciu +Pre projekty na vizualizáciu, ako napríklad meaningful-visualizations (lekcia 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Pracovný postup vývoja + +### Práca s Jupyter notebookmi +1. Spustite Jupyter v koreňovom adresári repozitára: `jupyter notebook` +2. Prejdite do požadovaného priečinka lekcie +3. Otvorte súbory `.ipynb` na prácu s cvičeniami +4. Notebooky sú samostatné, obsahujú vysvetlenia a bunky s kódom +5. Väčšina notebookov používa pandas, numpy a matplotlib - uistite sa, že sú nainštalované + +### Štruktúra lekcií +Každá lekcia zvyčajne obsahuje: +- `README.md` - Hlavný obsah lekcie s teóriou a príkladmi +- `notebook.ipynb` - Praktické cvičenia v Jupyter notebooku +- `assignment.ipynb` alebo `assignment.md` - Úlohy na precvičenie +- Priečinok `solution/` - Notebooky a kód s riešeniami +- Priečinok `images/` - Podporné vizuálne materiály + +### Vývoj aplikácie na kvízy +- Aplikácia Vue.js 2 s hot-reload počas vývoja +- Kvízy sú uložené v `quiz-app/src/assets/translations/` +- Každý jazyk má vlastný priečinok s prekladmi (en, fr, es, atď.) +- Číslovanie kvízov začína od 0 a pokračuje až do 39 (celkovo 40 kvízov) + +### Pridávanie prekladov +- Preklady sa ukladajú do priečinka `translations/` v koreňovom adresári repozitára +- Každý jazyk má kompletnú štruktúru lekcií zrkadlenú z angličtiny +- Automatizované preklady prostredníctvom GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Pokyny na testovanie + +### Testovanie aplikácie na kvízy +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testovanie notebookov +- Pre notebooky neexistuje automatizovaný testovací rámec +- Manuálna validácia: Spustite všetky bunky postupne, aby ste sa uistili, že neobsahujú chyby +- Overte dostupnosť dátových súborov a správnosť generovaných výstupov +- Skontrolujte, či sa vizualizácie správne zobrazujú + +### Testovanie dokumentácie +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kontroly kvality kódu +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Pokyny pre štýl kódu + +### Python (Jupyter notebooky) +- Dodržiavajte štýlové pokyny PEP 8 pre Python kód +- Používajte jasné názvy premenných, ktoré vysvetľujú analyzované dáta +- Pred bunkami s kódom pridávajte bunky s vysvetleniami v Markdown +- Udržujte bunky s kódom zamerané na jednotlivé koncepty alebo operácie +- Používajte pandas na manipuláciu s dátami, matplotlib na vizualizáciu +- Bežný importovací vzor: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Dodržiavajte štýlové pokyny Vue.js 2 a osvedčené postupy +- Konfigurácia ESLint v `quiz-app/package.json` +- Používajte Vue komponenty s jedným súborom (.vue súbory) +- Zachovávajte architektúru založenú na komponentoch +- Pred odoslaním zmien spustite `npm run lint` + +### Dokumentácia v Markdown +- Používajte jasnú hierarchiu nadpisov (# ## ### atď.) +- Zahrňte bloky kódu so špecifikáciou jazyka +- Pridávajte alt text pre obrázky +- Odkazujte na súvisiace lekcie a zdroje +- Udržujte rozumnú dĺžku riadkov pre čitateľnosť + +### Organizácia súborov +- Obsah lekcií v očíslovaných priečinkoch (01-defining-data-science, atď.) +- Riešenia v samostatných podpriečinkoch `solution/` +- Preklady zrkadlia anglickú štruktúru v priečinku `translations/` +- Dátové súbory uchovávajte v priečinku `data/` alebo v priečinkoch špecifických pre lekcie + +## Build a nasadenie + +### Nasadenie aplikácie na kvízy +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Nasadenie Azure Static Web Apps +Aplikáciu quiz-app je možné nasadiť na Azure Static Web Apps: +1. Vytvorte zdroj Azure Static Web App +2. Pripojte sa k GitHub repozitáru +3. Konfigurujte nastavenia buildu: + - Umiestnenie aplikácie: `quiz-app` + - Umiestnenie výstupu: `dist` +4. GitHub Actions workflow automaticky nasadí pri pushi + +### Dokumentačná stránka +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repozitár obsahuje konfiguráciu dev kontajnera +- Codespaces automaticky nastaví Python a Node.js prostredie +- Otvorte repozitár v Codespace cez GitHub UI +- Všetky závislosti sa nainštalujú automaticky + +## Pokyny pre pull requesty + +### Pred odoslaním +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Formát názvu PR +- Používajte jasné, popisné názvy +- Formát: `[Komponent] Stručný popis` +- Príklady: + - `[Lekcia 7] Oprava chyby importu v Python notebooku` + - `[Aplikácia na kvízy] Pridanie nemeckého prekladu` + - `[Dokumentácia] Aktualizácia README s novými predpokladmi` + +### Požadované kontroly +- Uistite sa, že všetok kód beží bez chýb +- Overte, že notebooky sa vykonávajú úplne +- Skontrolujte, či aplikácie Vue.js úspešne buildujú +- Overte funkčnosť odkazov v dokumentácii +- Otestujte aplikáciu na kvízy, ak bola upravená +- Overte, že preklady zachovávajú konzistentnú štruktúru + +### Pokyny pre prispievanie +- Dodržiavajte existujúci štýl kódu a vzory +- Pridávajte vysvetľujúce komentáre k zložitej logike +- Aktualizujte relevantnú dokumentáciu +- Testujte zmeny naprieč rôznymi modulmi lekcií, ak je to vhodné +- Preštudujte si súbor CONTRIBUTING.md + +## Ďalšie poznámky + +### Bežne používané knižnice +- **pandas**: Manipulácia a analýza dát +- **numpy**: Numerické výpočty +- **matplotlib**: Vizualizácia a grafy +- **seaborn**: Štatistická vizualizácia dát (niektoré lekcie) +- **scikit-learn**: Strojové učenie (pokročilé lekcie) + +### Práca s dátovými súbormi +- Dátové súbory sa nachádzajú v priečinku `data/` alebo v priečinkoch špecifických pre lekcie +- Väčšina notebookov očakáva dátové súbory v relatívnych cestách +- Primárnym formátom dát sú CSV súbory +- Niektoré lekcie používajú JSON pre príklady nerelačných dát + +### Podpora viacerých jazykov +- Viac ako 40 jazykových prekladov prostredníctvom automatizovaných GitHub Actions +- Workflow pre preklady v `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Preklady v priečinku `translations/` s jazykovými kódmi +- Preklady kvízov v `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Možnosti vývojového prostredia +1. **Lokálny vývoj**: Nainštalujte Python, Jupyter, Node.js lokálne +2. **GitHub Codespaces**: Cloudové okamžité vývojové prostredie +3. **VS Code Dev kontajnery**: Lokálny vývoj založený na kontajneroch +4. **Binder**: Spustenie notebookov v cloude (ak je nakonfigurované) + +### Pokyny pre obsah lekcií +- Každá lekcia je samostatná, ale stavia na predchádzajúcich konceptoch +- Kvízy pred lekciou testujú predchádzajúce znalosti +- Kvízy po lekcii posilňujú učenie +- Úlohy poskytujú praktické precvičenie +- Sketchnotes poskytujú vizuálne zhrnutia + +### Riešenie bežných problémov + +**Problémy s Jupyter kernelom:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Zlyhania npm inštalácie:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Chyby importu v notebookoch:** +- Overte, že všetky požadované knižnice sú nainštalované +- Skontrolujte kompatibilitu verzie Pythonu (odporúčaný Python 3.7+) +- Uistite sa, že virtuálne prostredie je aktivované + +**Docsify sa nenačítava:** +- Overte, že server spúšťate z koreňového adresára repozitára +- Skontrolujte, či existuje súbor `index.html` +- Uistite sa, že máte správny sieťový prístup (port 3000) + +### Úvahy o výkone +- Veľké dátové súbory môžu trvať dlhšie na načítanie v notebookoch +- Vizualizácie môžu byť pomalé pri zložitých grafoch +- Dev server Vue.js umožňuje hot-reload pre rýchlu iteráciu +- Produkčné buildy sú optimalizované a minifikované + +### Poznámky k bezpečnosti +- Do repozitára by nemali byť nahrávané citlivé údaje alebo poverenia +- Používajte environmentálne premenné pre akékoľvek API kľúče v cloudových lekciách +- Lekcie súvisiace s Azure môžu vyžadovať poverenia k Azure účtu +- Udržujte závislosti aktualizované kvôli bezpečnostným opravám + +## Prispievanie k prekladom +- Automatizované preklady sú spravované prostredníctvom GitHub Actions +- Manuálne opravy sú vítané pre presnosť prekladov +- Dodržiavajte existujúcu štruktúru priečinkov pre preklady +- Aktualizujte odkazy na kvízy, aby obsahovali jazykový parameter: `?loc=fr` +- Testujte preložené lekcie na správne zobrazenie + +## Súvisiace zdroje +- Hlavný kurz: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Študentské centrum: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskusné fórum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Ďalšie Microsoft kurzy: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Údržba projektu +- Pravidelné aktualizácie na udržanie aktuálneho obsahu +- Príspevky od komunity sú vítané +- Problémy sú sledované na GitHube +- PR sú kontrolované správcami kurzu +- Mesačné kontroly obsahu a aktualizácie + +--- + +**Upozornenie**: +Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, upozorňujeme, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný 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. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sk/README.md b/translations/sk/README.md index 0a8fe317..7517402c 100644 --- a/translations/sk/README.md +++ b/translations/sk/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ -# Data Science pre začiatočníkov - Učebný plán +# Data Science pre začiatočníkov - Učebné osnovy -Azure Cloud Advocates v spoločnosti Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekciový učebný plán o dátovej vede. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a zadanie. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa prostredníctvom tvorby, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie osvojiť. +Azure Cloud Advocates v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekciový kurz o Data Science. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a úlohu. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa prostredníctvom tvorby, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie zapamätať. **Veľká vďaka našim autorom:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -18,20 +18,20 @@ Azure Cloud Advocates v spoločnosti Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týžd |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sk.png)| |:---:| -| Dátová veda pre začiatočníkov - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science pre začiatočníkov - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Podpora viacerých jazykov -#### Podporované prostredníctvom GitHub Action (automatizované a vždy aktuálne) +#### Podporované prostredníctvom GitHub Action (Automatizované a vždy aktuálne) [Francúzština](../fr/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Arabčina](../ar/README.md) | [Perzština (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Macao)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálčina](../ne/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Nórčina](../no/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Holandčina](../nl/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) | [Indonézština](../id/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipíny)](../tl/README.md) | [Swahilčina](../sw/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Barmčina (Mjanmarsko)](../my/README.md) -**Ak chcete podporiť ďalšie jazyky, zoznam podporovaných jazykov nájdete [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ak si želáte podporu ďalších jazykov, zoznam podporovaných jazykov nájdete [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Pripojte sa k našej komunite [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -Máme prebiehajúcu sériu "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 na používanie GitHub Copilot pre dátovú vedu. +Máme prebiehajúcu sériu 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 na používanie GitHub Copilot pre Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sk.jpg) @@ -39,14 +39,14 @@ Máme prebiehajúcu sériu "Learn with AI" na Discorde, dozviete sa viac a pripo 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 certifikát. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť a pravidelne kontrolovať, pretože obsah meníme minimálne raz mesačne. +- [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 poukaz na certifikát zadarmo. Táto stránka je ideálna na uloženie do záložiek a pravidelné kontrolovanie, pretože obsah meníme minimálne raz mesačne. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pripojte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu. # Začíname -> **Učitelia**: [pridali sme niekoľko návrhov](for-teachers.md), ako používať tento učebný plán. Radi by sme počuli vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Učitelia**: [pridali sme niekoľko návrhov](for-teachers.md) na použitie týchto učebných osnov. Radi by sme získali vašu spätnú väzbu [v našom diskusnom fóre](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: Ak chcete tento učebný plán používať samostatne, vytvorte si vlastnú kópiu celého repozitára a dokončite cvičenia sami, začnite kvízom pred prednáškou. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšok aktivít. Skúste vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania riešenia kódu; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii zameranej na projekt. Ďalším nápadom by bolo vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spoločne. Na ďalšie štúdium odporúčame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: ak chcete používať tieto učebné osnovy samostatne, vytvorte si vlastnú kópiu celého repozitára a dokončite cvičenia sami, začnite kvízom pred lekciou. Potom si prečítajte lekciu a dokončite zvyšok aktivít. Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii zameranej na projekt. Ďalším nápadom by bolo vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Pre ďalšie štúdium odporúčame [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Spoznajte tím @@ -58,9 +58,9 @@ Začnite s nasledujúcimi zdrojmi: ## Pedagogika -Pri tvorbe tohto učebného plánu sme si zvolili dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby bol projektovo orientovaný 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 ďalších. +Pri tvorbe týchto učebných osnov sme si zvolili dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby boli projektovo orientované a aby obsahovali časté kvízy. Na konci tejto série sa študenti naučia základné princípy data science, vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia data science a ďalších. -Okrem toho nízko-náročný kvíz pred hodinou nastaví študentovu pozornosť na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečí lepšie zapamätanie. Tento učebný plán bol navrhnutý tak, aby bol flexibilný a zábavný, a môže byť absolvovaný celý alebo len jeho časť. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 10-týždňového cyklu. +Okrem toho, kvíz s nízkym rizikom pred hodinou nastaví úmysel študenta na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečí lepšie zapamätanie. Tieto učebné osnovy boli navrhnuté tak, aby boli flexibilné a zábavné, a môžu byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 10-týždňového cyklu. > Nájdite náš [Kódex správania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispievanie](CONTRIBUTING.md), [Preklad](TRANSLATIONS.md) pokyny. Uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu! @@ -68,26 +68,26 @@ Okrem toho nízko-náročný kvíz pred hodinou nastaví študentovu pozornosť - Voliteľný sketchnote - Voliteľné doplnkové video -- Kvíz na rozohriatie pred lekciou -- Písomná lekcia -- Pre lekcie zamerané na projekt, podrobné pokyny na vytvorenie projektu +- Kvíz na zahriatie pred lekciou +- Písomnú lekciu +- Pre lekcie zamerané na projekt, podrobné pokyny, ako projekt vytvoriť - Kontroly vedomostí - Výzvu - Doplnkové čítanie -- Zadanie +- Úlohu - [Kvíz po lekcii](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov po tri otázky. Sú prepojené v rámci lekcií, ale aplikácia kvízov môže byť spustená lokálne alebo nasadená na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú. +> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov po tri otázky. Sú prepojené v rámci lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú. ## Lekcie |![ Sketchnote od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sk.png)| |:---:| -| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science pre začiatočníkov: Cestovná mapa - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | 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 etiky dát, výzvy a rámce. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Definovanie Data Science | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte sa základné koncepty Data Science 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 v Data Science | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty etiky dát, výzvy a rámce. | [lekcia](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definovanie dát | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Ako sú dáta klasifikované 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 Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „si-kvel“). | [lekcia](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | @@ -99,13 +99,13 @@ Okrem toho nízko-náročný kvíz pred hodinou nastaví študentovu pozornosť | 11 | Vizualizácia proporcií | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia diskrétnych a skupinových percentuálnych podielov. | [lekcia](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Vizualizácia vzťahov | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizácia spojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými. | [lekcia](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Zmysluplné vizualizácie | [Vizualizácia dát](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a odporúčania na vytváranie vizualizácií, ktoré sú hodnotné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | [lekcia](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analýza | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikácia | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovateľov. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénovanie modelov pomocou nástrojov s nízkym kódom. |[lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Dátová veda v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Dátová veda v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty riadené dátovou vedou v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 14 | Úvod do životného cyklu Data Science | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životného cyklu Data Science a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analýza | [Životný cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Táto fáza životného cyklu Data Science 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 Data Science sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovateľov. | [lekcia](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Táto séria lekcií predstavuje Data Science v cloude a jeho výhody. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénovanie 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 | Data Science v cloude | [Cloudové dáta](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | [lekcia](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty riadené Data Science v reálnom svete. | [lekcia](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -117,9 +117,9 @@ Viac informácií nájdete v [dokumentácii GitHub](https://docs.github.com/en/c ## VSCode Remote - Containers Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers: -1. Ak je to prvýkrát, čo používate vývojový kontajner, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (napr. máte nainštalovaný Docker) uvedené v [dokumentácii pre začiatok](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ak je to prvýkrát, čo používate vývojový kontajner, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (napr. máte nainštalovaný Docker) v [dokumentácii pre začiatok](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Na použitie tohto repozitára môžete buď otvoriť repozitár v izolovanom Docker objeme: +Na použitie tohto repozitára ho môžete otvoriť buď v izolovanom Docker objeme: **Poznámka**: V zákulisí sa použije príkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** na klonovanie zdrojového kódu do Docker objemu namiesto lokálneho súborového systému. [Objemy](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sú preferovaným mechanizmom na uchovávanie dát kontajnera. @@ -127,7 +127,7 @@ Alebo otvorte lokálne klonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára: - Klonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému. - Stlačte F1 a vyberte príkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Vyberte klonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte na spustenie kontajnera a vyskúšajte veci. +- Vyberte klonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte, kým sa kontajner spustí, a vyskúšajte veci. ## Offline prístup @@ -137,29 +137,39 @@ Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou [Docsify](https://docsify. ## Ďalšie učebné osnovy -Náš tím vytvára aj ďalšie učebné osnovy! Pozrite si: - -- [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) -- [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) -- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners) -- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) -- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) -- [Generative AI with Java](https://aka.ms/genaijava) -- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners) -- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners) -- [Bash for Beginners](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) -- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) -- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) -- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) -- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) -- [Machine Learning for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) -- [XR Development for Beginners](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) -- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) -- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) -- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +Náš tím vytvára ďalšie učebné osnovy! Pozrite si: + +- [Edge AI pre začiatočníkov](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) +- [AI agenti pre začiatočníkov](https://aka.ms/ai-agents-beginners) +- [Generatívna AI pre začiatočníkov](https://aka.ms/genai-beginners) +- [Generatívna AI pre začiatočníkov .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) +- [Generatívna AI s JavaScriptom](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) +- [Generatívna AI s Javou](https://aka.ms/genaijava) +- [AI pre začiatočníkov](https://aka.ms/ai-beginners) +- [Data Science pre začiatočníkov](https://aka.ms/datascience-beginners) +- [Bash pre začiatočníkov](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) +- [ML pre začiatočníkov](https://aka.ms/ml-beginners) +- [Kybernetická bezpečnosť pre začiatočníkov](https://github.com/microsoft/Security-101) +- [Webový vývoj pre začiatočníkov](https://aka.ms/webdev-beginners) +- [IoT pre začiatočníkov](https://aka.ms/iot-beginners) +- [Strojové učenie pre začiatočníkov](https://aka.ms/ml-beginners) +- [XR vývoj pre začiatočníkov](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) +- [Ovládnutie GitHub Copilot pre AI párové programovanie](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [XR vývoj pre začiatočníkov](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) +- [Ovládnutie GitHub Copilot pre C#/.NET vývojárov](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) +- [Vyberte si vlastné Copilot dobrodružstvo](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) + +## Získanie pomoci + +Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky o budovaní AI aplikácií, pripojte sa: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby pri budovaní, navštívte: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Upozornenie**: -Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, upozorňujeme, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. \ No newline at end of file +Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [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. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nezodpovedáme za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sl/AGENTS.md b/translations/sl/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..04cb241b --- /dev/null +++ b/translations/sl/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Pregled projekta + +Data Science for Beginners je obsežen 10-tedenski, 20-lekcijski učni načrt, ki ga je ustvarila ekipa Microsoft Azure Cloud Advocates. Repozitorij je učni vir, ki poučuje osnovne koncepte podatkovne znanosti skozi lekcije, ki temeljijo na projektih, vključno z Jupyter zvezki, interaktivnimi kvizi in praktičnimi nalogami. + +**Ključne tehnologije:** +- **Jupyter zvezki**: Glavno učno sredstvo z uporabo Python 3 +- **Python knjižnice**: pandas, numpy, matplotlib za analizo podatkov in vizualizacijo +- **Vue.js 2**: Aplikacija za kvize (mapa quiz-app) +- **Docsify**: Generator dokumentacijskih strani za dostop brez povezave +- **Node.js/npm**: Upravljanje paketov za JavaScript komponente +- **Markdown**: Vsa vsebina lekcij in dokumentacija + +**Arhitektura:** +- Večjezični izobraževalni repozitorij z obsežnimi prevodi +- Strukturiran v module lekcij (1-Uvod do 6-Podatkovna znanost v praksi) +- Vsaka lekcija vključuje README, zvezke, naloge in kvize +- Samostojna aplikacija za kvize Vue.js za ocenjevanje pred/po lekciji +- Podpora za GitHub Codespaces in VS Code razvojne vsebnike + +## Ukazi za nastavitev + +### Nastavitev repozitorija +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Nastavitev Python okolja +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Nastavitev aplikacije za kvize +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify strežnik za dokumentacijo +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Nastavitev projektov za vizualizacijo +Za projekte vizualizacije, kot je meaningful-visualizations (lekcija 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Razvojni potek dela + +### Delo z Jupyter zvezki +1. Zaženite Jupyter v korenu repozitorija: `jupyter notebook` +2. Pomaknite se do želene mape lekcije +3. Odprite `.ipynb` datoteke za delo z vajami +4. Zvezki so samostojni z razlagami in kodnimi celicami +5. Večina zvezkov uporablja pandas, numpy in matplotlib - preverite, da so nameščeni + +### Struktura lekcije +Vsaka lekcija običajno vsebuje: +- `README.md` - Glavna vsebina lekcije s teorijo in primeri +- `notebook.ipynb` - Praktične vaje v Jupyter zvezku +- `assignment.ipynb` ali `assignment.md` - Praktične naloge +- `solution/` mapa - Zvezki z rešitvami in koda +- `images/` mapa - Podporni vizualni materiali + +### Razvoj aplikacije za kvize +- Aplikacija Vue.js 2 z možnostjo hitrega osveževanja med razvojem +- Kvizi so shranjeni v `quiz-app/src/assets/translations/` +- Vsak jezik ima svojo mapo za prevode (en, fr, es itd.) +- Številčenje kvizov se začne pri 0 in gre do 39 (skupaj 40 kvizov) + +### Dodajanje prevodov +- Prevodi se nahajajo v mapi `translations/` v korenu repozitorija +- Vsak jezik ima popolno strukturo lekcij, ki zrcali angleško +- Avtomatizirani prevodi prek GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Navodila za testiranje + +### Testiranje aplikacije za kvize +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testiranje zvezkov +- Za zvezke ne obstaja avtomatiziran testni okvir +- Ročna validacija: Zaženite vse celice zaporedoma, da preverite, da ni napak +- Preverite dostopnost datotek s podatki in pravilno generiranje izhodov +- Preverite, da se vizualizacije pravilno prikažejo + +### Testiranje dokumentacije +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Preverjanje kakovosti kode +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Smernice za slog kode + +### Python (Jupyter zvezki) +- Upoštevajte smernice sloga PEP 8 za Python kodo +- Uporabljajte jasna imena spremenljivk, ki pojasnjujejo analizirane podatke +- Dodajte markdown celice z razlagami pred kodnimi celicami +- Kodne celice naj se osredotočajo na posamezne koncepte ali operacije +- Uporabljajte pandas za manipulacijo podatkov, matplotlib za vizualizacijo +- Pogost vzorec uvoza: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Upoštevajte smernice sloga Vue.js 2 in najboljše prakse +- ESLint konfiguracija v `quiz-app/package.json` +- Uporabljajte Vue datoteke z enim komponentom (.vue datoteke) +- Ohranjajte arhitekturo, ki temelji na komponentah +- Pred oddajo sprememb zaženite `npm run lint` + +### Markdown dokumentacija +- Uporabljajte jasno hierarhijo naslovov (# ## ### itd.) +- Dodajte kodne bloke z določenimi jeziki +- Dodajte alt besedilo za slike +- Povezujte na sorodne lekcije in vire +- Ohranjajte razumne dolžine vrstic za berljivost + +### Organizacija datotek +- Vsebina lekcij v oštevilčenih mapah (01-defining-data-science itd.) +- Rešitve v namenskih podmapah `solution/` +- Prevodi zrcalijo angleško strukturo v mapi `translations/` +- Datoteke s podatki v mapi `data/` ali specifičnih mapah lekcij + +## Gradnja in uvajanje + +### Uvajanje aplikacije za kvize +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Uvajanje Azure Static Web Apps +Aplikacijo za kvize lahko uvedete v Azure Static Web Apps: +1. Ustvarite vir Azure Static Web App +2. Povežite se z GitHub repozitorijem +3. Konfigurirajte nastavitve gradnje: + - Lokacija aplikacije: `quiz-app` + - Lokacija izhoda: `dist` +4. GitHub Actions delovni tok bo samodejno uvedel ob potisku + +### Spletno mesto dokumentacije +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repozitorij vključuje konfiguracijo razvojnega vsebnika +- Codespaces samodejno nastavi Python in Node.js okolje +- Odprite repozitorij v Codespace prek GitHub UI +- Vse odvisnosti se samodejno namestijo + +## Smernice za zahteve za združitev + +### Pred oddajo +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format naslova PR +- Uporabljajte jasne, opisne naslove +- Format: `[Komponenta] Kratek opis` +- Primeri: + - `[Lekcija 7] Popravi napako pri uvozu Python zvezka` + - `[Aplikacija za kvize] Dodaj nemški prevod` + - `[Dokumentacija] Posodobi README z novimi predpogoji` + +### Zahtevani pregledi +- Preverite, da vsa koda deluje brez napak +- Preverite, da se zvezki popolnoma izvedejo +- Potrdite, da se aplikacije Vue.js uspešno gradijo +- Preverite, da povezave v dokumentaciji delujejo +- Testirajte aplikacijo za kvize, če je bila spremenjena +- Preverite, da prevodi ohranjajo dosledno strukturo + +### Smernice za prispevanje +- Upoštevajte obstoječi slog kode in vzorce +- Dodajte razlagalne komentarje za kompleksno logiko +- Posodobite ustrezno dokumentacijo +- Testirajte spremembe v različnih modulih lekcij, če je primerno +- Preglejte datoteko CONTRIBUTING.md + +## Dodatne opombe + +### Pogosto uporabljene knjižnice +- **pandas**: Manipulacija in analiza podatkov +- **numpy**: Numerično računanje +- **matplotlib**: Vizualizacija in risanje podatkov +- **seaborn**: Statistična vizualizacija podatkov (nekatere lekcije) +- **scikit-learn**: Strojno učenje (napredne lekcije) + +### Delo z datotekami s podatki +- Datoteke s podatki se nahajajo v mapi `data/` ali specifičnih mapah lekcij +- Večina zvezkov pričakuje datoteke s podatki v relativnih poteh +- CSV datoteke so primarni format podatkov +- Nekatere lekcije uporabljajo JSON za primere nerelacijskih podatkov + +### Večjezična podpora +- 40+ jezikovnih prevodov prek avtomatiziranih GitHub Actions +- Delovni tok prevodov v `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Prevodi v mapi `translations/` z jezikovnimi kodami +- Prevodi kvizov v `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Možnosti razvojnega okolja +1. **Lokalni razvoj**: Namestite Python, Jupyter, Node.js lokalno +2. **GitHub Codespaces**: Oblakovno takojšnje razvojno okolje +3. **VS Code razvojni vsebniki**: Lokalni razvoj na osnovi vsebnikov +4. **Binder**: Zaženite zvezke v oblaku (če je konfigurirano) + +### Smernice za vsebino lekcij +- Vsaka lekcija je samostojna, vendar gradi na prejšnjih konceptih +- Kvizi pred lekcijo preverjajo predhodno znanje +- Kvizi po lekciji krepijo učenje +- Naloge omogočajo praktično vadbo +- Sketchnotes zagotavljajo vizualne povzetke + +### Reševanje pogostih težav + +**Težave z Jupyter jedrom:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Napake pri namestitvi npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Napake pri uvozu v zvezkih:** +- Preverite, da so nameščene vse zahtevane knjižnice +- Preverite združljivost različice Python (priporočeno Python 3.7+) +- Prepričajte se, da je virtualno okolje aktivirano + +**Docsify se ne nalaga:** +- Preverite, da strežnik deluje iz korena repozitorija +- Preverite, da obstaja `index.html` +- Preverite pravilno omrežno povezavo (port 3000) + +### Premisleki o zmogljivosti +- Veliki nabori podatkov lahko trajajo dlje časa za nalaganje v zvezkih +- Prikaz vizualizacij je lahko počasen za kompleksne grafe +- Vue.js razvojni strežnik omogoča hitro osveževanje za hitro iteracijo +- Proizvodne gradnje so optimizirane in minimizirane + +### Opombe o varnosti +- Nobeni občutljivi podatki ali poverilnice ne smejo biti vključeni +- Uporabljajte okoljske spremenljivke za vse API ključe v lekcijah v oblaku +- Lekcije, povezane z Azure, lahko zahtevajo poverilnice za Azure račun +- Posodabljajte odvisnosti za varnostne popravke + +## Prispevanje k prevodom +- Avtomatizirani prevodi upravljani prek GitHub Actions +- Ročne popravke so dobrodošle za natančnost prevodov +- Upoštevajte obstoječo strukturo map za prevode +- Posodobite povezave kvizov, da vključujejo jezikovni parameter: `?loc=fr` +- Testirajte prevedene lekcije za pravilno prikazovanje + +## Sorodni viri +- Glavni učni načrt: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Forum za razprave: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Drugi Microsoft učni načrti: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Vzdrževanje projekta +- Redne posodobitve za ohranjanje aktualnosti vsebine +- Prispevki skupnosti so dobrodošli +- Težave se spremljajo na GitHubu +- PR-ji pregledani s strani vzdrževalcev učnega načrta +- Mesečni pregledi in posodobitve vsebine + +--- + +**Omejitev odgovornosti**: +Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve AI za prevajanje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku naj se šteje za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sl/README.md b/translations/sl/README.md index 31a81e26..d46dc14a 100644 --- a/translations/sl/README.md +++ b/translations/sl/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Преглед пројекта + +Наука о подацима за почетнике је свеобухватан наставни план и програм од 10 недеља и 20 лекција који је креирао тим Microsoft Azure Cloud Advocates. Репозиторијум је ресурс за учење који кроз лекције засноване на пројектима подучава основне концепте науке о подацима, укључујући Jupyter бележнице, интерактивне квизове и практичне задатке. + +**Кључне технологије:** +- **Jupyter бележнице**: Примарни медијум за учење уз коришћење Python 3 +- **Python библиотеке**: pandas, numpy, matplotlib за анализу и визуализацију података +- **Vue.js 2**: Апликација за квизове (папка quiz-app) +- **Docsify**: Генератор сајтова за документацију за офлајн приступ +- **Node.js/npm**: Управљање пакетима за JavaScript компоненте +- **Markdown**: Садржај лекција и документација + +**Архитектура:** +- Образовни репозиторијум на више језика са обимним преводима +- Структурисан у модуле лекција (1-Introduction до 6-Data-Science-In-Wild) +- Свака лекција укључује README, бележнице, задатке и квизове +- Самостална Vue.js апликација за квизове за процену пре/после лекције +- Подршка за GitHub Codespaces и VS Code dev контейнере + +## Команде за подешавање + +### Подешавање репозиторијума +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Подешавање Python окружења +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Подешавање апликације за квизове +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify сервер за документацију +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Подешавање пројеката за визуализацију +За пројекте визуализације као што је meaningful-visualizations (лекција 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Радни ток развоја + +### Рад са Jupyter бележницама +1. Покрените Jupyter у корену репозиторијума: `jupyter notebook` +2. Навигирајте до жељене папке лекције +3. Отворите `.ipynb` датотеке за рад на вежбама +4. Бележнице су самосталне са објашњењима и кодним ћелијама +5. Већина бележница користи pandas, numpy и matplotlib - уверите се да су инсталирани + +### Структура лекције +Свака лекција обично садржи: +- `README.md` - Главни садржај лекције са теоријом и примерима +- `notebook.ipynb` - Практичне вежбе у Jupyter бележници +- `assignment.ipynb` или `assignment.md` - Задаци за вежбање +- `solution/` папка - Бележнице са решењима и код +- `images/` папка - Подршка за визуелне материјале + +### Развој апликације за квизове +- Vue.js 2 апликација са hot-reload током развоја +- Квизови се чувају у `quiz-app/src/assets/translations/` +- Сваки језик има своју папку за преводе (en, fr, es, итд.) +- Нумерација квизова почиње од 0 и иде до 39 (укупно 40 квизова) + +### Додавање превода +- Преводи се додају у `translations/` папку у корену репозиторијума +- Сваки језик има комплетну структуру лекција као у енглеском +- Аутоматски превод преко GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Упутства за тестирање + +### Тестирање апликације за квизове +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Тестирање бележница +- Не постоји аутоматски тест оквир за бележнице +- Ручна провера: Покрените све ћелије редом да бисте се уверили да нема грешака +- Проверите да ли су датотеке са подацима доступне и да ли се излаз правилно генерише +- Проверите да ли се визуализације правилно приказују + +### Тестирање документације +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Провере квалитета кода +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Упутства за стил кода + +### Python (Jupyter бележнице) +- Придржавајте се PEP 8 смерница за стил Python кода +- Користите јасна имена променљивих која објашњавају податке који се анализирају +- Укључите markdown ћелије са објашњењима пре кодних ћелија +- Држите кодне ћелије фокусиране на један концепт или операцију +- Користите pandas за манипулацију подацима, matplotlib за визуализацију +- Уобичајени образац за увоз: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Придржавајте се Vue.js 2 смерница за стил и најбољих пракси +- ESLint конфигурација у `quiz-app/package.json` +- Користите Vue компоненте у једној датотеци (.vue датотеке) +- Одржавајте архитектуру засновану на компонентама +- Покрените `npm run lint` пре него што пошаљете измене + +### Markdown документација +- Користите јасну хијерархију наслова (# ## ### итд.) +- Укључите блокове кода са спецификацијом језика +- Додајте alt текст за слике +- Линкујте повезане лекције и ресурсе +- Држите дужину линија разумном ради читљивости + +### Организација датотека +- Садржај лекција у нумерисаним папкама (01-defining-data-science, итд.) +- Решења у посебним `solution/` подфолдерима +- Преводи огледају структуру енглеског у `translations/` папци +- Датотеке са подацима чувајте у `data/` или специфичним папкама лекција + +## Изградња и распоређивање + +### Распоређивање апликације за квизове +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Распоређивање Azure Static Web Apps +Апликација за квизове може се распоредити на Azure Static Web Apps: +1. Креирајте Azure Static Web App ресурс +2. Повежите се са GitHub репозиторијумом +3. Конфигуришите подешавања изградње: + - Локација апликације: `quiz-app` + - Локација излаза: `dist` +4. GitHub Actions workflow ће аутоматски распоредити на push + +### Сајт за документацију +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Репозиторијум укључује конфигурацију dev контейнера +- Codespaces аутоматски подешава Python и Node.js окружење +- Отворите репозиторијум у Codespace преко GitHub UI +- Све зависности се аутоматски инсталирају + +## Упутства за Pull Request + +### Пре слања +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Формат наслова PR-а +- Користите јасне, описне наслове +- Формат: `[Компонента] Кратак опис` +- Примери: + - `[Лекција 7] Поправка грешке увоза у Python бележници` + - `[Апликација за квизове] Додавање немачког превода` + - `[Документација] Ажурирање README са новим предусловима` + +### Потребне провере +- Уверите се да се сав код извршава без грешака +- Проверите да бележнице извршавају потпуно +- Потврдите да се Vue.js апликације успешно граде +- Проверите да линкови у документацији раде +- Тестирајте апликацију за квизове ако је модификована +- Проверите да преводи одржавају конзистентну структуру + +### Смернице за допринос +- Придржавајте се постојећег стила и образаца кода +- Додајте објашњавајуће коментаре за сложену логику +- Ажурирајте релевантну документацију +- Тестирајте измене у различитим модулима лекција ако је применљиво +- Прегледајте датотеку CONTRIBUTING.md + +## Додатне напомене + +### Уобичајене коришћене библиотеке +- **pandas**: Манипулација и анализа података +- **numpy**: Нумеричко рачунање +- **matplotlib**: Визуелизација и графикони података +- **seaborn**: Статистичка визуализација података (неке лекције) +- **scikit-learn**: Машинско учење (напредне лекције) + +### Рад са датотекама података +- Датотеке са подацима се налазе у `data/` папци или специфичним директоријумима лекција +- Већина бележница очекује датотеке са подацима у релативним путевима +- CSV датотеке су примарни формат података +- Неке лекције користе JSON за примере нерелационих података + +### Подршка за више језика +- Преводи на 40+ језика преко аутоматских GitHub Actions +- Радни ток превода у `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Преводи у `translations/` папци са кодовима језика +- Преводи квизова у `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Опције развојног окружења +1. **Локални развој**: Инсталирајте Python, Jupyter, Node.js локално +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-based instant развојно окружење +3. **VS Code Dev Containers**: Локално окружење засновано на контейнерима +4. **Binder**: Покрените бележнице у облаку (ако је конфигурисано) + +### Смернице за садржај лекција +- Свака лекција је самостална, али се надовезује на претходне концепте +- Квизови пре лекције тестирају претходно знање +- Квизови после лекције учвршћују научено +- Задаци пружају практично искуство +- Sketchnotes пружају визуелне резимеје + +### Решавање уобичајених проблема + +**Проблеми са Jupyter кернелом:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Неуспех инсталације npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Грешке увоза у бележницама:** +- Проверите да ли су све потребне библиотеке инсталиране +- Проверите компатибилност верзије Python-а (препоручује се Python 3.7+) +- Уверите се да је виртуелно окружење активирано + +**Docsify се не учитава:** +- Проверите да ли служите из корена репозиторијума +- Проверите да ли `index.html` постоји +- Уверите се да је омогућен правилан приступ мрежи (порт 3000) + +### Напомене о перформансама +- Велики скупови података могу захтевати време за учитавање у бележницама +- Приказивање визуализација може бити споро за сложене графиконе +- Vue.js dev сервер омогућава hot-reload за брзу итерацију +- Производне верзије су оптимизоване и минимизиране + +### Напомене о безбедности +- Не би требало да се чувају осетљиви подаци или акредитиви +- Користите променљиве окружења за било које API кључеве у лекцијама о облаку +- Лекције повезане са Azure-ом могу захтевати акредитиве Azure налога +- Одржавајте зависности ажурним ради безбедносних закрпа + +## Допринос преводима +- Аутоматски преводи управљани преко GitHub Actions +- Ручне исправке су добродошле ради тачности превода +- Придржавајте се постојеће структуре папки за преводе +- Ажурирајте линкове за квизове да укључе параметар језика: `?loc=fr` +- Тестирајте преведене лекције ради правилног приказивања + +## Повезани ресурси +- Главни наставни план: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Форум за дискусију: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Други наставни планови Microsoft-а: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Одржавање пројекта +- Редовна ажурирања ради одржавања актуелности садржаја +- Доприноси заједнице су добродошли +- Проблеми се прате на GitHub-у +- PR-ове прегледају одржаваоци наставног плана +- Месечни прегледи и ажурирања садржаја + +--- + +**Одрицање од одговорности**: +Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не сносимо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sr/README.md b/translations/sr/README.md index be16d62b..b5032ca5 100644 --- a/translations/sr/README.md +++ b/translations/sr/README.md @@ -1,18 +1,18 @@ -# Наука о подацима за почетнике - Наставни план +# Увод у науку о подацима - Наставни план [![Отвори у GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub лиценца](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) -[![GitHub сарадници](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub доприносиоци](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub проблеми](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub захтеви за промене](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![Добродошли захтеви за промене](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) @@ -25,22 +25,22 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством представљају наставни план од 10 недеља и 20 лекција о науци о подацима. Свака лекција укључује квизове пре и после лекције, писана упутства за завршетак лекције, решење и задатак. Наш приступ заснован на пројектима омогућава вам да учите кроз изградњу, што је доказан начин да нове вештине остану трајне. +Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством представљају наставни план од 10 недеља и 20 лекција о науци о подацима. Свака лекција укључује квизове пре и после лекције, писана упутства за завршетак лекције, решење и задатак. Наш приступ заснован на пројектима омогућава вам да учите кроз практичан рад, што је доказан начин да нове вештине остану у памћењу. **Срдачна захвалност нашим ауторима:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Посебна захвалност 🙏 нашим [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ауторима, рецензентима и сарадницима садржаја,** посебно Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Посебна захвалност 🙏 нашим [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) ауторима, рецензентима и сарадницима,** посебно Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Илустрација од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sr.png)| +|![Скетч од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sr.png)| |:---:| -| Наука о подацима за почетнике - _Илустрација од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Наука о подацима за почетнике - _Скетч од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Подршка за више језика #### Подржано преко GitHub Action (аутоматски и увек ажурирано) -[Француски](../fr/README.md) | [Шпански](../es/README.md) | [Немачки](../de/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Арапски](../ar/README.md) | [Персијски (фарси)](../fa/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Кинески (поједностављени)](../zh/README.md) | [Кинески (традиционални, Макао)](../mo/README.md) | [Кинески (традиционални, Хонг Конг)](../hk/README.md) | [Кинески (традиционални, Тајван)](../tw/README.md) | [Јапански](../ja/README.md) | [Корејски](../ko/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Марати](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Пенџабски (Гурмуки)](../pa/README.md) | [Португалски (Португалија)](../pt/README.md) | [Португалски (Бразил)](../br/README.md) | [Италијански](../it/README.md) | [Пољски](../pl/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Грчки](../el/README.md) | [Тајландски](../th/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Дански](../da/README.md) | [Норвешки](../no/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Холандски](../nl/README.md) | [Хебрејски](../he/README.md) | [Вијетнамски](../vi/README.md) | [Индонежански](../id/README.md) | [Малајски](../ms/README.md) | [Тагалог (Филипински)](../tl/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Мађарски](../hu/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Словачки](../sk/README.md) | [Румунски](../ro/README.md) | [Бугарски](../bg/README.md) | [Српски (Ћирилица)](./README.md) | [Хрватски](../hr/README.md) | [Словеначки](../sl/README.md) | [Украјински](../uk/README.md) | [Бурмански (Мјанмар)](../my/README.md) +[Француски](../fr/README.md) | [Шпански](../es/README.md) | [Немачки](../de/README.md) | [Руски](../ru/README.md) | [Арапски](../ar/README.md) | [Персијски (фарси)](../fa/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Кинески (поједностављени)](../zh/README.md) | [Кинески (традиционални, Макао)](../mo/README.md) | [Кинески (традиционални, Хонг Конг)](../hk/README.md) | [Кинески (традиционални, Тајван)](../tw/README.md) | [Јапански](../ja/README.md) | [Корејски](../ko/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Бенгалски](../bn/README.md) | [Марати](../mr/README.md) | [Непалски](../ne/README.md) | [Пенџабски (Гурмуки)](../pa/README.md) | [Португалски (Португалија)](../pt/README.md) | [Португалски (Бразил)](../br/README.md) | [Италијански](../it/README.md) | [Пољски](../pl/README.md) | [Турски](../tr/README.md) | [Грчки](../el/README.md) | [Тајландски](../th/README.md) | [Шведски](../sv/README.md) | [Дански](../da/README.md) | [Норвешки](../no/README.md) | [Фински](../fi/README.md) | [Холандски](../nl/README.md) | [Хебрејски](../he/README.md) | [Вијетнамски](../vi/README.md) | [Индонежански](../id/README.md) | [Малајски](../ms/README.md) | [Тагалог (Филипински)](../tl/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Мађарски](../hu/README.md) | [Чешки](../cs/README.md) | [Словачки](../sk/README.md) | [Румунски](../ro/README.md) | [Бугарски](../bg/README.md) | [Српски (ћирилица)](./README.md) | [Хрватски](../hr/README.md) | [Словеначки](../sl/README.md) | [Украјински](../uk/README.md) | [Бурмански (Мјанмар)](../my/README.md) **Ако желите да додате још језика, подржани језици су наведени [овде](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** @@ -49,7 +49,7 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством предст Имамо серију учења са AI на Discord-у, сазнајте више и придружите нам се на [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) од 18. до 30. септембра 2025. Добићете савете и трикове за коришћење GitHub Copilot-а за науку о подацима. -![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sr.jpg) +![Learn with AI серија](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.sr.jpg) # Да ли сте студент? @@ -60,9 +60,9 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством предст # Почетак -> **Наставници**: укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) о томе како да користите овај наставни план. Волели бисмо ваше повратне информације [у нашем форуму за дискусију](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Наставници**: укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) о томе како да користите овај наставни план. Волели бисмо да чујемо ваше повратне информације [у нашем форуму за дискусију](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: да бисте користили овај наставни план самостално, форкујте цео репозиторијум и завршите вежбе самостално, почевши од квиза пре предавања. Затим прочитајте предавање и завршите остале активности. Покушајте да креирате пројекте разумевањем лекција, а не копирањем решења; међутим, тај код је доступан у /solutions фолдерима у свакој лекцији заснованој на пројекту. Друга идеја би била да формирате групу за учење са пријатељима и заједно пролазите кроз садржај. За даље учење препоручујемо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: да бисте користили овај наставни план самостално, форкујте цео репозиторијум и завршите вежбе самостално, почевши од квиза пре предавања. Затим прочитајте предавање и завршите остале активности. Покушајте да креирате пројекте разумевањем лекција уместо копирања решења; међутим, тај код је доступан у /solutions фолдерима у свакој лекцији заснованој на пројекту. Друга идеја би била да формирате групу за учење са пријатељима и заједно пролазите кроз садржај. За даље учење, препоручујемо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Упознајте тим @@ -74,26 +74,26 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством предст ## Педагошки приступ -Изабрали смо два педагошка принципа приликом креирања овог наставног плана: осигурање да је заснован на пројектима и да укључује честе квизове. До краја ове серије, студенти ће научити основне принципе науке о подацима, укључујући етичке концепте, припрему података, различите начине рада са подацима, визуализацију података, анализу података, примере из стварног света и још много тога. +Одабрали смо два педагошка принципа приликом креирања овог наставног плана: осигурање да је заснован на пројектима и да укључује честе квизове. До краја ове серије, студенти ће научити основне принципе науке о подацима, укључујући етичке концепте, припрему података, различите начине рада са подацима, визуализацију података, анализу података, примере из стварног света и још много тога. Поред тога, квиз са ниским ризиком пре часа поставља намеру студента ка учењу теме, док други квиз након часа осигурава даље задржавање знања. Овај наставни план је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се узети у целини или делимично. Пројекти почињу малим и постају све сложенији до краја циклуса од 10 недеља. -> Пронађите наш [Кодекс понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [Упутства за допринос](CONTRIBUTING.md), [Упутства за превод](TRANSLATIONS.md). Добродошле су ваше конструктивне повратне информације! +> Пронађите наш [Кодекс понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [Упутства за допринос](CONTRIBUTING.md), [Упутства за превод](TRANSLATIONS.md). Добродошли су ваши конструктивни коментари! ## Свака лекција укључује: -- Опциона илустрација +- Опциони скетч - Опциони допунски видео - Квиз за загревање пре лекције - Писана лекција -- За лекције засноване на пројектима, водиче корак по корак како изградити пројекат +- За лекције засноване на пројектима, водиче корак по корак како да изградите пројекат - Провере знања - Изазов - Допунско читање - Задатак - [Квиз након лекције](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фолдеру Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања. Линкови ка њима су укључени у лекције, али апликација за квиз може се покренути локално или поставити на Azure; пратите упутства у фолдеру `quiz-app`. Постепено се локализују. +> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фолдеру Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања. Линковани су из лекција, али апликација за квиз може се покренути локално или поставити на Azure; пратите упутства у фолдеру `quiz-app`. Постепено се локализују. ## Лекције |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.sr.png)| @@ -109,12 +109,12 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством предст | 05 | Рад са релационим подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у релационе податке и основе истраживања и анализе релационих података помоћу језика SQL (изговара се „си-квел“). | [лекција](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Кристофер](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Рад са NoSQL подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у нерелационе податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе докумената база података. | [лекција](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Јасмин](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Рад са Python-ом | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Основе коришћења Python-а за истраживање података уз библиотеке као што је Pandas. Препоручује се основно разумевање Python програмирања. | [лекција](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [видео](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) | -| 08 | Припрема података | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Теме о техникама за чишћење и трансформацију података ради решавања проблема са недостајућим, нетачним или непотпуним подацима. | [лекција](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Јасмин](https://www.twitter.com/paladique) | +| 08 | Припрема података | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Теме о техникама чишћења и трансформације података за решавање проблема са недостајућим, нетачним или непотпуним подацима. | [лекција](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Јасмин](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Визуелизација количина | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Научите како да користите Matplotlib за визуелизацију података о птицама 🦆 | [лекција](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Визуелизација расподела података | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуелизација опажања и трендова унутар интервала. | [лекција](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Визуелизација пропорција | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуелизација дискретних и груписаних процената. | [лекција](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Визуелизација односа | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуелизација веза и корелација између скупова података и њихових варијабли. | [лекција](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Смислене визуелизације | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење визуелизација које су вредне за ефикасно решавање проблема и добијање увида. | [лекција](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Смислене визуелизације | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење визуелизација које су вредне за ефикасно решавање проблема и увиде. | [лекција](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Увод у животни циклус науке о подацима | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Увод у животни циклус науке о подацима и његов први корак - прикупљање и екстракција података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Јасмин](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Анализа | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на технике анализе података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Јасмин](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Комуникација | [Животни циклус](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на представљање увида из података на начин који олакшава разумевање доносиоцима одлука. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Џејлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | | @@ -160,7 +160,7 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством предст - [Генеративна AI за почетнике](https://aka.ms/genai-beginners) - [Генеративна AI за почетнике .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) - [Генеративна AI са JavaScript-ом](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) -- [Генеративна AI са Java-ом](https://aka.ms/genaijava) +- [Генеративна AI са Java](https://aka.ms/genaijava) - [AI за почетнике](https://aka.ms/ai-beginners) - [Наука о подацима за почетнике](https://aka.ms/datascience-beginners) - [Bash за почетнике](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) @@ -170,12 +170,22 @@ Azure Cloud Advocates у Microsoft-у са задовољством предст - [IoT за почетнике](https://aka.ms/iot-beginners) - [Машинско учење за почетнике](https://aka.ms/ml-beginners) - [XR развој за почетнике](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [Savladavanje GitHub Copilot-а за AI пар програмирање](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [Мастеринг GitHub Copilot за AI парно програмирање](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) - [XR развој за почетнике](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) -- [Savladavanje GitHub Copilot-а за C#/.NET програмере](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) +- [Мастеринг GitHub Copilot за C#/.NET програмере](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Изаберите своју Copilot авантуру](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Добијање помоћи + +Ако се заглавите или имате било каква питања о изградњи AI апликација, придружите се: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Ако имате повратне информације о производу или грешке током изградње, посетите: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Одрицање од одговорности**: -Овај документ је преведен помоћу услуге за превођење уз помоћ вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људског преводиоца. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу произаћи из коришћења овог превода. \ No newline at end of file +Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не сносимо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу произаћи из коришћења овог превода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sv/AGENTS.md b/translations/sv/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..5f8b3f6e --- /dev/null +++ b/translations/sv/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Projektöversikt + +Data Science for Beginners är en omfattande 10-veckors, 20-lektions läroplan skapad av Microsoft Azure Cloud Advocates. Repositoriet är en lärresurs som lär ut grundläggande datavetenskapliga koncept genom projektbaserade lektioner, inklusive Jupyter-notebooks, interaktiva quiz och praktiska uppgifter. + +**Nyckelteknologier:** +- **Jupyter Notebooks**: Primärt läromedel med Python 3 +- **Python-bibliotek**: pandas, numpy, matplotlib för dataanalys och visualisering +- **Vue.js 2**: Quiz-applikation (quiz-app-mapp) +- **Docsify**: Dokumentationsgenerator för offlineåtkomst +- **Node.js/npm**: Paketadministration för JavaScript-komponenter +- **Markdown**: Allt lektionsinnehåll och dokumentation + +**Arkitektur:** +- Flerspråkigt utbildningsrepository med omfattande översättningar +- Strukturerat i lektionsmoduler (1-Introduction till 6-Data-Science-In-Wild) +- Varje lektion innehåller README, notebooks, uppgifter och quiz +- Fristående Vue.js quiz-applikation för bedömningar före/efter lektion +- Stöd för GitHub Codespaces och VS Code utvecklingscontainrar + +## Installationskommandon + +### Repository-installation +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python-miljöinstallation +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Quiz-applikationsinstallation +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify-dokumentationsserver +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Installation av visualiseringsprojekt +För visualiseringsprojekt som meaningful-visualizations (lektion 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Utvecklingsarbetsflöde + +### Arbeta med Jupyter Notebooks +1. Starta Jupyter i repositoryns rot: `jupyter notebook` +2. Navigera till önskad lektionsmapp +3. Öppna `.ipynb`-filer för att arbeta igenom övningar +4. Notebooks är självständiga med förklaringar och kodceller +5. De flesta notebooks använder pandas, numpy och matplotlib - se till att dessa är installerade + +### Lektionsstruktur +Varje lektion innehåller vanligtvis: +- `README.md` - Huvudinnehåll med teori och exempel +- `notebook.ipynb` - Praktiska Jupyter-notebook-övningar +- `assignment.ipynb` eller `assignment.md` - Praktiska uppgifter +- `solution/`-mapp - Lösningsnotebooks och kod +- `images/`-mapp - Stödjande visuellt material + +### Utveckling av quiz-applikation +- Vue.js 2-applikation med hot-reload under utveckling +- Quiz lagras i `quiz-app/src/assets/translations/` +- Varje språk har sin egen översättningsmapp (en, fr, es, etc.) +- Quiznumrering börjar på 0 och går upp till 39 (totalt 40 quiz) + +### Lägga till översättningar +- Översättningar placeras i `translations/`-mappen i repositoryns rot +- Varje språk har en komplett lektionsstruktur speglad från engelska +- Automatiserad översättning via GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Testinstruktioner + +### Testning av quiz-applikation +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Testning av notebooks +- Inget automatiserat testverktyg finns för notebooks +- Manuell validering: Kör alla celler i ordning för att säkerställa att inga fel uppstår +- Kontrollera att datafiler är åtkomliga och att utdata genereras korrekt +- Kontrollera att visualiseringar renderas korrekt + +### Testning av dokumentation +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kontroll av kodkvalitet +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Kodstilsguider + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Följ PEP 8-stilguider för Python-kod +- Använd tydliga variabelnamn som förklarar den analyserade datan +- Inkludera markdown-celler med förklaringar före kodceller +- Håll kodceller fokuserade på enskilda koncept eller operationer +- Använd pandas för datamanipulation, matplotlib för visualisering +- Vanligt importmönster: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Följ Vue.js 2-stilguide och bästa praxis +- ESLint-konfiguration i `quiz-app/package.json` +- Använd Vue single-file-komponenter (.vue-filer) +- Bibehåll komponentbaserad arkitektur +- Kör `npm run lint` innan du skickar ändringar + +### Markdown-dokumentation +- Använd tydlig rubrikhierarki (# ## ### etc.) +- Inkludera kodblock med språkangivelser +- Lägg till alt-text för bilder +- Länka till relaterade lektioner och resurser +- Håll radlängder rimliga för läsbarhet + +### Filorganisation +- Lektionsinnehåll i numrerade mappar (01-defining-data-science, etc.) +- Lösningar i dedikerade `solution/`-undermappar +- Översättningar speglar engelsk struktur i `translations/`-mappen +- Håll datafiler i `data/` eller lektionsspecifika mappar + +## Bygg och distribution + +### Distribution av quiz-applikation +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Distribution av Azure Static Web Apps +Quiz-applikationen kan distribueras till Azure Static Web Apps: +1. Skapa en Azure Static Web App-resurs +2. Anslut till GitHub-repository +3. Konfigurera bygginställningar: + - Applikationsplats: `quiz-app` + - Utdata-plats: `dist` +4. GitHub Actions-arbetsflöde distribuerar automatiskt vid push + +### Dokumentationssida +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Repository innehåller utvecklingscontainerkonfiguration +- Codespaces ställer automatiskt in Python- och Node.js-miljö +- Öppna repository i Codespace via GitHub UI +- Alla beroenden installeras automatiskt + +## Riktlinjer för pull requests + +### Innan du skickar in +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format för PR-titlar +- Använd tydliga, beskrivande titlar +- Format: `[Komponent] Kort beskrivning` +- Exempel: + - `[Lektion 7] Åtgärda importfel i Python-notebook` + - `[Quiz App] Lägg till tysk översättning` + - `[Docs] Uppdatera README med nya förutsättningar` + +### Obligatoriska kontroller +- Säkerställ att all kod körs utan fel +- Verifiera att notebooks exekveras helt +- Bekräfta att Vue.js-appar byggs framgångsrikt +- Kontrollera att dokumentationslänkar fungerar +- Testa quiz-applikationen om den har ändrats +- Verifiera att översättningar bibehåller konsekvent struktur + +### Riktlinjer för bidrag +- Följ befintlig kodstil och mönster +- Lägg till förklarande kommentarer för komplex logik +- Uppdatera relevant dokumentation +- Testa ändringar över olika lektionsmoduler om tillämpligt +- Granska CONTRIBUTING.md-filen + +## Ytterligare anteckningar + +### Vanliga bibliotek som används +- **pandas**: Datamanipulation och analys +- **numpy**: Numerisk beräkning +- **matplotlib**: Datavisualisering och diagram +- **seaborn**: Statistisk datavisualisering (vissa lektioner) +- **scikit-learn**: Maskininlärning (avancerade lektioner) + +### Arbeta med datafiler +- Datafiler finns i `data/`-mappen eller lektionsspecifika kataloger +- De flesta notebooks förväntar sig datafiler i relativa sökvägar +- CSV-filer är det primära dataformatet +- Vissa lektioner använder JSON för exempel på icke-relationell data + +### Flerspråkigt stöd +- 40+ språköversättningar via automatiserade GitHub Actions +- Översättningsarbetsflöde i `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Översättningar i `translations/`-mappen med språkkoder +- Quiz-översättningar i `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Alternativ för utvecklingsmiljö +1. **Lokal utveckling**: Installera Python, Jupyter, Node.js lokalt +2. **GitHub Codespaces**: Molnbaserad omedelbar utvecklingsmiljö +3. **VS Code Dev Containers**: Lokal containerbaserad utveckling +4. **Binder**: Starta notebooks i molnet (om konfigurerat) + +### Riktlinjer för lektionsinnehåll +- Varje lektion är fristående men bygger på tidigare koncept +- Quiz före lektionen testar förkunskaper +- Quiz efter lektionen förstärker lärandet +- Uppgifter ger praktisk övning +- Sketchnotes ger visuella sammanfattningar + +### Felsökning av vanliga problem + +**Problem med Jupyter-kärnan:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Fel vid npm-installation:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Importfel i notebooks:** +- Kontrollera att alla nödvändiga bibliotek är installerade +- Kontrollera Python-versionens kompatibilitet (Python 3.7+ rekommenderas) +- Säkerställ att den virtuella miljön är aktiverad + +**Docsify laddas inte:** +- Kontrollera att du serverar från repositoryns rot +- Kontrollera att `index.html` finns +- Säkerställ korrekt nätverksåtkomst (port 3000) + +### Prestandahänsyn +- Stora dataset kan ta tid att ladda i notebooks +- Visualiseringsrendering kan vara långsam för komplexa diagram +- Vue.js utvecklingsserver möjliggör hot-reload för snabb iteration +- Produktionsbyggen är optimerade och minifierade + +### Säkerhetsanteckningar +- Ingen känslig data eller autentiseringsuppgifter bör skickas in +- Använd miljövariabler för API-nycklar i molnlektioner +- Azure-relaterade lektioner kan kräva Azure-kontouppgifter +- Håll beroenden uppdaterade för säkerhetsfixar + +## Bidra till översättningar +- Automatiserade översättningar hanteras via GitHub Actions +- Manuella korrigeringar välkomnas för översättningsnoggrannhet +- Följ befintlig översättningsmappstruktur +- Uppdatera quiz-länkar för att inkludera språkparameter: `?loc=fr` +- Testa översatta lektioner för korrekt rendering + +## Relaterade resurser +- Huvudläroplan: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diskussionsforum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Andra Microsoft-läroplaner: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Projektunderhåll +- Regelbundna uppdateringar för att hålla innehållet aktuellt +- Gemenskapsbidrag välkomnas +- Problem spåras på GitHub +- PRs granskas av läroplansansvariga +- Månatliga innehållsgranskningar och uppdateringar + +--- + +**Ansvarsfriskrivning**: +Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sv/README.md b/translations/sv/README.md index fad5d8c4..4bc9399e 100644 --- a/translations/sv/README.md +++ b/translations/sv/README.md @@ -1,34 +1,50 @@ # Data Science för Nybörjare - En Läroplan -Azure Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda en 10-veckors, 20-lektions läroplan om Data Science. Varje lektion innehåller för- och efter-lektionsquiz, skriftliga instruktioner för att genomföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära dig genom att skapa, en beprövad metod för att få nya färdigheter att fastna. +[![Öppna i GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) + +[![GitHub-licens](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) +[![GitHub-bidragare](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub-problem](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Välkomna](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) + +[![GitHub-bevakare](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub-forkar](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) +[![GitHub-stjärnor](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) + +[![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + +Azure Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda en 10-veckors, 20-lektions läroplan om Data Science. Varje lektion innehåller quiz före och efter lektionen, skriftliga instruktioner för att slutföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik låter dig lära dig genom att bygga, en beprövad metod för att få nya färdigheter att fastna. **Stort tack till våra författare:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Speciellt tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsbidragare,** särskilt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), -[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) +**🙏 Speciellt tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsbidragare,** särskilt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sv.png)| |:---:| -| Data Science för Nybörjare - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Data Science För Nybörjare - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Stöd för flera språk #### Stöds via GitHub Action (Automatiserat & Alltid Uppdaterat) -[Franska](../fr/README.md) | [Spanska](../es/README.md) | [Tyska](../de/README.md) | [Ryska](../ru/README.md) | [Arabiska](../ar/README.md) | [Persiska (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kinesiska (Förenklad)](../zh/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanska](../ja/README.md) | [Koreanska](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugisiska (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugisiska (Brasilien)](../br/README.md) | [Italienska](../it/README.md) | [Polska](../pl/README.md) | [Turkiska](../tr/README.md) | [Grekiska](../el/README.md) | [Thailändska](../th/README.md) | [Svenska](./README.md) | [Danska](../da/README.md) | [Norska](../no/README.md) | [Finska](../fi/README.md) | [Holländska](../nl/README.md) | [Hebreiska](../he/README.md) | [Vietnamesiska](../vi/README.md) | [Indonesiska](../id/README.md) | [Malajiska](../ms/README.md) | [Tagalog (Filippinska)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Ungerska](../hu/README.md) | [Tjeckiska](../cs/README.md) | [Slovakiska](../sk/README.md) | [Rumänska](../ro/README.md) | [Bulgariska](../bg/README.md) | [Serbiska (Kyrilliska)](../sr/README.md) | [Kroatiska](../hr/README.md) | [Slovenska](../sl/README.md) | [Ukrainska](../uk/README.md) | [Burmesiska (Myanmar)](../my/README.md) +[Franska](../fr/README.md) | [Spanska](../es/README.md) | [Tyska](../de/README.md) | [Ryska](../ru/README.md) | [Arabiska](../ar/README.md) | [Persiska (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kinesiska (Förenklad)](../zh/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kinesiska (Traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanska](../ja/README.md) | [Koreanska](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugisiska (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugisiska (Brasilien)](../br/README.md) | [Italienska](../it/README.md) | [Polska](../pl/README.md) | [Turkiska](../tr/README.md) | [Grekiska](../el/README.md) | [Thailändska](../th/README.md) | [Svenska](./README.md) | [Danska](../da/README.md) | [Norska](../no/README.md) | [Finska](../fi/README.md) | [Holländska](../nl/README.md) | [Hebreiska](../he/README.md) | [Vietnamesiska](../vi/README.md) | [Indonesiska](../id/README.md) | [Malajiska](../ms/README.md) | [Tagalog (Filippinska)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Ungerska](../hu/README.md) | [Tjeckiska](../cs/README.md) | [Slovakiska](../sk/README.md) | [Rumänska](../ro/README.md) | [Bulgariska](../bg/README.md) | [Serbiska (Kyrilliska)](../sr/README.md) | [Kroatiska](../hr/README.md) | [Slovenska](../sl/README.md) | [Ukrainska](../uk/README.md) | [Burmesiska (Myanmar)](../my/README.md) **Om du vill ha ytterligare översättningar finns stödda språk listade [här](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** -#### Gå med i vår community +#### Gå med i vår gemenskap [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) Vi har en pågående Discord-serie om att lära sig med AI, lär dig mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18 - 30 september, 2025. Du får tips och tricks om att använda GitHub Copilot för Data Science. @@ -39,14 +55,14 @@ Vi har en pågående Discord-serie om att lära sig med AI, lär dig mer och gå Kom igång med följande resurser: -- [Student Hub-sida](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denna sida hittar du resurser för nybörjare, studentpaket och till och med sätt att få en gratis certifikatkupong. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla regelbundet eftersom vi byter ut innehåll minst en gång i månaden. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Gå med i en global community av studentambassadörer, detta kan vara din väg in i Microsoft. +- [Student Hub-sida](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denna sida hittar du resurser för nybörjare, studentpaket och till och med sätt att få en gratis certifikatvoucher. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla in då och då eftersom vi byter ut innehåll minst en gång i månaden. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Gå med i en global gemenskap av studentambassadörer, detta kan vara din väg in i Microsoft. # Kom igång > **Lärare**: vi har [inkluderat några förslag](for-teachers.md) på hur man använder denna läroplan. Vi skulle uppskatta din feedback [i vårt diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: för att använda denna läroplan på egen hand, gör en fork av hela repot och genomför övningarna själv, börja med ett quiz före lektionen. Läs sedan lektionen och genomför resten av aktiviteterna. Försök att skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; dock finns den koden tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektorienterad lektion. Ett annat förslag är att bilda en studiegrupp med vänner och gå igenom innehållet tillsammans. För vidare studier rekommenderar vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: för att använda denna läroplan på egen hand, gör en fork av hela repot och slutför övningarna själv, börja med ett quiz före lektionen. Läs sedan lektionen och slutför resten av aktiviteterna. Försök att skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; dock finns den koden tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektorienterad lektion. Ett annat förslag är att bilda en studiegrupp med vänner och gå igenom innehållet tillsammans. För vidare studier rekommenderar vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Möt teamet @@ -58,13 +74,13 @@ Kom igång med följande resurser: ## Pedagogik -Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggde denna läroplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den innehåller frekventa quiz. Vid slutet av denna serie kommer studenter att ha lärt sig grundläggande principer inom data science, inklusive etiska koncept, databeredning, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall av data science och mer. +Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggde denna läroplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den innehåller frekventa quiz. Vid slutet av denna serie kommer studenter att ha lärt sig grundläggande principer för data science, inklusive etiska koncept, databeredning, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall för data science och mer. Dessutom sätter ett lågintensivt quiz före en klass studentens intention mot att lära sig ett ämne, medan ett andra quiz efter klassen säkerställer ytterligare retention. Denna läroplan är designad för att vara flexibel och rolig och kan tas i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir alltmer komplexa vid slutet av den 10-veckors cykeln. > Hitta vår [Uppförandekod](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bidragsriktlinjer](CONTRIBUTING.md), [Översättningsriktlinjer](TRANSLATIONS.md). Vi välkomnar din konstruktiva feedback! -## Varje lektion innehåller: +## Varje lektion inkluderar: - Valfri sketchnote - Valfri kompletterande video @@ -87,22 +103,22 @@ Dessutom sätter ett lågintensivt quiz före en klass studentens intention mot | Lektion Nummer | Ämne | Lektion Grupp | Lärandemål | Länkad Lektion | Författare | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Definiera Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lär dig de grundläggande koncepten bakom data science och hur det är relaterat till artificiell intelligens, maskininlärning och big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etik inom Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Koncept, utmaningar och ramverk för dataetik. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 02 | Dataetik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Koncept, utmaningar och ramverk för dataetik. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definiera Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hur data klassificeras och dess vanliga källor. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Introduktion till Statistik & Sannolikhet | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Matematiska tekniker för sannolikhet och statistik för att förstå data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Arbeta med Relationell Data | [Arbeta med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till relationell data och grunderna i att utforska och analysera relationell data med Structured Query Language, även känt som SQL (uttalas "see-quell"). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Arbeta med NoSQL Data | [Arbeta med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till icke-relationell data, dess olika typer och grunderna i att utforska och analysera dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Arbeta med Python | [Arbeta med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunderna i att använda Python för datautforskning med bibliotek som Pandas. Grundläggande förståelse för Python-programmering rekommenderas. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Datapreparation | [Arbeta med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Ämnen om datatekniker för att rengöra och transformera data för att hantera utmaningar med saknad, felaktig eller ofullständig data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualisera Kvantiteter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig hur du använder Matplotlib för att visualisera fågeldata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 09 | Visualisera Kvantiteter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig använda Matplotlib för att visualisera fågeldata 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Visualisera Datafördelningar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera observationer och trender inom ett intervall. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Visualisera Proportioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera diskreta och grupperade procentandelar. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Visualisera Relationer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisera kopplingar och korrelationer mellan dataset och deras variabler. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Meningsfulla Visualiseringar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniker och vägledning för att göra dina visualiseringar värdefulla för effektiv problemlösning och insikter. | [lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introduktion till Data Science Livscykel | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till data science livscykel och dess första steg att samla in och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analysera | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas av data science livscykel fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Kommunikation | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas av data science livscykel fokuserar på att presentera insikter från data på ett sätt som gör det lättare för beslutsfattare att förstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science i Molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denna serie av lektioner introducerar data science i molnet och dess fördelar. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 14 | Introduktion till Data Science Livscykel | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till data science-livscykeln och dess första steg att samla in och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analysera | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas av data science-livscykeln fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Kommunikation | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas av data science-livscykeln fokuserar på att presentera insikter från data på ett sätt som gör det enklare för beslutsfattare att förstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science i Molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denna serie lektioner introducerar data science i molnet och dess fördelar. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Data Science i Molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Träna modeller med Low Code-verktyg. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Data Science i Molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuera modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Data Science i Verkligheten | [I Verkligheten](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drivna projekt i verkliga världen. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | @@ -110,28 +126,28 @@ Dessutom sätter ett lågintensivt quiz före en klass studentens intention mot ## GitHub Codespaces Följ dessa steg för att öppna detta exempel i en Codespace: -1. Klicka på Code-menyn och välj alternativet Open with Codespaces. +1. Klicka på rullgardinsmenyn Code och välj alternativet Open with Codespaces. 2. Välj + New codespace längst ner i panelen. -För mer information, kolla [GitHub-dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +För mer information, kolla in [GitHub-dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Följ dessa steg för att öppna detta repo i en container med din lokala dator och VSCode med hjälp av VS Code Remote - Containers-tillägget: +Följ dessa steg för att öppna detta repo i en container med din lokala maskin och VSCode med hjälp av VS Code Remote - Containers-tillägget: -1. Om detta är första gången du använder en utvecklingscontainer, se till att ditt system uppfyller förkraven (t.ex. ha Docker installerat) i [dokumentationen för att komma igång](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Om detta är första gången du använder en utvecklingscontainer, se till att ditt system uppfyller förkraven (dvs. ha Docker installerat) i [dokumentationen för att komma igång](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -För att använda detta repo kan du antingen öppna det i en isolerad Docker-volym: +För att använda detta repository kan du antingen öppna det i en isolerad Docker-volym: **Obs**: Under huven kommer detta att använda Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**-kommandot för att klona källkoden i en Docker-volym istället för det lokala filsystemet. [Volymer](https://docs.docker.com/storage/volumes/) är den föredragna mekanismen för att bevara containerdata. -Eller öppna en lokalt klonad eller nedladdad version av repo: +Eller öppna en lokalt klonad eller nedladdad version av repositoryt: -- Klona detta repo till ditt lokala filsystem. +- Klona detta repository till ditt lokala filsystem. - Tryck på F1 och välj kommandot **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. -- Välj den klonade kopian av denna mapp, vänta på att containern startar och testa saker. +- Välj den klonade kopian av denna mapp, vänta tills containern startar och testa saker. ## Offlineåtkomst -Du kan köra denna dokumentation offline med hjälp av [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forka detta repo, [installera Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala dator, och i root-mappen av detta repo, skriv `docsify serve`. Webbplatsen kommer att köras på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. +Du kan köra denna dokumentation offline genom att använda [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forka detta repo, [installera Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala maskin, och skriv sedan `docsify serve` i root-mappen av detta repo. Webbplatsen kommer att köras på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. > Obs, notebooks kommer inte att renderas via Docsify, så när du behöver köra en notebook, gör det separat i VS Code med en Python-kärna. @@ -159,7 +175,17 @@ Vårt team producerar andra läroplaner! Kolla in: - [Bemästra GitHub Copilot för C#/.NET-utvecklare](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Välj ditt eget Copilot-äventyr](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Få Hjälp + +Om du fastnar eller har några frågor om att bygga AI-appar, gå med i: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Om du har produktfeedback eller stöter på fel under byggandet, besök: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Ansvarsfriskrivning**: -Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiska översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess ursprungliga språk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning. \ No newline at end of file +Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiska översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sw/AGENTS.md b/translations/sw/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..d4278fd8 --- /dev/null +++ b/translations/sw/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Muhtasari wa Mradi + +Data Science for Beginners ni mtaala wa kina wa wiki 10, masomo 20 ulioundwa na Microsoft Azure Cloud Advocates. Hifadhi hii ni rasilimali ya kujifunza inayofundisha dhana za msingi za sayansi ya data kupitia masomo yanayotegemea miradi, ikijumuisha Jupyter notebooks, maswali ya maingiliano, na mazoezi ya vitendo. + +**Teknolojia Muhimu:** +- **Jupyter Notebooks**: Njia kuu ya kujifunza kwa kutumia Python 3 +- **Maktaba za Python**: pandas, numpy, matplotlib kwa uchambuzi wa data na uonyeshaji +- **Vue.js 2**: Programu ya maswali (folda ya quiz-app) +- **Docsify**: Jenereta ya tovuti ya nyaraka kwa ufikiaji wa nje ya mtandao +- **Node.js/npm**: Usimamizi wa vifurushi kwa vipengele vya JavaScript +- **Markdown**: Yote yaliyomo kwenye masomo na nyaraka + +**Muundo:** +- Hifadhi ya elimu ya lugha nyingi yenye tafsiri nyingi +- Imeundwa katika moduli za masomo (1-Introduction hadi 6-Data-Science-In-Wild) +- Kila somo linajumuisha README, notebooks, mazoezi, na maswali +- Programu ya maswali ya Vue.js inayojitegemea kwa tathmini kabla/baada ya somo +- Msaada wa GitHub Codespaces na kontena za maendeleo za VS Code + +## Amri za Usanidi + +### Usanidi wa Hifadhi +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Usanidi wa Mazingira ya Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Usanidi wa Programu ya Maswali +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Seva ya Nyaraka ya Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Usanidi wa Miradi ya Uonyeshaji +Kwa miradi ya uonyeshaji kama meaningful-visualizations (somo la 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Mtiririko wa Maendeleo + +### Kufanya Kazi na Jupyter Notebooks +1. Anzisha Jupyter katika mzizi wa hifadhi: `jupyter notebook` +2. Tembelea folda ya somo unalotaka +3. Fungua faili za `.ipynb` ili kufanya mazoezi +4. Notebooks ni za kujitegemea zikiwa na maelezo na seli za msimbo +5. Notebooks nyingi zinatumia pandas, numpy, na matplotlib - hakikisha zimesakinishwa + +### Muundo wa Somo +Kila somo kwa kawaida lina: +- `README.md` - Yaliyomo kuu ya somo na nadharia na mifano +- `notebook.ipynb` - Mazoezi ya vitendo ya Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` au `assignment.md` - Mazoezi ya mazoezi +- Folda ya `solution/` - Notebooks za suluhisho na msimbo +- Folda ya `images/` - Vifaa vya kuonyesha vinavyosaidia + +### Maendeleo ya Programu ya Maswali +- Programu ya Vue.js 2 yenye upakiaji wa haraka wakati wa maendeleo +- Maswali yamehifadhiwa katika `quiz-app/src/assets/translations/` +- Kila lugha ina folda yake ya tafsiri (en, fr, es, nk.) +- Nambari ya maswali inaanza 0 na inaendelea hadi 39 (maswali 40 kwa jumla) + +### Kuongeza Tafsiri +- Tafsiri zinawekwa katika folda ya `translations/` kwenye mzizi wa hifadhi +- Kila lugha ina muundo kamili wa somo unaolingana na Kiingereza +- Tafsiri za kiotomatiki kupitia GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Maelekezo ya Kupima + +### Upimaji wa Programu ya Maswali +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Upimaji wa Notebooks +- Hakuna mfumo wa upimaji wa kiotomatiki kwa notebooks +- Uthibitishaji wa mwongozo: Endesha seli zote kwa mpangilio ili kuhakikisha hakuna makosa +- Hakikisha faili za data zinapatikana na matokeo yanazalishwa kwa usahihi +- Angalia kwamba uonyeshaji unachorwa vizuri + +### Upimaji wa Nyaraka +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Ukaguzi wa Ubora wa Msimbo +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Miongozo ya Mtindo wa Msimbo + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Fuata miongozo ya mtindo wa PEP 8 kwa msimbo wa Python +- Tumia majina ya kutofautisha yanayoelezea data inayochambuliwa +- Jumuisha seli za markdown zenye maelezo kabla ya seli za msimbo +- Weka seli za msimbo zikilenga dhana moja au operesheni moja +- Tumia pandas kwa uendeshaji wa data, matplotlib kwa uonyeshaji +- Muundo wa kawaida wa uingizaji: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Fuata mwongozo wa mtindo wa Vue.js 2 na mazoea bora +- Usanidi wa ESLint katika `quiz-app/package.json` +- Tumia vipengele vya faili moja vya Vue (.vue files) +- Dumisha muundo wa vipengele +- Endesha `npm run lint` kabla ya kuwasilisha mabadiliko + +### Nyaraka za Markdown +- Tumia uongozi wa wazi wa vichwa (# ## ### nk.) +- Jumuisha vizuizi vya msimbo na viainishi vya lugha +- Ongeza maandishi mbadala kwa picha +- Unganisha masomo na rasilimali zinazohusiana +- Weka urefu wa mistari kuwa wa kusomeka + +### Mpangilio wa Faili +- Yaliyomo ya somo katika folda zenye nambari (01-defining-data-science, nk.) +- Suluhisho katika folda ndogo ya `solution/` +- Tafsiri zinaakisi muundo wa Kiingereza katika folda ya `translations/` +- Weka faili za data katika `data/` au folda maalum za somo + +## Ujenzi na Uwekaji + +### Uwekaji wa Programu ya Maswali +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Uwekaji wa Azure Static Web Apps +Programu ya quiz-app inaweza kuwekwa kwenye Azure Static Web Apps: +1. Unda rasilimali ya Azure Static Web App +2. Unganisha na hifadhi ya GitHub +3. Sanidi mipangilio ya ujenzi: + - Eneo la programu: `quiz-app` + - Eneo la matokeo: `dist` +4. Mtiririko wa kazi wa GitHub Actions utaweka kiotomatiki unapofanya push + +### Tovuti ya Nyaraka +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Hifadhi inajumuisha usanidi wa kontena la maendeleo +- Codespaces huweka kiotomatiki mazingira ya Python na Node.js +- Fungua hifadhi katika Codespace kupitia UI ya GitHub +- Vifurushi vyote vinasakinishwa kiotomatiki + +## Miongozo ya Maombi ya Kuvuta (Pull Request) + +### Kabla ya Kuwasilisha +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Muundo wa Kichwa cha PR +- Tumia vichwa vya wazi, vya kuelezea +- Muundo: `[Sehemu] Maelezo mafupi` +- Mifano: + - `[Somo la 7] Rekebisha hitilafu ya uingizaji wa notebook ya Python` + - `[Programu ya Maswali] Ongeza tafsiri ya Kijerumani` + - `[Nyaraka] Sasisha README na mahitaji mapya` + +### Ukaguzi Unaohitajika +- Hakikisha msimbo wote unafanya kazi bila makosa +- Thibitisha notebooks zinaendeshwa kikamilifu +- Hakikisha programu za Vue.js zinajengwa kwa mafanikio +- Angalia kwamba viungo vya nyaraka vinafanya kazi +- Jaribu programu ya maswali ikiwa imebadilishwa +- Thibitisha tafsiri zinadumisha muundo thabiti + +### Miongozo ya Mchango +- Fuata mtindo wa msimbo uliopo na mifumo +- Ongeza maoni ya kuelezea kwa mantiki ngumu +- Sasisha nyaraka husika +- Jaribu mabadiliko katika moduli tofauti za somo ikiwa inafaa +- Soma faili ya CONTRIBUTING.md + +## Vidokezo vya Ziada + +### Maktaba za Kawaida Zinazotumika +- **pandas**: Uendeshaji na uchambuzi wa data +- **numpy**: Uhesabu wa namba +- **matplotlib**: Uonyeshaji wa data na uchoraji +- **seaborn**: Uonyeshaji wa data wa takwimu (masomo fulani) +- **scikit-learn**: Kujifunza kwa mashine (masomo ya juu) + +### Kufanya Kazi na Faili za Data +- Faili za data ziko katika folda ya `data/` au folda maalum za somo +- Notebooks nyingi zinatarajia faili za data katika njia za jamaa +- Faili za CSV ni muundo wa msingi wa data +- Masomo fulani yanatumia JSON kwa mifano ya data isiyo ya uhusiano + +### Msaada wa Lugha Nyingi +- Tafsiri 40+ za lugha kupitia GitHub Actions za kiotomatiki +- Mtiririko wa tafsiri katika `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Tafsiri katika folda ya `translations/` yenye misimbo ya lugha +- Tafsiri za maswali katika `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Chaguo za Mazingira ya Maendeleo +1. **Maendeleo ya Ndani**: Sakinisha Python, Jupyter, Node.js ndani +2. **GitHub Codespaces**: Mazingira ya maendeleo ya papo hapo ya wingu +3. **VS Code Dev Containers**: Maendeleo ya ndani kwa kutumia kontena +4. **Binder**: Fungua notebooks katika wingu (ikiwa imewekwa) + +### Miongozo ya Yaliyomo ya Somo +- Kila somo ni la kujitegemea lakini linajenga dhana za awali +- Maswali ya kabla ya somo yanapima maarifa ya awali +- Maswali ya baada ya somo yanasisitiza kujifunza +- Mazoezi yanatoa mazoezi ya vitendo +- Sketchnotes zinatoa muhtasari wa kuona + +### Kutatua Masuala ya Kawaida + +**Masuala ya Kernel ya Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Hitilafu za Usakinishaji wa npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Hitilafu za Uingizaji katika Notebooks:** +- Thibitisha maktaba zote zinazohitajika zimesakinishwa +- Angalia utangamano wa toleo la Python (Python 3.7+ inapendekezwa) +- Hakikisha mazingira ya kawaida yamewezeshwa + +**Docsify Haipakii:** +- Thibitisha unahudumia kutoka mzizi wa hifadhi +- Angalia kwamba `index.html` ipo +- Hakikisha ufikiaji sahihi wa mtandao (bandari 3000) + +### Mazingatio ya Utendaji +- Seti kubwa za data zinaweza kuchukua muda kupakia katika notebooks +- Uchoraji wa uonyeshaji unaweza kuwa polepole kwa michoro ngumu +- Seva ya maendeleo ya Vue.js inawezesha upakiaji wa haraka kwa kurudia haraka +- Ujenzi wa uzalishaji umeboreshwa na umepunguzwa + +### Vidokezo vya Usalama +- Hakuna data nyeti au hati za siri zinapaswa kuwasilishwa +- Tumia vigezo vya mazingira kwa funguo zozote za API katika masomo ya wingu +- Masomo yanayohusiana na Azure yanaweza kuhitaji hati za akaunti ya Azure +- Weka maktaba zikiwa zimesasishwa kwa viraka vya usalama + +## Kuchangia Tafsiri +- Tafsiri za kiotomatiki zinasimamiwa kupitia GitHub Actions +- Marekebisho ya mwongozo yanakaribishwa kwa usahihi wa tafsiri +- Fuata muundo wa folda ya tafsiri uliopo +- Sasisha viungo vya maswali ili kujumuisha parameter ya lugha: `?loc=fr` +- Jaribu masomo yaliyotafsiriwa ili kuhakikisha yanachapishwa vizuri + +## Rasilimali Zinazohusiana +- Mtaala kuu: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Jukwaa la Majadiliano: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Mitaala mingine ya Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Matengenezo ya Mradi +- Sasisho za mara kwa mara ili kuweka yaliyomo kuwa ya sasa +- Michango ya jamii inakaribishwa +- Masuala yanafuatiliwa kwenye GitHub +- PRs zinakaguliwa na waangalizi wa mtaala +- Mapitio na sasisho za yaliyomo kila mwezi + +--- + +**Kanusho**: +Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sw/README.md b/translations/sw/README.md index ddc7c92e..fd796958 100644 --- a/translations/sw/README.md +++ b/translations/sw/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ -# Sayansi ya Takwimu kwa Kompyuta - Mtaala +# Sayansi ya Takwimu kwa Anziani - Mtaala -Azure Cloud Advocates wa Microsoft wanakuletea mtaala wa wiki 10, masomo 20 kuhusu Sayansi ya Takwimu. Kila somo linajumuisha maswali ya awali na ya baada ya somo, maelekezo ya maandishi ya kukamilisha somo, suluhisho, na kazi ya nyumbani. Njia yetu ya kujifunza kwa miradi inakuruhusu kujifunza huku ukijenga, njia iliyothibitishwa ya kuhakikisha ujuzi mpya unakaa. +Azure Cloud Advocates katika Microsoft wanakuletea mtaala wa wiki 10, masomo 20 kuhusu Sayansi ya Takwimu. Kila somo linajumuisha maswali ya awali na ya baada ya somo, maelekezo ya maandishi ya kukamilisha somo, suluhisho, na kazi ya nyumbani. Mbinu yetu ya kujifunza kwa miradi inakuruhusu kujifunza huku ukijenga, njia iliyothibitishwa ya kuhakikisha ujuzi mpya unakaa. **Shukrani za dhati kwa waandishi wetu:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). @@ -18,11 +18,11 @@ Azure Cloud Advocates wa Microsoft wanakuletea mtaala wa wiki 10, masomo 20 kuhu |![Sketchnote na @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.sw.png)| |:---:| -| Sayansi ya Takwimu kwa Kompyuta - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | +| Sayansi ya Takwimu kwa Anziani - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Msaada wa Lugha Nyingi -#### Inasaidiwa kupitia GitHub Action (Imefanywa Kiotomatiki & Daima Imeboreshwa) +#### Inasaidiwa kupitia GitHub Action (Imewezeshwa Kiotomatiki & Daima Imeboreshwa) [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](./README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) @@ -56,13 +56,13 @@ Anza na rasilimali zifuatazo: > 🎥 Bofya picha hapo juu kwa video kuhusu mradi na watu waliouunda! -## Pedagogia +## Mbinu ya Kufundisha -Tumetumia kanuni mbili za pedagogia wakati wa kuunda mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni wa msingi wa miradi na kwamba unajumuisha maswali ya mara kwa mara. Mwisho wa mfululizo huu, wanafunzi watakuwa wamejifunza kanuni za msingi za sayansi ya takwimu, ikiwa ni pamoja na dhana za kimaadili, maandalizi ya takwimu, njia tofauti za kufanya kazi na takwimu, uonyeshaji wa takwimu, uchambuzi wa takwimu, matumizi halisi ya sayansi ya takwimu, na zaidi. +Tumetumia kanuni mbili za kufundisha wakati wa kuunda mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni wa msingi wa miradi na kwamba unajumuisha maswali ya mara kwa mara. Mwisho wa mfululizo huu, wanafunzi watakuwa wamejifunza kanuni za msingi za sayansi ya takwimu, ikiwa ni pamoja na dhana za kimaadili, maandalizi ya takwimu, njia tofauti za kufanya kazi na takwimu, uwasilishaji wa takwimu, uchambuzi wa takwimu, matumizi halisi ya sayansi ya takwimu, na zaidi. -Zaidi ya hayo, jaribio la awali la somo lenye shinikizo ndogo huweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati jaribio la pili baada ya somo linahakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu uliundwa kuwa rahisi na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ukamilifu au kwa sehemu. Miradi huanza kwa ndogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 10. +Aidha, jaribio la awali la somo lenye shinikizo la chini linaweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati jaribio la pili baada ya somo linahakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu uliundwa kuwa rahisi na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ukamilifu au kwa sehemu. Miradi huanza kwa ndogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 10. -> Pata [Kanuni za Maadili](CODE_OF_CONDUCT.md), [Mchango](CONTRIBUTING.md), [Miongozo ya Tafsiri](TRANSLATIONS.md). Tunakaribisha maoni yako ya kujenga! +> Pata [Kanuni za Maadili](CODE_OF_CONDUCT.md), [Mchango](CONTRIBUTING.md), [Mwongozo wa Tafsiri](TRANSLATIONS.md). Tunakaribisha maoni yako ya kujenga! ## Kila somo linajumuisha: @@ -70,7 +70,7 @@ Zaidi ya hayo, jaribio la awali la somo lenye shinikizo ndogo huweka nia ya mwan - Video ya ziada ya hiari - Jaribio la awali la somo - Somo la maandishi -- Kwa masomo ya msingi wa miradi, mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kujenga mradi +- Kwa masomo yanayohusiana na miradi, mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kujenga mradi - Ukaguzi wa maarifa - Changamoto - Usomaji wa ziada @@ -93,15 +93,15 @@ Zaidi ya hayo, jaribio la awali la somo lenye shinikizo ndogo huweka nia ya mwan | 05 | Kufanya Kazi na Data ya Mahusiano | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data ya mahusiano na misingi ya kuchunguza na kuchambua data ya mahusiano kwa kutumia Lugha ya Muundo wa Maswali, inayojulikana kama SQL (inayosemwa "see-quell"). | [somo](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Kufanya Kazi na Data ya NoSQL | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Utangulizi wa data isiyo ya mahusiano, aina zake mbalimbali na misingi ya kuchunguza na kuchambua hifadhidata za hati. | [somo](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Kufanya Kazi na Python | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Misingi ya kutumia Python kwa uchunguzi wa data kwa kutumia maktaba kama Pandas. Uelewa wa msingi wa programu ya Python unapendekezwa. | [somo](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Maandalizi ya Data | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mada kuhusu mbinu za data za kusafisha na kubadilisha data ili kushughulikia changamoto za data iliyokosekana, isiyo sahihi, au isiyo kamili. | [somo](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 08 | Maandalizi ya Data | [Kufanya Kazi na Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mada kuhusu mbinu za data za kusafisha na kubadilisha data ili kushughulikia changamoto za data iliyopotea, isiyo sahihi, au isiyo kamili. | [somo](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Kuonyesha Kiasi | [Uonyeshaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Jifunze jinsi ya kutumia Matplotlib kuonyesha data ya ndege 🦆 | [somo](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Kuonyesha Usambazaji wa Data | [Uonyeshaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha uchunguzi na mitindo ndani ya muda maalum. | [somo](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Kuonyesha Uwiano | [Uonyeshaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha asilimia za makundi na za pekee. | [somo](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Kuonyesha Mahusiano | [Uonyeshaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Kuonyesha uhusiano na ulinganifu kati ya seti za data na vigezo vyake. | [somo](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Uonyeshaji wa Maana | [Uonyeshaji wa Data](3-Data-Visualization/README.md) | Mbinu na mwongozo wa kufanya uonyeshaji wako kuwa wa thamani kwa utatuzi wa matatizo na ufahamu wa kina. | [somo](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Utangulizi wa Mzunguko wa Sayansi ya Takwimu | [Mzunguko](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Utangulizi wa mzunguko wa sayansi ya takwimu na hatua yake ya kwanza ya kupata na kutoa data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Kuchambua | [Mzunguko](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa sayansi ya takwimu inazingatia mbinu za kuchambua data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Mawasiliano | [Mzunguko](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa sayansi ya takwimu inazingatia kuwasilisha ufahamu kutoka kwa data kwa njia inayorahisisha maamuzi kwa watendaji. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 14 | Utangulizi wa Mzunguko wa Sayansi ya Takwimu | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Utangulizi wa mzunguko wa maisha wa sayansi ya takwimu na hatua yake ya kwanza ya kupata na kutoa data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Kuchambua | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha wa sayansi ya takwimu inazingatia mbinu za kuchambua data. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Mawasiliano | [Mzunguko wa Maisha](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Awamu hii ya mzunguko wa maisha wa sayansi ya takwimu inazingatia kuwasilisha ufahamu kutoka kwa data kwa njia inayorahisisha maamuzi kwa watendaji. | [somo](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Sayansi ya Takwimu katika Wingu | [Data ya Wingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mfululizo huu wa masomo unatoa utangulizi wa sayansi ya takwimu katika wingu na faida zake. | [somo](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Sayansi ya Takwimu katika Wingu | [Data ya Wingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kufundisha mifano kwa kutumia zana za Low Code. |[somo](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Sayansi ya Takwimu katika Wingu | [Data ya Wingu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Kuweka mifano kwa kutumia Azure Machine Learning Studio. | [somo](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) na [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | @@ -112,16 +112,16 @@ Zaidi ya hayo, jaribio la awali la somo lenye shinikizo ndogo huweka nia ya mwan Fuata hatua hizi kufungua sampuli hii katika Codespace: 1. Bonyeza menyu ya kushuka ya Code na uchague chaguo la Open with Codespaces. 2. Chagua + New codespace chini ya paneli. -Kwa maelezo zaidi, angalia [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). +Kwa maelezo zaidi, angalia [maelezo ya GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers -Fuata hatua hizi kufungua repo hii katika kontena kwa kutumia mashine yako ya ndani na VSCode kwa kutumia kiendelezi cha VS Code Remote - Containers: +Fuata hatua hizi kufungua repo hii katika kontena ukitumia mashine yako ya ndani na VSCode kwa kutumia kiendelezi cha VS Code Remote - Containers: -1. Ikiwa ni mara yako ya kwanza kutumia kontena la maendeleo, tafadhali hakikisha mfumo wako unakidhi mahitaji ya awali (yaani, kuwa na Docker iliyosakinishwa) katika [nyaraka za kuanza](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Ikiwa ni mara yako ya kwanza kutumia kontena la maendeleo, tafadhali hakikisha mfumo wako unakidhi mahitaji ya awali (yaani, kuwa na Docker iliyosakinishwa) katika [maelezo ya kuanza](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). -Ili kutumia repo hii, unaweza kufungua repo katika ujazo wa Docker uliojitenga: +Ili kutumia repo hii, unaweza kufungua repo katika hifadhi ya Docker iliyotengwa: -**Kumbuka**: Chini ya pazia, hii itatumia Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** amri ya kunakili msimbo wa chanzo katika ujazo wa Docker badala ya mfumo wa faili wa ndani. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ni njia inayopendekezwa ya kuhifadhi data ya kontena. +**Kumbuka**: Chini ya pazia, hii itatumia Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** amri ya kunakili msimbo wa chanzo katika hifadhi ya Docker badala ya mfumo wa faili wa ndani. [Hifadhi](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ni njia inayopendekezwa ya kuhifadhi data ya kontena. Au fungua nakala iliyopakuliwa au iliyoklonwa ya repo: @@ -133,7 +133,7 @@ Au fungua nakala iliyopakuliwa au iliyoklonwa ya repo: Unaweza kuendesha nyaraka hizi nje ya mtandao kwa kutumia [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Nakili repo hii, [sakinisha Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) kwenye mashine yako ya ndani, kisha katika folda ya mizizi ya repo hii, andika `docsify serve`. Tovuti itahudumiwa kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: `localhost:3000`. -> Kumbuka, daftari hazitaonyeshwa kupitia Docsify, kwa hivyo unapotaka kuendesha daftari, fanya hivyo kando katika VS Code ukiendesha kernel ya Python. +> Kumbuka, daftari hazitaonyeshwa kupitia Docsify, kwa hivyo unapotaka kuendesha daftari, fanya hivyo kando katika VS Code ukitumia kernel ya Python. ## Mitaala Mingine @@ -159,7 +159,17 @@ Timu yetu inazalisha mitaala mingine! Angalia: - [Kumiliki GitHub Copilot kwa Waendelezaji wa C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Chagua Safari Yako ya Copilot](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## Kupata Msaada + +Ikiwa utakwama au una maswali kuhusu kujenga programu za AI, jiunge: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Ikiwa una maoni ya bidhaa au makosa wakati wa kujenga tembelea: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **Kanusho**: -Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kwa usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. \ No newline at end of file +Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya kutafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. \ No newline at end of file diff --git a/translations/th/AGENTS.md b/translations/th/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..e1642338 --- /dev/null +++ b/translations/th/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## ภาพรวมของโครงการ + +Data Science for Beginners เป็นหลักสูตรที่ครอบคลุมระยะเวลา 10 สัปดาห์ รวม 20 บทเรียน ซึ่งสร้างขึ้นโดย Microsoft Azure Cloud Advocates โดยที่เก็บนี้เป็นแหล่งเรียนรู้ที่สอนแนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านบทเรียนที่เน้นโครงการ รวมถึง Jupyter notebooks, แบบทดสอบเชิงโต้ตอบ และการมอบหมายงานที่ต้องลงมือปฏิบัติ + +**เทคโนโลยีหลัก:** +- **Jupyter Notebooks**: สื่อการเรียนรู้หลักที่ใช้ Python 3 +- **Python Libraries**: pandas, numpy, matplotlib สำหรับการวิเคราะห์และการแสดงผลข้อมูล +- **Vue.js 2**: แอปพลิเคชันแบบทดสอบ (โฟลเดอร์ quiz-app) +- **Docsify**: ตัวสร้างเว็บไซต์เอกสารสำหรับการเข้าถึงแบบออฟไลน์ +- **Node.js/npm**: การจัดการแพ็กเกจสำหรับส่วนประกอบ JavaScript +- **Markdown**: เนื้อหาบทเรียนและเอกสารทั้งหมด + +**สถาปัตยกรรม:** +- ที่เก็บการศึกษาหลายภาษา พร้อมการแปลที่ครอบคลุม +- โครงสร้างแบ่งเป็นโมดูลบทเรียน (1-Introduction ถึง 6-Data-Science-In-Wild) +- แต่ละบทเรียนประกอบด้วย README, notebooks, การมอบหมายงาน และแบบทดสอบ +- แอปพลิเคชันแบบทดสอบ Vue.js แบบสแตนด์อโลนสำหรับการประเมินก่อน/หลังบทเรียน +- รองรับ GitHub Codespaces และ VS Code dev containers + +## คำสั่งการตั้งค่า + +### การตั้งค่าที่เก็บ +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### การตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### การตั้งค่าแอปพลิเคชันแบบทดสอบ +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### เซิร์ฟเวอร์เอกสาร Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### การตั้งค่าโครงการการแสดงผล +สำหรับโครงการการแสดงผล เช่น meaningful-visualizations (บทเรียนที่ 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## เวิร์กโฟลว์การพัฒนา + +### การทำงานกับ Jupyter Notebooks +1. เริ่มต้น Jupyter ในโฟลเดอร์รากของที่เก็บ: `jupyter notebook` +2. ไปยังโฟลเดอร์บทเรียนที่ต้องการ +3. เปิดไฟล์ `.ipynb` เพื่อทำแบบฝึกหัด +4. Notebooks มีคำอธิบายและเซลล์โค้ดในตัว +5. ส่วนใหญ่ใช้ pandas, numpy และ matplotlib - ตรวจสอบให้แน่ใจว่าติดตั้งแล้ว + +### โครงสร้างบทเรียน +แต่ละบทเรียนมักประกอบด้วย: +- `README.md` - เนื้อหาหลักของบทเรียนพร้อมทฤษฎีและตัวอย่าง +- `notebook.ipynb` - แบบฝึกหัด Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` หรือ `assignment.md` - การมอบหมายงานเพื่อฝึกฝน +- โฟลเดอร์ `solution/` - โน้ตบุ๊กและโค้ดคำตอบ +- โฟลเดอร์ `images/` - วัสดุภาพประกอบ + +### การพัฒนาแอปพลิเคชันแบบทดสอบ +- แอปพลิเคชัน Vue.js 2 พร้อม hot-reload ระหว่างการพัฒนา +- แบบทดสอบจัดเก็บใน `quiz-app/src/assets/translations/` +- แต่ละภาษามีโฟลเดอร์การแปลของตัวเอง (en, fr, es, ฯลฯ) +- หมายเลขแบบทดสอบเริ่มต้นที่ 0 และไปจนถึง 39 (รวม 40 แบบทดสอบ) + +### การเพิ่มการแปลภาษา +- การแปลอยู่ในโฟลเดอร์ `translations/` ที่รากของที่เก็บ +- แต่ละภาษามีโครงสร้างบทเรียนที่สมบูรณ์เหมือนภาษาอังกฤษ +- การแปลอัตโนมัติผ่าน GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## คำแนะนำการทดสอบ + +### การทดสอบแอปพลิเคชันแบบทดสอบ +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### การทดสอบโน้ตบุ๊ก +- ไม่มีกรอบการทดสอบอัตโนมัติสำหรับโน้ตบุ๊ก +- การตรวจสอบด้วยตนเอง: รันเซลล์ทั้งหมดตามลำดับเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีข้อผิดพลาด +- ตรวจสอบว่าไฟล์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้และผลลัพธ์ถูกสร้างขึ้นอย่างถูกต้อง +- ตรวจสอบว่าการแสดงผลภาพทำงานได้อย่างเหมาะสม + +### การทดสอบเอกสาร +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### การตรวจสอบคุณภาพโค้ด +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## แนวทางการเขียนโค้ด + +### Python (Jupyter Notebooks) +- ปฏิบัติตามแนวทางสไตล์ PEP 8 สำหรับโค้ด Python +- ใช้ชื่อตัวแปรที่ชัดเจนซึ่งอธิบายข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ +- รวมเซลล์ markdown พร้อมคำอธิบายก่อนเซลล์โค้ด +- ให้เซลล์โค้ดมุ่งเน้นไปที่แนวคิดหรือการดำเนินการเดียว +- ใช้ pandas สำหรับการจัดการข้อมูล, matplotlib สำหรับการแสดงผล +- รูปแบบการนำเข้าทั่วไป: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- ปฏิบัติตามแนวทางสไตล์ Vue.js 2 และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด +- การกำหนดค่า ESLint ใน `quiz-app/package.json` +- ใช้ส่วนประกอบ Vue แบบไฟล์เดียว (.vue files) +- รักษาสถาปัตยกรรมที่เน้นส่วนประกอบ +- รัน `npm run lint` ก่อนการ commit การเปลี่ยนแปลง + +### เอกสาร Markdown +- ใช้ลำดับชั้นหัวข้อที่ชัดเจน (# ## ### ฯลฯ) +- รวมบล็อกโค้ดพร้อมตัวระบุภาษา +- เพิ่มข้อความ alt สำหรับภาพ +- ลิงก์ไปยังบทเรียนและแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง +- รักษาความยาวบรรทัดให้อ่านง่าย + +### การจัดระเบียบไฟล์ +- เนื้อหาบทเรียนในโฟลเดอร์ที่มีหมายเลข (01-defining-data-science ฯลฯ) +- คำตอบในโฟลเดอร์ย่อย `solution/` โดยเฉพาะ +- การแปลโครงสร้างเหมือนภาษาอังกฤษในโฟลเดอร์ `translations/` +- เก็บไฟล์ข้อมูลใน `data/` หรือโฟลเดอร์เฉพาะบทเรียน + +## การสร้างและการปรับใช้ + +### การปรับใช้แอปพลิเคชันแบบทดสอบ +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### การปรับใช้ Azure Static Web Apps +แอป quiz-app สามารถปรับใช้กับ Azure Static Web Apps: +1. สร้างทรัพยากร Azure Static Web App +2. เชื่อมต่อกับที่เก็บ GitHub +3. กำหนดค่าการตั้งค่าการสร้าง: + - ตำแหน่งแอป: `quiz-app` + - ตำแหน่งผลลัพธ์: `dist` +4. GitHub Actions workflow จะปรับใช้อัตโนมัติเมื่อมีการ push + +### เว็บไซต์เอกสาร +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- ที่เก็บรวมการกำหนดค่า dev container +- Codespaces ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python และ Node.js โดยอัตโนมัติ +- เปิดที่เก็บใน Codespace ผ่าน UI ของ GitHub +- การติดตั้งการพึ่งพาทั้งหมดจะดำเนินการโดยอัตโนมัติ + +## แนวทางการส่ง Pull Request + +### ก่อนการส่ง +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### รูปแบบชื่อ PR +- ใช้ชื่อที่ชัดเจนและอธิบายได้ +- รูปแบบ: `[Component] คำอธิบายสั้นๆ` +- ตัวอย่าง: + - `[Lesson 7] แก้ไขข้อผิดพลาดการนำเข้า Python notebook` + - `[Quiz App] เพิ่มการแปลภาษาเยอรมัน` + - `[Docs] อัปเดต README พร้อมข้อกำหนดเบื้องต้นใหม่` + +### การตรวจสอบที่จำเป็น +- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ดทั้งหมดทำงานได้โดยไม่มีข้อผิดพลาด +- ยืนยันว่าโน้ตบุ๊กทำงานได้สมบูรณ์ +- ยืนยันว่าแอป Vue.js สร้างสำเร็จ +- ตรวจสอบว่าเอกสารลิงก์ทำงานได้ +- ทดสอบแอปพลิเคชันแบบทดสอบหากมีการแก้ไข +- ยืนยันว่าโครงสร้างการแปลยังคงสอดคล้องกัน + +### แนวทางการมีส่วนร่วม +- ปฏิบัติตามสไตล์และรูปแบบโค้ดที่มีอยู่ +- เพิ่มความคิดเห็นอธิบายสำหรับตรรกะที่ซับซ้อน +- อัปเดตเอกสารที่เกี่ยวข้อง +- ทดสอบการเปลี่ยนแปลงในโมดูลบทเรียนต่างๆ หากเกี่ยวข้อง +- อ่านไฟล์ CONTRIBUTING.md + +## หมายเหตุเพิ่มเติม + +### ไลบรารีที่ใช้บ่อย +- **pandas**: การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล +- **numpy**: การคำนวณเชิงตัวเลข +- **matplotlib**: การแสดงผลและการพล็อตข้อมูล +- **seaborn**: การแสดงผลข้อมูลเชิงสถิติ (บางบทเรียน) +- **scikit-learn**: การเรียนรู้ของเครื่อง (บทเรียนขั้นสูง) + +### การทำงานกับไฟล์ข้อมูล +- ไฟล์ข้อมูลอยู่ในโฟลเดอร์ `data/` หรือไดเรกทอรีเฉพาะบทเรียน +- โน้ตบุ๊กส่วนใหญ่คาดหวังไฟล์ข้อมูลในเส้นทางสัมพัทธ์ +- ไฟล์ CSV เป็นรูปแบบข้อมูลหลัก +- บางบทเรียนใช้ JSON สำหรับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ + +### การสนับสนุนหลายภาษา +- การแปลมากกว่า 40 ภาษา ผ่าน GitHub Actions อัตโนมัติ +- เวิร์กโฟลว์การแปลใน `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- การแปลในโฟลเดอร์ `translations/` พร้อมรหัสภาษา +- การแปลแบบทดสอบใน `quiz-app/src/assets/translations/` + +### ตัวเลือกสภาพแวดล้อมการพัฒนา +1. **การพัฒนาในเครื่อง**: ติดตั้ง Python, Jupyter, Node.js ในเครื่อง +2. **GitHub Codespaces**: สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบคลาวด์ทันที +3. **VS Code Dev Containers**: การพัฒนาบนคอนเทนเนอร์ในเครื่อง +4. **Binder**: เปิดโน้ตบุ๊กในคลาวด์ (หากกำหนดค่าไว้) + +### แนวทางเนื้อหาบทเรียน +- แต่ละบทเรียนเป็นแบบสแตนด์อโลนแต่สร้างขึ้นจากแนวคิดก่อนหน้า +- แบบทดสอบก่อนบทเรียนทดสอบความรู้ก่อนหน้า +- แบบทดสอบหลังบทเรียนเสริมสร้างการเรียนรู้ +- การมอบหมายงานให้โอกาสฝึกฝน +- Sketchnotes ให้สรุปภาพรวม + +### การแก้ไขปัญหาทั่วไป + +**ปัญหา Jupyter Kernel:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**ข้อผิดพลาด npm Install:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**ข้อผิดพลาดการนำเข้าในโน้ตบุ๊ก:** +- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นทั้งหมด +- ตรวจสอบความเข้ากันได้ของเวอร์ชัน Python (แนะนำ Python 3.7+) +- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมเสมือนถูกเปิดใช้งาน + +**Docsify ไม่โหลด:** +- ตรวจสอบว่าคุณกำลังให้บริการจากโฟลเดอร์รากของที่เก็บ +- ตรวจสอบว่า `index.html` มีอยู่ +- ตรวจสอบการเข้าถึงเครือข่ายที่เหมาะสม (พอร์ต 3000) + +### ข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพ +- ชุดข้อมูลขนาดใหญ่อาจใช้เวลาโหลดในโน้ตบุ๊ก +- การแสดงผลภาพอาจช้าสำหรับพล็อตที่ซับซ้อน +- เซิร์ฟเวอร์ dev ของ Vue.js เปิดใช้งาน hot-reload สำหรับการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว +- การสร้างสำหรับการใช้งานจริงได้รับการปรับให้เหมาะสมและย่อขนาด + +### หมายเหตุด้านความปลอดภัย +- ห้าม commit ข้อมูลหรือข้อมูลประจำตัวที่ละเอียดอ่อน +- ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมสำหรับคีย์ API ในบทเรียนคลาวด์ +- บทเรียนที่เกี่ยวข้องกับ Azure อาจต้องใช้ข้อมูลประจำตัวบัญชี Azure +- อัปเดตการพึ่งพาเพื่อรับแพตช์ความปลอดภัย + +## การมีส่วนร่วมในการแปล +- การแปลอัตโนมัติจัดการผ่าน GitHub Actions +- ยินดีต้อนรับการแก้ไขด้วยตนเองเพื่อความถูกต้องของการแปล +- ปฏิบัติตามโครงสร้างโฟลเดอร์การแปลที่มีอยู่ +- อัปเดตลิงก์แบบทดสอบให้รวมพารามิเตอร์ภาษา: `?loc=fr` +- ทดสอบบทเรียนที่แปลเพื่อให้แน่ใจว่าการแสดงผลถูกต้อง + +## แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง +- หลักสูตรหลัก: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- ฟอรัมสนทนา: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- หลักสูตรอื่นๆ ของ Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## การดูแลรักษาโครงการ +- อัปเดตเป็นประจำเพื่อให้เนื้อหาทันสมัย +- ยินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน +- ติดตามปัญหาบน GitHub +- PRs ตรวจสอบโดยผู้ดูแลหลักสูตร +- การตรวจสอบและอัปเดตเนื้อหารายเดือน + +--- + +**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: +เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ \ No newline at end of file diff --git a/translations/th/README.md b/translations/th/README.md index fb739441..f9605285 100644 --- a/translations/th/README.md +++ b/translations/th/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Pangkalahatang-ideya ng Proyekto + +Ang Data Science for Beginners ay isang komprehensibong kurikulum na tumatagal ng 10 linggo at may 20 aralin, na ginawa ng Microsoft Azure Cloud Advocates. Ang repositoryo ay isang mapagkukunan ng pag-aaral na nagtuturo ng mga pangunahing konsepto ng data science sa pamamagitan ng mga aralin na nakabatay sa proyekto, kabilang ang mga Jupyter notebook, interactive na pagsusulit, at mga praktikal na gawain. + +**Pangunahing Teknolohiya:** +- **Jupyter Notebooks**: Pangunahing medium ng pag-aaral gamit ang Python 3 +- **Python Libraries**: pandas, numpy, matplotlib para sa pagsusuri at visualisasyon ng data +- **Vue.js 2**: Aplikasyon ng pagsusulit (quiz-app folder) +- **Docsify**: Tagabuo ng site ng dokumentasyon para sa offline na access +- **Node.js/npm**: Pamamahala ng package para sa mga JavaScript na bahagi +- **Markdown**: Lahat ng nilalaman ng aralin at dokumentasyon + +**Arkitektura:** +- Repositoryo na pang-edukasyon na multi-wika na may malawak na mga pagsasalin +- Nakabalangkas sa mga module ng aralin (1-Introduction hanggang 6-Data-Science-In-Wild) +- Ang bawat aralin ay may kasamang README, mga notebook, mga gawain, at mga pagsusulit +- Standalone Vue.js na aplikasyon ng pagsusulit para sa pre/post-lesson assessments +- Suporta para sa GitHub Codespaces at VS Code dev containers + +## Mga Utos sa Setup + +### Setup ng Repositoryo +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Setup ng Python Environment +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Setup ng Aplikasyon ng Pagsusulit +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify Documentation Server +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Setup ng Mga Proyekto ng Visualisasyon +Para sa mga proyekto ng visualisasyon tulad ng meaningful-visualizations (lesson 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Workflow ng Pag-develop + +### Paggamit ng Jupyter Notebooks +1. Simulan ang Jupyter sa root ng repositoryo: `jupyter notebook` +2. Mag-navigate sa nais na folder ng aralin +3. Buksan ang mga `.ipynb` file upang magtrabaho sa mga ehersisyo +4. Ang mga notebook ay self-contained na may mga paliwanag at code cells +5. Karamihan sa mga notebook ay gumagamit ng pandas, numpy, at matplotlib - tiyaking naka-install ang mga ito + +### Estruktura ng Aralin +Ang bawat aralin ay karaniwang naglalaman ng: +- `README.md` - Pangunahing nilalaman ng aralin na may teorya at mga halimbawa +- `notebook.ipynb` - Mga praktikal na ehersisyo sa Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` o `assignment.md` - Mga gawain para sa pagsasanay +- `solution/` folder - Mga notebook ng solusyon at code +- `images/` folder - Mga sumusuportang visual na materyales + +### Pag-develop ng Aplikasyon ng Pagsusulit +- Aplikasyon ng Vue.js 2 na may hot-reload sa panahon ng pag-develop +- Ang mga pagsusulit ay naka-imbak sa `quiz-app/src/assets/translations/` +- Ang bawat wika ay may sariling folder ng pagsasalin (en, fr, es, atbp.) +- Ang pagbilang ng pagsusulit ay nagsisimula sa 0 at umaabot hanggang 39 (40 pagsusulit sa kabuuan) + +### Pagdaragdag ng Mga Pagsasalin +- Ang mga pagsasalin ay inilalagay sa `translations/` folder sa root ng repositoryo +- Ang bawat wika ay may kumpletong estruktura ng aralin na ginaya mula sa Ingles +- Automated na pagsasalin sa pamamagitan ng GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Mga Tagubilin sa Pagsubok + +### Pagsubok ng Aplikasyon ng Pagsusulit +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Pagsubok ng Notebook +- Walang automated na test framework para sa mga notebook +- Manu-manong pag-validate: Patakbuhin ang lahat ng cells nang sunod-sunod upang tiyakin na walang error +- Siguraduhing naa-access ang mga data file at tama ang mga output +- Tiyakin na maayos ang pag-render ng mga visualisasyon + +### Pagsubok ng Dokumentasyon +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Mga Pag-check ng Kalidad ng Code +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Mga Alituntunin sa Estilo ng Code + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Sundin ang PEP 8 na mga alituntunin sa estilo para sa Python code +- Gumamit ng malinaw na pangalan ng variable na nagpapaliwanag sa data na sinusuri +- Maglagay ng markdown cells na may mga paliwanag bago ang mga code cells +- Panatilihing nakatuon ang mga code cells sa iisang konsepto o operasyon +- Gumamit ng pandas para sa manipulasyon ng data, matplotlib para sa visualisasyon +- Karaniwang pattern ng import: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Sundin ang Vue.js 2 na gabay sa estilo at pinakamahusay na mga kasanayan +- ESLint configuration sa `quiz-app/package.json` +- Gumamit ng Vue single-file components (.vue files) +- Panatilihin ang arkitektura na nakabatay sa mga bahagi +- Patakbuhin ang `npm run lint` bago mag-commit ng mga pagbabago + +### Markdown Documentation +- Gumamit ng malinaw na hierarchy ng mga heading (# ## ### atbp.) +- Maglagay ng mga code block na may mga specifier ng wika +- Magdagdag ng alt text para sa mga imahe +- Mag-link sa mga kaugnay na aralin at mapagkukunan +- Panatilihing maayos ang haba ng linya para sa readability + +### Organisasyon ng File +- Nilalaman ng aralin sa mga folder na may numero (01-defining-data-science, atbp.) +- Mga solusyon sa dedikadong `solution/` subfolders +- Ang mga pagsasalin ay ginagaya ang estruktura ng Ingles sa `translations/` folder +- Panatilihin ang mga data file sa `data/` o mga folder na partikular sa aralin + +## Build at Deployment + +### Deployment ng Aplikasyon ng Pagsusulit +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Deployment ng Azure Static Web Apps +Ang quiz-app ay maaaring i-deploy sa Azure Static Web Apps: +1. Gumawa ng Azure Static Web App resource +2. Ikonekta sa GitHub repository +3. I-configure ang mga setting ng build: + - Lokasyon ng app: `quiz-app` + - Lokasyon ng output: `dist` +4. Ang workflow ng GitHub Actions ay awtomatikong mag-deploy kapag may push + +### Site ng Dokumentasyon +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Ang repositoryo ay may kasamang dev container configuration +- Ang Codespaces ay awtomatikong nagse-set up ng Python at Node.js environment +- Buksan ang repositoryo sa Codespace sa pamamagitan ng GitHub UI +- Ang lahat ng dependencies ay awtomatikong naka-install + +## Mga Alituntunin sa Pull Request + +### Bago Mag-submit +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Format ng PR Title +- Gumamit ng malinaw, deskriptibong mga pamagat +- Format: `[Component] Maikling paglalarawan` +- Mga Halimbawa: + - `[Lesson 7] Ayusin ang Python notebook import error` + - `[Quiz App] Magdagdag ng German translation` + - `[Docs] I-update ang README na may bagong prerequisites` + +### Mga Kinakailangang Pag-check +- Siguraduhing tumatakbo ang lahat ng code nang walang error +- Tiyakin na ang mga notebook ay ganap na na-eexecute +- Kumpirmahin na matagumpay ang pag-build ng Vue.js apps +- Suriin na gumagana ang mga link ng dokumentasyon +- Subukan ang aplikasyon ng pagsusulit kung binago +- Siguraduhin na ang mga pagsasalin ay may pare-parehong estruktura + +### Mga Alituntunin sa Kontribusyon +- Sundin ang umiiral na estilo ng code at mga pattern +- Magdagdag ng mga paliwanag na komento para sa kumplikadong lohika +- I-update ang kaugnay na dokumentasyon +- Subukan ang mga pagbabago sa iba't ibang module ng aralin kung naaangkop +- Suriin ang CONTRIBUTING.md file + +## Karagdagang Tala + +### Karaniwang Ginagamit na Mga Library +- **pandas**: Manipulasyon at pagsusuri ng data +- **numpy**: Numerical computing +- **matplotlib**: Visualisasyon at pag-plot ng data +- **seaborn**: Statistical data visualization (ilang aralin) +- **scikit-learn**: Machine learning (mga advanced na aralin) + +### Paggamit ng Mga Data File +- Ang mga data file ay matatagpuan sa `data/` folder o mga direktoryo na partikular sa aralin +- Karamihan sa mga notebook ay inaasahan ang mga data file sa mga relative na path +- Ang mga CSV file ang pangunahing format ng data +- Ang ilang aralin ay gumagamit ng JSON para sa mga halimbawa ng non-relational na data + +### Suporta sa Multi-Wika +- 40+ na pagsasalin ng wika sa pamamagitan ng automated na GitHub Actions +- Workflow ng pagsasalin sa `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Ang mga pagsasalin ay nasa `translations/` folder na may mga code ng wika +- Ang mga pagsasalin ng pagsusulit ay nasa `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Mga Opsyon sa Development Environment +1. **Local Development**: Mag-install ng Python, Jupyter, Node.js nang lokal +2. **GitHub Codespaces**: Cloud-based na instant development environment +3. **VS Code Dev Containers**: Lokal na container-based na development +4. **Binder**: I-launch ang mga notebook sa cloud (kung naka-configure) + +### Mga Alituntunin sa Nilalaman ng Aralin +- Ang bawat aralin ay standalone ngunit bumubuo sa mga naunang konsepto +- Ang mga pre-lesson quiz ay sumusubok sa naunang kaalaman +- Ang mga post-lesson quiz ay nagpapatibay ng pagkatuto +- Ang mga gawain ay nagbibigay ng praktikal na pagsasanay +- Ang mga sketchnotes ay nagbibigay ng visual na buod + +### Pag-troubleshoot ng Karaniwang Mga Isyu + +**Mga Isyu sa Jupyter Kernel:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Mga Pagkabigo sa npm Install:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Mga Error sa Import sa Notebook:** +- Siguraduhing naka-install ang lahat ng kinakailangang library +- Suriin ang compatibility ng bersyon ng Python (inirerekomenda ang Python 3.7+) +- Tiyakin na naka-activate ang virtual environment + +**Hindi Naglo-load ang Docsify:** +- Siguraduhing nagseserbisyo mula sa root ng repositoryo +- Suriin na umiiral ang `index.html` +- Tiyakin ang tamang network access (port 3000) + +### Mga Pagsasaalang-alang sa Performance +- Ang malalaking dataset ay maaaring tumagal ng oras upang mag-load sa mga notebook +- Ang pag-render ng visualisasyon ay maaaring mabagal para sa mga kumplikadong plot +- Ang Vue.js dev server ay nagbibigay-daan sa hot-reload para sa mabilis na iterasyon +- Ang mga production build ay na-optimize at minified + +### Mga Tala sa Seguridad +- Walang sensitibong data o mga kredensyal ang dapat i-commit +- Gumamit ng environment variables para sa anumang API keys sa mga cloud lessons +- Ang mga aralin na may kaugnayan sa Azure ay maaaring mangailangan ng mga kredensyal ng Azure account +- Panatilihing updated ang mga dependencies para sa mga security patch + +## Pag-aambag sa Mga Pagsasalin +- Ang mga automated na pagsasalin ay pinamamahalaan sa pamamagitan ng GitHub Actions +- Malugod na tinatanggap ang mga manu-manong pagwawasto para sa katumpakan ng pagsasalin +- Sundin ang umiiral na estruktura ng folder ng pagsasalin +- I-update ang mga link ng pagsusulit upang isama ang parameter ng wika: `?loc=fr` +- Subukan ang mga isinaling aralin para sa tamang pag-render + +## Kaugnay na Mga Mapagkukunan +- Pangunahing kurikulum: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Discussion Forum: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Iba pang kurikulum ng Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Pagpapanatili ng Proyekto +- Regular na pag-update upang mapanatiling kasalukuyan ang nilalaman +- Malugod na tinatanggap ang mga kontribusyon ng komunidad +- Ang mga isyu ay sinusubaybayan sa GitHub +- Ang mga PR ay sinusuri ng mga tagapangalaga ng kurikulum +- Buwanang pagsusuri at pag-update ng nilalaman + +--- + +**Paunawa**: +Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagama't sinisikap naming maging tumpak, mangyaring tandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito. \ No newline at end of file diff --git a/translations/tl/README.md b/translations/tl/README.md index 9f6e40e5..1e16cbb8 100644 --- a/translations/tl/README.md +++ b/translations/tl/README.md @@ -1,19 +1,19 @@ # Data Science para sa mga Baguhan - Isang Kurikulum -Azure Cloud Advocates sa Microsoft ay masayang nag-aalok ng isang 10-linggong, 20-leksyon na kurikulum tungkol sa Data Science. Ang bawat leksyon ay may kasamang pre-leksyon at post-leksyon na mga pagsusulit, nakasulat na mga tagubilin para sa pagsasagawa ng leksyon, solusyon, at takdang-aralin. Ang aming proyekto-based na pedagogy ay nagbibigay-daan sa iyo na matuto habang gumagawa, isang napatunayang paraan para matutunan ang mga bagong kasanayan. +Azure Cloud Advocates sa Microsoft ay masayang nag-aalok ng 10-linggong, 20-aralin na kurikulum tungkol sa Data Science. Ang bawat aralin ay may kasamang pre-lesson at post-lesson na mga pagsusulit, nakasulat na mga tagubilin para sa pagsasagawa ng aralin, solusyon, at takdang-aralin. Ang aming project-based na paraan ng pagtuturo ay nagbibigay-daan sa iyo na matuto habang gumagawa, isang napatunayang paraan para mas matandaan ang mga bagong kasanayan. **Taos-pusong pasasalamat sa aming mga may-akda:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Espesyal na pasasalamat 🙏 sa aming [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) na mga may-akda, tagasuri, at mga kontribyutor ng nilalaman,** kabilang sina Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Espesyal na pasasalamat 🙏 sa aming [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) na mga may-akda, tagasuri, at mga nag-ambag ng nilalaman,** kabilang sina Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote ni @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tl.png)| @@ -22,7 +22,7 @@ Azure Cloud Advocates sa Microsoft ay masayang nag-aalok ng isang 10-linggong, 2 ### 🌐 Suporta sa Multi-Wika -#### Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Automated at Palaging Napapanahon) +#### Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Awtomatik at Palaging Napapanahon) [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](./README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) @@ -35,18 +35,18 @@ Mayroon kaming ongoing na Discord learn with AI series, alamin pa at sumali sa a ![Learn with AI series](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tl.jpg) -# Ikaw ba ay isang estudyante? +# Ikaw ba ay isang mag-aaral? Simulan gamit ang mga sumusunod na resources: -- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sa pahinang ito, makakahanap ka ng mga resources para sa mga baguhan, Student packs, at maging mga paraan para makakuha ng libreng cert voucher. Isa itong pahina na dapat mong i-bookmark at bisitahin paminsan-minsan dahil ina-update namin ang nilalaman buwan-buwan. -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sumali sa isang global na komunidad ng mga student ambassadors, maaaring ito ang iyong daan papunta sa Microsoft. +- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sa pahinang ito, makakahanap ka ng mga resources para sa mga baguhan, Student packs, at maging mga paraan para makakuha ng libreng cert voucher. Isa itong pahina na dapat mong i-bookmark at bisitahin paminsan-minsan dahil binabago namin ang nilalaman buwan-buwan. +- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Sumali sa global na komunidad ng mga student ambassadors, maaaring ito ang iyong daan papunta sa Microsoft. # Pagsisimula > **Mga Guro**: mayroon kaming [ilang mungkahi](for-teachers.md) kung paano gamitin ang kurikulum na ito. Gusto naming marinig ang inyong feedback [sa aming discussion forum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! -> **[Mga Estudyante](https://aka.ms/student-page)**: upang gamitin ang kurikulum na ito nang mag-isa, i-fork ang buong repo at kumpletuhin ang mga gawain nang mag-isa, simula sa pre-lecture quiz. Pagkatapos, basahin ang leksyon at kumpletuhin ang iba pang mga aktibidad. Subukang gawin ang mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga leksyon sa halip na kopyahin ang solution code; gayunpaman, ang code na iyon ay makikita sa /solutions folders sa bawat project-oriented na leksyon. Isa pang ideya ay ang bumuo ng study group kasama ang mga kaibigan at sabay-sabay na pag-aralan ang nilalaman. Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekumenda namin ang [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). +> **[Mga Mag-aaral](https://aka.ms/student-page)**: upang gamitin ang kurikulum na ito nang mag-isa, i-fork ang buong repo at kumpletuhin ang mga gawain nang mag-isa, simula sa pre-lecture quiz. Pagkatapos, basahin ang lecture at kumpletuhin ang natitirang mga aktibidad. Subukang gumawa ng mga proyekto sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga aralin sa halip na kopyahin ang solution code; gayunpaman, ang code na iyon ay makikita sa /solutions folders sa bawat project-oriented na aralin. Isa pang ideya ay ang bumuo ng study group kasama ang mga kaibigan at sabay-sabay na pag-aralan ang nilalaman. Para sa karagdagang pag-aaral, inirerekomenda namin ang [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). ## Kilalanin ang Koponan @@ -58,55 +58,54 @@ Simulan gamit ang mga sumusunod na resources: ## Pedagogy -Pinili namin ang dalawang pedagogical tenets habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyakin na ito ay project-based at may kasamang madalas na mga pagsusulit. Sa pagtatapos ng serye, matututunan ng mga estudyante ang mga pangunahing prinsipyo ng data science, kabilang ang mga etikal na konsepto, paghahanda ng data, iba't ibang paraan ng pagproseso ng data, data visualization, data analysis, mga tunay na kaso ng paggamit ng data science, at marami pa. +Pinili namin ang dalawang prinsipyo ng pagtuturo habang binubuo ang kurikulum na ito: tiyaking ito ay project-based at may kasamang madalas na mga pagsusulit. Sa pagtatapos ng seryeng ito, matututunan ng mga mag-aaral ang mga pangunahing prinsipyo ng data science, kabilang ang mga etikal na konsepto, paghahanda ng data, iba't ibang paraan ng pagtatrabaho sa data, data visualization, data analysis, mga tunay na kaso ng paggamit ng data science, at marami pa. -Bukod dito, ang isang mababang-stakes na pagsusulit bago ang klase ay nagtatakda ng intensyon ng estudyante patungo sa pag-aaral ng isang paksa, habang ang pangalawang pagsusulit pagkatapos ng klase ay nagtitiyak ng karagdagang pagkatuto. Ang kurikulum na ito ay idinisenyo upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi lamang. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at nagiging mas kumplikado sa pagtatapos ng 10-linggong siklo. +Bukod dito, ang pagsusulit na mababa ang stakes bago ang klase ay nagtatakda ng intensyon ng mag-aaral patungo sa pag-aaral ng isang paksa, habang ang pangalawang pagsusulit pagkatapos ng klase ay nagtitiyak ng karagdagang pagkatuto. Ang kurikulum na ito ay idinisenyo upang maging flexible at masaya at maaaring kunin nang buo o bahagi lamang. Ang mga proyekto ay nagsisimula sa maliit at nagiging mas kumplikado sa pagtatapos ng 10-linggong siklo. -> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) guidelines. Malugod naming tinatanggap ang inyong mga konstruktibong feedback! +> Hanapin ang aming [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) na mga alituntunin. Malugod naming tinatanggap ang inyong nakabubuong feedback! -## Ang bawat leksyon ay may kasamang: +## Ang bawat aralin ay may kasamang: - Opsyonal na sketchnote -- Opsyonal na supplemental video -- Pre-leksyon na warmup quiz -- Nakatalang leksyon -- Para sa mga project-based na leksyon, step-by-step na gabay kung paano gawin ang proyekto -- Mga pagsusuri ng kaalaman +- Opsyonal na karagdagang video +- Pre-lesson warmup quiz +- Nakatalang aralin +- Para sa mga project-based na aralin, step-by-step na gabay kung paano gawin ang proyekto +- Mga pagsusuri sa kaalaman - Isang hamon - Karagdagang babasahin - Takdang-aralin -- [Post-leksyon na pagsusulit](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Post-lesson quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Tungkol sa mga pagsusulit**: Ang lahat ng pagsusulit ay nakapaloob sa Quiz-App folder, para sa kabuuang 40 pagsusulit na may tig-tatlong tanong bawat isa. Ang mga ito ay naka-link mula sa loob ng mga leksyon, ngunit ang quiz app ay maaaring patakbuhin nang lokal o i-deploy sa Azure; sundin ang mga tagubilin sa `quiz-app` folder. Ang mga ito ay unti-unting nilolokal. +> **Tungkol sa mga pagsusulit**: Ang lahat ng pagsusulit ay nakapaloob sa Quiz-App folder, para sa kabuuang 40 pagsusulit na may tig-tatlong tanong bawat isa. Ang mga ito ay naka-link mula sa loob ng mga aralin, ngunit ang quiz app ay maaaring patakbuhin nang lokal o i-deploy sa Azure; sundin ang mga tagubilin sa `quiz-app` folder. Ang mga ito ay unti-unting nilolokal. -## Mga Leksyon +## Mga Aralin |![ Sketchnote ni @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tl.png)| |:---:| | Data Science Para sa Mga Baguhan: Roadmap - _Sketchnote ni [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | - -| Bilang ng Aralin | Paksa | Pangkat ng Aralin | Mga Layunin sa Pag-aaral | Kaugnay na Aralin | May-akda | +| Numero ng Leksyon | Paksa | Pangkat ng Leksyon | Mga Layunin sa Pag-aaral | Kaugnay na Leksyon | May-akda | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Pagpapakahulugan sa Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Matutunan ang mga pangunahing konsepto ng data science at kung paano ito nauugnay sa artificial intelligence, machine learning, at big data. | [aralin](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Etika sa Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Mga Konsepto, Hamon, at Framework ng Etika sa Data. | [aralin](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Pagpapakahulugan sa Data | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Paano ikinuklasipika ang data at ang mga karaniwang pinagmulan nito. | [aralin](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Panimula sa Statistics at Probability | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Ang mga teknik sa matematika ng probability at statistics upang maunawaan ang data. | [aralin](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Paggawa gamit ang Relational Data | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa relational data at ang mga pangunahing kaalaman sa pag-explore at pagsusuri ng relational data gamit ang Structured Query Language, na kilala rin bilang SQL (binibigkas na “see-quell”). | [aralin](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Paggawa gamit ang NoSQL Data | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa non-relational data, ang iba't ibang uri nito, at ang mga pangunahing kaalaman sa pag-explore at pagsusuri ng document databases. | [aralin](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Paggawa gamit ang Python | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga pangunahing kaalaman sa paggamit ng Python para sa pag-explore ng data gamit ang mga library tulad ng Pandas. Inirerekomenda ang pundasyong kaalaman sa Python programming. | [aralin](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Paghahanda ng Data | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga paksa sa mga teknik ng data para sa paglilinis at pagbabago ng data upang matugunan ang mga hamon ng nawawala, hindi tama, o hindi kumpletong data. | [aralin](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Pagpapakita ng Dami | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Matutunan kung paano gamitin ang Matplotlib upang ipakita ang data ng ibon 🦆 | [aralin](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Pagpapakita ng Pamamahagi ng Data | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagpapakita ng mga obserbasyon at trend sa loob ng isang interval. | [aralin](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Pagpapakita ng Proporsyon | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagpapakita ng discrete at grouped percentages. | [aralin](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Pagpapakita ng Relasyon | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagpapakita ng mga koneksyon at correlations sa pagitan ng mga set ng data at ang kanilang mga variable. | [aralin](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Makabuluhang Pagpapakita | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Mga teknik at gabay para gawing mahalaga ang iyong mga pagpapakita para sa epektibong paglutas ng problema at mga insight. | [aralin](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Panimula sa Lifecycle ng Data Science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Panimula sa lifecycle ng data science at ang unang hakbang nito sa pagkuha at pag-extract ng data. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Pagsusuri | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang phase na ito ng lifecycle ng data science ay nakatuon sa mga teknik para sa pagsusuri ng data. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Komunikasyon | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang phase na ito ng lifecycle ng data science ay nakatuon sa pagpapakita ng mga insight mula sa data sa paraang mas madaling maunawaan ng mga gumagawa ng desisyon. | [aralin](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ang serye ng mga araling ito ay nagpapakilala sa data science sa cloud at ang mga benepisyo nito. | [aralin](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pagsasanay ng mga modelo gamit ang Low Code tools. |[aralin](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pag-deploy ng mga modelo gamit ang Azure Machine Learning Studio. | [aralin](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Data Science sa Wild | [Sa Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Mga proyektong pinapatakbo ng data science sa totoong mundo. | [aralin](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Pagpapakahulugan sa Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Matutunan ang mga pangunahing konsepto ng data science at kung paano ito nauugnay sa artificial intelligence, machine learning, at big data. | [lesson](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Etika sa Data Science | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Mga Konsepto, Hamon, at Framework ng Etika sa Data. | [lesson](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Pagpapakahulugan sa Data | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Paano ikinuklasipika ang data at ang mga karaniwang pinagmulan nito. | [lesson](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Panimula sa Statistics at Probability | [Panimula](1-Introduction/README.md) | Ang mga teknik sa matematika ng probability at statistics upang maunawaan ang data. | [lesson](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Paggawa gamit ang Relational Data | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa relational data at ang mga pangunahing kaalaman sa pag-explore at pagsusuri ng relational data gamit ang Structured Query Language, na kilala rin bilang SQL (binibigkas na “see-quell”). | [lesson](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Paggawa gamit ang NoSQL Data | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Panimula sa non-relational data, ang iba't ibang uri nito, at ang mga pangunahing kaalaman sa pag-explore at pagsusuri ng document databases. | [lesson](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Paggawa gamit ang Python | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga pangunahing kaalaman sa paggamit ng Python para sa pag-explore ng data gamit ang mga library tulad ng Pandas. Inirerekomenda ang pundasyong kaalaman sa Python programming. | [lesson](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Paghahanda ng Data | [Paggawa Gamit ang Data](2-Working-With-Data/README.md) | Mga paksa sa mga teknik ng data para sa paglilinis at pagbabago ng data upang matugunan ang mga hamon ng nawawala, hindi tama, o hindi kumpletong data. | [lesson](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Pagpapakita ng Dami | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Matutunan kung paano gamitin ang Matplotlib upang ipakita ang data ng ibon 🦆 | [lesson](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Pagpapakita ng Pamamahagi ng Data | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagpapakita ng mga obserbasyon at trend sa loob ng isang interval. | [lesson](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Pagpapakita ng Proporsyon | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagpapakita ng discrete at grouped percentages. | [lesson](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Pagpapakita ng Relasyon | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Pagpapakita ng mga koneksyon at correlations sa pagitan ng mga set ng data at ang mga variable nito. | [lesson](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Makabuluhang Pagpapakita | [Pagpapakita ng Data](3-Data-Visualization/README.md) | Mga teknik at gabay para gawing mahalaga ang iyong mga pagpapakita para sa epektibong paglutas ng problema at mga insight. | [lesson](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Panimula sa Lifecycle ng Data Science | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Panimula sa lifecycle ng data science at ang unang hakbang nito sa pagkuha at pag-extract ng data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Pagsusuri | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang phase na ito ng lifecycle ng data science ay nakatuon sa mga teknik para sa pagsusuri ng data. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Komunikasyon | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ang phase na ito ng lifecycle ng data science ay nakatuon sa pagpapakita ng mga insight mula sa data sa paraang mas madaling maunawaan ng mga gumagawa ng desisyon. | [lesson](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ang serye ng mga leksyon na ito ay nagpapakilala sa data science sa cloud at ang mga benepisyo nito. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pagsasanay ng mga modelo gamit ang Low Code tools. |[lesson](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Data Science sa Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Pag-deploy ng mga modelo gamit ang Azure Machine Learning Studio. | [lesson](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) at [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Data Science sa Wild | [Sa Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Mga proyektong pinapatakbo ng data science sa totoong mundo. | [lesson](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces @@ -118,27 +117,27 @@ Para sa karagdagang impormasyon, tingnan ang [dokumentasyon ng GitHub](https://d ## VSCode Remote - Containers Sundin ang mga hakbang na ito upang buksan ang repo na ito sa isang container gamit ang iyong lokal na makina at VSCode gamit ang VS Code Remote - Containers extension: -1. Kung ito ang iyong unang beses na gumamit ng development container, tiyaking ang iyong sistema ay nakakatugon sa mga kinakailangan (hal. may naka-install na Docker) sa [dokumentasyon ng pagsisimula](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Kung ito ang iyong unang beses na gumamit ng development container, tiyakin na ang iyong sistema ay nakakatugon sa mga kinakailangan (hal. may naka-install na Docker) sa [dokumentasyon ng pagsisimula](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Upang gamitin ang repository na ito, maaari mong buksan ang repository sa isang nakahiwalay na Docker volume: **Tandaan**: Sa ilalim ng hood, gagamitin nito ang Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command upang i-clone ang source code sa isang Docker volume sa halip na sa lokal na filesystem. Ang [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ang mas pinapaboran na mekanismo para sa pag-persist ng data ng container. -O buksan ang isang lokal na na-clone o na-download na bersyon ng repository: +O buksan ang lokal na na-clone o na-download na bersyon ng repository: - I-clone ang repository na ito sa iyong lokal na filesystem. - Pindutin ang F1 at piliin ang **Remote-Containers: Open Folder in Container...** command. - Piliin ang na-clone na kopya ng folder na ito, hintayin ang pagsisimula ng container, at subukan ang mga bagay. -## Offline na access +## Offline na Pag-access Maaari mong patakbuhin ang dokumentasyong ito offline gamit ang [Docsify](https://docsify.js.org/#/). I-fork ang repo na ito, [i-install ang Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sa iyong lokal na makina, pagkatapos sa root folder ng repo na ito, i-type ang `docsify serve`. Ang website ay magsisilbi sa port 3000 sa iyong localhost: `localhost:3000`. > Tandaan, ang mga notebook ay hindi mairender sa pamamagitan ng Docsify, kaya kapag kailangan mong patakbuhin ang isang notebook, gawin iyon nang hiwalay sa VS Code gamit ang Python kernel. -## Iba pang Kurikulum +## Iba Pang Kurikulum -Ang aming team ay gumagawa ng iba pang kurikulum! Tingnan ang: +Ang aming team ay gumagawa ng iba pang kurikulum! Tingnan: - [Edge AI para sa Mga Baguhan](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents para sa Mga Baguhan](https://aka.ms/ai-agents-beginners) @@ -158,9 +157,19 @@ Ang aming team ay gumagawa ng iba pang kurikulum! Tingnan ang: - [Mastering GitHub Copilot para sa AI Paired Programming](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) - [XR Development para sa Mga Baguhan](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [Mastering GitHub Copilot para sa C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) -- [Piliin ang Iyong Sariling Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) + +## Pagkuha ng Tulong + +Kung ikaw ay nahihirapan o may mga tanong tungkol sa paggawa ng AI apps, sumali sa: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Kung mayroon kang feedback sa produkto o mga error habang gumagawa, bisitahin: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Paunawa**: -Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagama't sinisikap naming maging tumpak, mangyaring tandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito. \ No newline at end of file +Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bagama't sinisikap naming maging tumpak, mangyaring tandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na pinagmulan. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito. \ No newline at end of file diff --git a/translations/tr/AGENTS.md b/translations/tr/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..e0742bfd --- /dev/null +++ b/translations/tr/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Proje Genel Bakış + +Başlangıç seviyesindeki Veri Bilimi, Microsoft Azure Cloud Advocates tarafından oluşturulan kapsamlı bir 10 haftalık, 20 derslik müfredattır. Bu depo, Jupyter defterleri, interaktif testler ve uygulamalı ödevler içeren proje tabanlı derslerle temel veri bilimi kavramlarını öğretmek için bir öğrenme kaynağıdır. + +**Anahtar Teknolojiler:** +- **Jupyter Notebooks**: Python 3 kullanılarak birincil öğrenme aracı +- **Python Kütüphaneleri**: pandas, numpy, matplotlib veri analizi ve görselleştirme için +- **Vue.js 2**: Test uygulaması (quiz-app klasörü) +- **Docsify**: Çevrimdışı erişim için dokümantasyon sitesi oluşturucu +- **Node.js/npm**: JavaScript bileşenleri için paket yönetimi +- **Markdown**: Tüm ders içeriği ve dokümantasyon + +**Mimari:** +- Çok dilli eğitim deposu, kapsamlı çevirilerle +- Ders modüllerine yapılandırılmış (1-Giriş'ten 6-Vahşi Veri Bilimi'ne kadar) +- Her ders README, defterler, ödevler ve testler içerir +- Bağımsız Vue.js test uygulaması, ders öncesi/sonrası değerlendirmeler için +- GitHub Codespaces ve VS Code geliştirme konteynerleri desteği + +## Kurulum Komutları + +### Depo Kurulumu +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python Ortamı Kurulumu +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Test Uygulaması Kurulumu +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify Dokümantasyon Sunucusu +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Görselleştirme Projeleri Kurulumu +Örneğin anlamlı görselleştirmeler (ders 13) için: +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Geliştirme İş Akışı + +### Jupyter Notebooks ile Çalışma +1. Depo kökünde Jupyter'i başlatın: `jupyter notebook` +2. İstediğiniz ders klasörüne gidin +3. Egzersizleri çalışmak için `.ipynb` dosyalarını açın +4. Defterler, açıklamalar ve kod hücreleri ile kendi içinde açıklayıcıdır +5. Çoğu defter pandas, numpy ve matplotlib kullanır - bunların yüklü olduğundan emin olun + +### Ders Yapısı +Her ders genellikle şunları içerir: +- `README.md` - Teori ve örneklerle ana ders içeriği +- `notebook.ipynb` - Uygulamalı Jupyter defteri egzersizleri +- `assignment.ipynb` veya `assignment.md` - Uygulama ödevleri +- `solution/` klasörü - Çözüm defterleri ve kodları +- `images/` klasörü - Destekleyici görsel materyaller + +### Test Uygulaması Geliştirme +- Vue.js 2 uygulaması, geliştirme sırasında sıcak yükleme ile +- Testler `quiz-app/src/assets/translations/` içinde saklanır +- Her dilin kendi çeviri klasörü vardır (en, fr, es, vb.) +- Test numaralandırması 0'dan başlar ve 39'a kadar gider (toplam 40 test) + +### Çeviriler Eklemek +- Çeviriler depo kökündeki `translations/` klasörüne gider +- Her dil, İngilizce yapıdan aynen kopyalanır +- GitHub Actions ile otomatik çeviri (co-op-translator.yml) + +## Test Talimatları + +### Test Uygulaması Testi +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Defter Testi +- Defterler için otomatik test çerçevesi yoktur +- Manuel doğrulama: Tüm hücreleri sırayla çalıştırarak hata olmadığından emin olun +- Veri dosyalarının erişilebilir olduğunu ve çıktılarının doğru şekilde üretildiğini doğrulayın +- Görselleştirmelerin düzgün şekilde oluşturulduğunu kontrol edin + +### Dokümantasyon Testi +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kod Kalitesi Kontrolleri +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Kod Stili Yönergeleri + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Python kodu için PEP 8 stil yönergelerini takip edin +- Analiz edilen veriyi açıklayan açık değişken adları kullanın +- Kod hücrelerinden önce açıklamalar içeren markdown hücreleri ekleyin +- Kod hücrelerini tek bir kavram veya işlem üzerinde odaklanmış tutun +- Veri manipülasyonu için pandas, görselleştirme için matplotlib kullanın +- Yaygın import deseni: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Vue.js 2 stil rehberi ve en iyi uygulamaları takip edin +- `quiz-app/package.json` içinde ESLint yapılandırması +- Vue tek dosya bileşenleri (.vue dosyaları) kullanın +- Bileşen tabanlı mimariyi koruyun +- Değişiklikleri göndermeden önce `npm run lint` çalıştırın + +### Markdown Dokümantasyonu +- Açık başlık hiyerarşisi kullanın (# ## ### vb.) +- Dil belirleyicilerle kod blokları ekleyin +- Görseller için alt metin ekleyin +- İlgili derslere ve kaynaklara bağlantı verin +- Okunabilirlik için satır uzunluklarını makul tutun + +### Dosya Organizasyonu +- Ders içeriği numaralandırılmış klasörlerde (01-defining-data-science, vb.) +- Çözümler özel `solution/` alt klasörlerinde +- Çeviriler İngilizce yapıyı `translations/` klasöründe yansıtır +- Veri dosyalarını `data/` veya ders özel klasörlerinde tutun + +## Derleme ve Dağıtım + +### Test Uygulaması Dağıtımı +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps Dağıtımı +Test uygulaması Azure Static Web Apps'e dağıtılabilir: +1. Azure Static Web App kaynağı oluşturun +2. GitHub deposuna bağlanın +3. Derleme ayarlarını yapılandırın: + - Uygulama konumu: `quiz-app` + - Çıktı konumu: `dist` +4. GitHub Actions iş akışı, gönderim üzerine otomatik olarak dağıtım yapar + +### Dokümantasyon Sitesi +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Depo, geliştirme konteyner yapılandırması içerir +- Codespaces, Python ve Node.js ortamını otomatik olarak kurar +- GitHub arayüzü üzerinden depoyu Codespace'de açın +- Tüm bağımlılıklar otomatik olarak yüklenir + +## Çekme İsteği Yönergeleri + +### Göndermeden Önce +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR Başlık Formatı +- Açık, açıklayıcı başlıklar kullanın +- Format: `[Bileşen] Kısa açıklama` +- Örnekler: + - `[Ders 7] Python defteri import hatasını düzelt` + - `[Test Uygulaması] Almanca çeviri ekle` + - `[Dokümanlar] Yeni ön koşullarla README'yi güncelle` + +### Gerekli Kontroller +- Tüm kodun hatasız çalıştığından emin olun +- Defterlerin tamamen çalıştığını doğrulayın +- Vue.js uygulamalarının başarıyla derlendiğini doğrulayın +- Dokümantasyon bağlantılarının çalıştığını kontrol edin +- Test uygulamasını değiştirilmişse test edin +- Çevirilerin tutarlı yapı koruduğunu doğrulayın + +### Katkı Yönergeleri +- Mevcut kod stilini ve desenlerini takip edin +- Karmaşık mantık için açıklayıcı yorumlar ekleyin +- İlgili dokümantasyonu güncelleyin +- Değişiklikleri farklı ders modüllerinde test edin (uygulanabilir ise) +- CONTRIBUTING.md dosyasını inceleyin + +## Ek Notlar + +### Kullanılan Yaygın Kütüphaneler +- **pandas**: Veri manipülasyonu ve analizi +- **numpy**: Sayısal hesaplama +- **matplotlib**: Veri görselleştirme ve grafik çizimi +- **seaborn**: İstatistiksel veri görselleştirme (bazı derslerde) +- **scikit-learn**: Makine öğrenimi (ileri düzey derslerde) + +### Veri Dosyaları ile Çalışma +- Veri dosyaları `data/` klasöründe veya ders özel dizinlerinde bulunur +- Çoğu defter, veri dosyalarını göreceli yollarda bekler +- CSV dosyaları birincil veri formatıdır +- Bazı dersler, ilişkisel olmayan veri örnekleri için JSON kullanır + +### Çok Dilli Destek +- 40+ dil çevirisi, otomatik GitHub Actions ile +- Çeviri iş akışı `.github/workflows/co-op-translator.yml` içinde +- Çeviriler `translations/` klasöründe dil kodları ile +- Test çevirileri `quiz-app/src/assets/translations/` içinde + +### Geliştirme Ortamı Seçenekleri +1. **Yerel Geliştirme**: Python, Jupyter, Node.js yerel olarak kurun +2. **GitHub Codespaces**: Bulut tabanlı anında geliştirme ortamı +3. **VS Code Geliştirme Konteynerleri**: Yerel konteyner tabanlı geliştirme +4. **Binder**: Defterleri bulutta başlatın (eğer yapılandırılmışsa) + +### Ders İçeriği Yönergeleri +- Her ders bağımsızdır ancak önceki kavramlar üzerine inşa edilir +- Ders öncesi testler, ön bilgiyi test eder +- Ders sonrası testler öğrenmeyi pekiştirir +- Ödevler uygulamalı pratik sağlar +- Sketchnotes görsel özetler sunar + +### Yaygın Sorunları Giderme + +**Jupyter Çekirdek Sorunları:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm Kurulum Hataları:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Defterlerde İthalat Hataları:** +- Gerekli tüm kütüphanelerin yüklü olduğundan emin olun +- Python sürüm uyumluluğunu kontrol edin (Python 3.7+ önerilir) +- Sanal ortamın etkinleştirildiğinden emin olun + +**Docsify Yüklenmiyor:** +- Depo kökünden hizmet verdiğinizden emin olun +- `index.html` dosyasının mevcut olduğunu kontrol edin +- Doğru ağ erişimini sağlayın (port 3000) + +### Performans Dikkatleri +- Büyük veri setleri defterlerde yüklenirken zaman alabilir +- Karmaşık grafikler için görselleştirme oluşturma yavaş olabilir +- Vue.js geliştirme sunucusu hızlı yineleme için sıcak yükleme sağlar +- Üretim derlemeleri optimize edilmiş ve küçültülmüştür + +### Güvenlik Notları +- Hassas veri veya kimlik bilgileri gönderilmemelidir +- Bulut derslerinde API anahtarları için ortam değişkenlerini kullanın +- Azure ile ilgili dersler Azure hesap kimlik bilgileri gerektirebilir +- Güvenlik yamaları için bağımlılıkları güncel tutun + +## Çevirilere Katkı +- Otomatik çeviriler GitHub Actions ile yönetilir +- Çeviri doğruluğu için manuel düzeltmeler memnuniyetle karşılanır +- Mevcut çeviri klasör yapısını takip edin +- Test bağlantılarını dil parametresiyle güncelleyin: `?loc=fr` +- Çevrilmiş derslerin düzgün şekilde görüntülendiğini test edin + +## İlgili Kaynaklar +- Ana müfredat: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Öğrenci Merkezi: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Tartışma Forumu: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Diğer Microsoft müfredatları: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Proje Bakımı +- İçeriği güncel tutmak için düzenli güncellemeler +- Topluluk katkıları memnuniyetle karşılanır +- GitHub'da sorunlar takip edilir +- Çekme istekleri müfredat bakımcıları tarafından gözden geçirilir +- Aylık içerik incelemeleri ve güncellemeler + +--- + +**Feragatname**: +Bu belge, AI çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluğu sağlamak için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul edilmez. \ No newline at end of file diff --git a/translations/tr/README.md b/translations/tr/README.md index 53c75cd4..dd1263dc 100644 --- a/translations/tr/README.md +++ b/translations/tr/README.md @@ -1,20 +1,20 @@ # Veri Bilimi için Başlangıç - Bir Müfredat -[![GitHub Codespaces'ta Aç](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) +[![GitHub Codespaces'te Aç](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub lisansı](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub katkıda bulunanlar](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub sorunlar](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) -[![GitHub çekme talepleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PR'ler Hoş Geldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub izleyiciler](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) @@ -25,29 +25,29 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Azure AI Foundry Geliştirici Forumu](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) -Microsoft'taki Azure Cloud Advocates ekibi, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyor. Her ders, ders öncesi ve sonrası sınavlar, dersin tamamlanması için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmenizi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir. +Microsoft'taki Azure Cloud Advocates ekibi, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyor. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersin tamamlanması için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmenizi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir. **Yazarlarımıza içten teşekkürler:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlerimize ve içerik katkıda bulunanlarımıza,** özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), +**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara,** özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) -|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tr.png)| +|![@sketchthedocs tarafından Sketchnote https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.tr.png)| |:---:| -| Veri Bilimi için Başlangıç - 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30 Eylül 2025 tarihleri arasında katılın. GitHub Copilot'u Veri Bilimi için kullanma ipuçlarını ve püf noktalarını öğrenin. +AI ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi edinin ve [AI ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord) etkinliğine 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında katılın. Veri Bilimi için GitHub Copilot kullanımı hakkında ipuçları ve püf noktaları alacaksınız. ![AI ile Öğrenme Serisi](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.tr.jpg) @@ -55,14 +55,14 @@ AI ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi edinin ve [AI ile Öğre Aşağıdaki kaynaklarla başlayabilirsiniz: -- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada başlangıç kaynakları, öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yollarını bulabilirsiniz. Bu sayfayı sık kullanılanlara ekleyip zaman zaman kontrol etmenizi öneririz çünkü içeriği en az ayda bir değiştiriyoruz. -- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu sizin Microsoft'a giriş yolunuz olabilir. +- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada başlangıç kaynakları, öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yollarını bulabilirsiniz. Bu sayfayı sık sık kontrol etmek isteyebilirsiniz çünkü içeriği en az ayda bir değiştiriyoruz. +- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu Microsoft'a giriş yolunuz olabilir. # Başlarken -> **Eğitmenler**: Bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) bekliyoruz! +> **Öğretmenler**: Bu müfredatı nasıl kullanabileceğinizle ilgili [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) paylaşmanızı çok isteriz! -> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: Bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu çatallayın ve ders öncesi sınavla başlayarak alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın. Ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak bu kod, her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Bir diğer fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturup içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz. +> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: Bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu çatallayın ve ders öncesi quiz ile başlayarak alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın. Ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak bu kod, her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturmak ve içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz. ## Ekibi Tanıyın @@ -74,70 +74,70 @@ Aşağıdaki kaynaklarla başlayabilirsiniz: ## Pedagoji -Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık sınavlar içermesi. Bu serinin sonunda, öğrenciler veri biliminin temel ilkelerini, etik kavramları, veri hazırlama yöntemlerini, veriyle çalışma yollarını, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya uygulamaları ve daha fazlasını öğrenmiş olacaklar. +Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık quizler içermesi. Bu serinin sonunda, öğrenciler veri biliminin temel ilkelerini, etik kavramları, veri hazırlama, veriyle çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya uygulamaları ve daha fazlasını öğrenmiş olacaklar. -Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir sınav, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir sınav daha fazla bilgiyi pekiştirir. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. +Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir quiz, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz daha fazla bilgiyi pekiştirir. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir. -> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkı Sağlama](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi bekliyoruz! +> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkı Sağlama](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz! ## Her ders şunları içerir: - İsteğe bağlı sketchnote - İsteğe bağlı ek video -- Ders öncesi ısınma sınavı +- Ders öncesi ısınma quiz - Yazılı ders - Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan rehberler - Bilgi kontrolleri - Bir meydan okuma -- Ek okuma materyalleri +- Ek okuma - Ödev -- [Ders sonrası sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) +- [Ders sonrası quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **Sınavlar hakkında bir not**: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer alır, toplamda her biri üç sorudan oluşan 40 sınav vardır. Derslerin içinden bağlantılıdır, ancak sınav uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Sınavlar kademeli olarak yerelleştirilmektedir. +> **Quizler hakkında bir not**: Tüm quizler Quiz-App klasöründe yer alır, toplamda üçer sorudan oluşan 40 quiz vardır. Derslerin içinden bağlantılıdır, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Quizler kademeli olarak yerelleştirilmektedir. ## Dersler |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.tr.png)| |:---:| -| Veri Bilimi Başlangıç Seviyesi: Yol Haritası - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından hazırlanan Sketchnote_ | +| Veri Bilimi için Başlangıç: Yol Haritası - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile ilişkisini öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Veri Bilimi Etiği | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri etiği kavramları, zorlukları ve çerçeveleri. | [ders](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile nasıl ilişkili olduğunu öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Veri Bilimi Etiği | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri etiği kavramları, zorluklar ve çerçeveler. | [ders](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistik matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Structured Query Language (SQL) olarak bilinen dil ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, çeşitli türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistiklerin matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | İlişkisel Verilerle Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel verilere giriş ve Structured Query Language (SQL) olarak bilinen dil ile ilişkisel verileri keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | NoSQL Verilerle Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan verilere giriş, çeşitli türleri ve belge tabanlı veritabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanmanın temelleri. Python programlama konusunda temel bir anlayış önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, hatalı veya eksik verilerle başa çıkmak için veri temizleme ve dönüştürme teknikleri üzerine konular. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Miktarları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verilerini görselleştirmeyi öğrenin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, hatalı veya eksik verilerle başa çıkmak için verileri temizleme ve dönüştürme teknikleri üzerine konular. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Miktarları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Kuş verilerini 🦆 görselleştirmek için Matplotlib kullanmayı öğrenin. | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Veri Dağılımlarını Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralık içindeki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Oranları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Ayrık ve gruplandırılmış yüzdeleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Sorun çözme ve içgörüler için görselleştirmelerinizi değerli hale getirmek için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri toplama ve çıkarma adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analiz | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, veriyi analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, veriden elde edilen içgörüleri karar vericilerin daha kolay anlamasını sağlayacak şekilde sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Etkili problem çözme ve içgörüler için görselleştirmelerinizi değerli kılmak için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri toplama ve çıkarma adımına giriş. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analiz | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, verileri analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, verilerden elde edilen içgörüleri karar vericilerin anlamasını kolaylaştıracak şekilde sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu ders serisi, bulutta veri bilimine ve avantajlarına giriş yapar. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modelleri eğitme. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modeller eğitme. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modelleri dağıtma. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Doğada Veri Bilimi | [Doğada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 20 | Gerçek Hayatta Veri Bilimi | [Gerçek Hayatta](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces -Bu örneği bir Codespace'de açmak için şu adımları izleyin: +Bu örneği bir Codespace'te açmak için şu adımları izleyin: 1. Code açılır menüsüne tıklayın ve Codespaces ile Aç seçeneğini seçin. -2. Pencerenin altındaki + Yeni Codespace seçeneğini seçin. -Daha fazla bilgi için [GitHub belgelerine](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) göz atın. +2. Pencerenin altındaki + Yeni codespace seçeneğini seçin. +Daha fazla bilgi için [GitHub dokümantasyonuna](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) göz atın. ## VSCode Remote - Containers -Bu depoyu yerel makineniz ve VSCode kullanarak bir konteynerde açmak için VS Code Remote - Containers uzantısını kullanarak şu adımları izleyin: +Bu depoyu yerel makineniz ve VSCode kullanarak bir konteynerde açmak için şu adımları izleyin: -1. İlk kez bir geliştirme konteyneri kullanıyorsanız, sisteminizin ön gereksinimleri karşıladığından emin olun (örneğin, Docker kurulu olmalı) [başlangıç belgelerinde](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). +1. Eğer bu, bir geliştirme konteynerini ilk kez kullanışınızsa, sisteminizin ön gereksinimleri karşıladığından emin olun (örneğin, [Docker yüklü olmalı](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)). Bu depoyu kullanmak için, ya depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz: -**Not**: Arka planda, bu işlem Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanarak kaynak kodunu yerel dosya sistemi yerine bir Docker hacmine klonlayacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır. +**Not**: Arka planda, bu işlem, kaynak kodunu yerel dosya sistemi yerine bir Docker hacminde klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/), konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır. Ya da yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir depo sürümünü açabilirsiniz: @@ -147,33 +147,43 @@ Ya da yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir depo sürümünü açabilir ## Çevrimdışı erişim -Bu belgeleri [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, [Docsify'i kurun](https://docsify.js.org/#/quickstart) yerel makinenize, ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'ta 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`. +Bu dokümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu forklayın, [Docsify'i yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) ve ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'ta 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`. -> Not, not defterleri Docsify üzerinden görüntülenmeyecektir, bu nedenle bir not defteri çalıştırmanız gerektiğinde bunu ayrı olarak VS Code'da bir Python çekirdeği çalıştırarak yapın. +> Not, not defterleri Docsify üzerinden görüntülenmeyecektir, bu yüzden bir not defterini çalıştırmanız gerektiğinde, bunu ayrı olarak bir Python çekirdeği çalıştıran VS Code'da yapın. ## Diğer Müfredatlar -Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın: - -- [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) -- [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) -- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners) -- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) -- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) -- [Generative AI with Java](https://aka.ms/genaijava) -- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners) -- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners) -- [Bash for Beginners](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) -- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) -- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) -- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) -- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) -- [Machine Learning for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) -- [XR Development for Beginners](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) -- [Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) -- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) -- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) -- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Göz atın: + +- [Başlangıç için Edge AI](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) +- [Başlangıç için AI Ajanları](https://aka.ms/ai-agents-beginners) +- [Başlangıç için Üretken AI](https://aka.ms/genai-beginners) +- [Başlangıç için Üretken AI .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) +- [JavaScript ile Üretken AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) +- [Java ile Üretken AI](https://aka.ms/genaijava) +- [Başlangıç için AI](https://aka.ms/ai-beginners) +- [Başlangıç için Veri Bilimi](https://aka.ms/datascience-beginners) +- [Başlangıç için Bash](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners) +- [Başlangıç için Makine Öğrenimi](https://aka.ms/ml-beginners) +- [Başlangıç için Siber Güvenlik](https://github.com/microsoft/Security-101) +- [Başlangıç için Web Geliştirme](https://aka.ms/webdev-beginners) +- [Başlangıç için IoT](https://aka.ms/iot-beginners) +- [Başlangıç için Makine Öğrenimi](https://aka.ms/ml-beginners) +- [Başlangıç için XR Geliştirme](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) +- [AI Eşli Programlama için GitHub Copilot'u Ustalaştırma](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) +- [Başlangıç için XR Geliştirme](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) +- [C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot'u Ustalaştırma](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) +- [Kendi Copilot Maceranızı Seçin](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) + +## Yardım Alma + +Takıldığınızda veya AI uygulamaları oluşturma hakkında sorularınız olduğunda, katılın: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +Ürün geri bildirimi veya oluşturma sırasında hatalar için ziyaret edin: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- diff --git a/translations/tw/AGENTS.md b/translations/tw/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..1c02531e --- /dev/null +++ b/translations/tw/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## 專案概述 + +《初學者的數據科學》是一個由 Microsoft Azure Cloud Advocates 創建的全面性 10 週、20 課課程。此存儲庫是一個學習資源，通過基於項目的課程教授基礎數據科學概念，包括 Jupyter 筆記本、互動測驗和實作練習。 + +**主要技術：** +- **Jupyter 筆記本**：使用 Python 3 作為主要學習媒介 +- **Python 庫**：pandas、numpy、matplotlib 用於數據分析和可視化 +- **Vue.js 2**：測驗應用程式（quiz-app 資料夾） +- **Docsify**：離線存取的文件站點生成器 +- **Node.js/npm**：JavaScript 元件的套件管理 +- **Markdown**：所有課程內容和文件 + +**架構：** +- 多語言教育存儲庫，提供廣泛的翻譯 +- 結構化為課程模組（1-Introduction 至 6-Data-Science-In-Wild） +- 每課包含 README、筆記本、作業和測驗 +- 獨立的 Vue.js 測驗應用程式，用於課前/課後評估 +- 支援 GitHub Codespaces 和 VS Code 開發容器 + +## 設置指令 + +### 存儲庫設置 +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python 環境設置 +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### 測驗應用程式設置 +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify 文件伺服器 +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### 可視化項目設置 +針對像 meaningful-visualizations（第 13 課）這樣的可視化項目： +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## 開發工作流程 + +### 使用 Jupyter 筆記本 +1. 在存儲庫根目錄啟動 Jupyter：`jupyter notebook` +2. 導航到所需的課程資料夾 +3. 打開 `.ipynb` 文件進行練習 +4. 筆記本是自包含的，包含解釋和代碼單元 +5. 大多數筆記本使用 pandas、numpy 和 matplotlib，請確保已安裝這些庫 + +### 課程結構 +每課通常包含： +- `README.md` - 主要課程內容，包含理論和範例 +- `notebook.ipynb` - 實作 Jupyter 筆記本練習 +- `assignment.ipynb` 或 `assignment.md` - 練習作業 +- `solution/` 資料夾 - 解答筆記本和代碼 +- `images/` 資料夾 - 支援的視覺材料 + +### 測驗應用程式開發 +- Vue.js 2 應用程式，開發期間支援熱重載 +- 測驗存儲於 `quiz-app/src/assets/translations/` +- 每種語言有自己的翻譯資料夾（en、fr、es 等） +- 測驗編號從 0 開始，最多到 39（共 40 個測驗） + +### 添加翻譯 +- 翻譯存放於存儲庫根目錄的 `translations/` 資料夾 +- 每種語言的課程結構與英文完全鏡像 +- 通過 GitHub Actions 自動翻譯（co-op-translator.yml） + +## 測試指導 + +### 測驗應用程式測試 +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### 筆記本測試 +- 筆記本沒有自動化測試框架 +- 手動驗證：按順序運行所有單元以確保無錯誤 +- 確認數據文件可訪問且輸出正確生成 +- 檢查可視化是否正確渲染 + +### 文件測試 +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### 代碼質量檢查 +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## 代碼風格指南 + +### Python（Jupyter 筆記本） +- 遵循 PEP 8 代碼風格指南 +- 使用清晰的變數名稱，說明正在分析的數據 +- 在代碼單元之前包含解釋的 Markdown 單元 +- 代碼單元應專注於單一概念或操作 +- 使用 pandas 進行數據操作，matplotlib 進行可視化 +- 常見的導入模式： + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- 遵循 Vue.js 2 風格指南和最佳實踐 +- ESLint 配置於 `quiz-app/package.json` +- 使用 Vue 單文件元件（.vue 文件） +- 維持基於元件的架構 +- 提交更改前運行 `npm run lint` + +### Markdown 文件 +- 使用清晰的標題層次結構（# ## ### 等） +- 包含帶語言指定的代碼塊 +- 為圖片添加替代文字 +- 鏈接相關課程和資源 +- 保持合理的行長以提高可讀性 + +### 文件組織 +- 課程內容存放於編號資料夾（01-defining-data-science 等） +- 解答存放於專用的 `solution/` 子資料夾 +- 翻譯在 `translations/` 資料夾中鏡像英文結構 +- 數據文件存放於 `data/` 或課程專用資料夾 + +## 構建和部署 + +### 測驗應用程式部署 +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure 靜態 Web 應用部署 +測驗應用程式可部署到 Azure 靜態 Web 應用： +1. 創建 Azure 靜態 Web 應用資源 +2. 連接到 GitHub 存儲庫 +3. 配置構建設置： + - 應用位置：`quiz-app` + - 輸出位置：`dist` +4. GitHub Actions 工作流程會在推送時自動部署 + +### 文件站點 +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- 存儲庫包含開發容器配置 +- Codespaces 自動設置 Python 和 Node.js 環境 +- 通過 GitHub UI 打開存儲庫中的 Codespace +- 所有依賴項自動安裝 + +## 拉取請求指南 + +### 提交前 +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR 標題格式 +- 使用清晰、描述性的標題 +- 格式：`[元件] 簡短描述` +- 範例： + - `[Lesson 7] 修復 Python 筆記本導入錯誤` + - `[Quiz App] 添加德語翻譯` + - `[Docs] 更新 README，新增前置條件` + +### 必要檢查 +- 確保所有代碼無錯誤運行 +- 驗證筆記本完整執行 +- 確認 Vue.js 應用程式成功構建 +- 檢查文件鏈接是否正常 +- 測試修改的測驗應用程式 +- 確認翻譯保持一致結構 + +### 貢獻指南 +- 遵循現有代碼風格和模式 +- 為複雜邏輯添加解釋性註解 +- 更新相關文件 +- 在不同課程模組中測試更改（如適用） +- 查看 CONTRIBUTING.md 文件 + +## 附加說明 + +### 常用庫 +- **pandas**：數據操作和分析 +- **numpy**：數值計算 +- **matplotlib**：數據可視化和繪圖 +- **seaborn**：統計數據可視化（部分課程） +- **scikit-learn**：機器學習（進階課程） + +### 使用數據文件 +- 數據文件存放於 `data/` 資料夾或課程專用目錄 +- 大多數筆記本期望數據文件位於相對路徑 +- CSV 文件是主要數據格式 +- 部分課程使用 JSON 作為非關聯數據範例 + +### 多語言支援 +- 通過 GitHub Actions 提供 40+ 語言翻譯 +- 翻譯工作流程位於 `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- 翻譯存放於 `translations/` 資料夾，使用語言代碼命名 +- 測驗翻譯存放於 `quiz-app/src/assets/translations/` + +### 開發環境選項 +1. **本地開發**：本地安裝 Python、Jupyter、Node.js +2. **GitHub Codespaces**：基於雲端的即時開發環境 +3. **VS Code 開發容器**：基於容器的本地開發 +4. **Binder**：在雲端啟動筆記本（如已配置） + +### 課程內容指南 +- 每課是獨立的，但建立在之前概念之上 +- 課前測驗測試先前知識 +- 課後測驗加強學習 +- 作業提供實作練習 +- Sketchnotes 提供視覺摘要 + +### 常見問題排查 + +**Jupyter 核心問題：** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm 安裝失敗：** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**筆記本導入錯誤：** +- 確認已安裝所有必要庫 +- 檢查 Python 版本兼容性（建議使用 Python 3.7+） +- 確保虛擬環境已啟動 + +**Docsify 無法加載：** +- 確認您從存儲庫根目錄提供服務 +- 檢查 `index.html` 是否存在 +- 確保網絡訪問正常（端口 3000） + +### 性能考量 +- 大型數據集可能需要較長時間加載到筆記本中 +- 複雜圖表的可視化渲染可能較慢 +- Vue.js 開發伺服器啟用熱重載以快速迭代 +- 生產構建已優化並縮小 + +### 安全注意事項 +- 不應提交敏感數據或憑證 +- 在雲端課程中使用環境變數存儲 API 密鑰 +- 與 Azure 相關的課程可能需要 Azure 帳戶憑證 +- 保持依賴項更新以獲得安全修補 + +## 翻譯貢獻 +- 通過 GitHub Actions 管理自動翻譯 +- 歡迎手動修正以提高翻譯準確性 +- 遵循現有翻譯資料夾結構 +- 更新測驗鏈接以包含語言參數：`?loc=fr` +- 測試翻譯課程以確保正確渲染 + +## 相關資源 +- 主課程：https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn：https://docs.microsoft.com/learn/ +- 學生中心：https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- 討論論壇：https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- 其他 Microsoft 課程：ML for Beginners、AI for Beginners、Web Dev for Beginners + +## 專案維護 +- 定期更新以保持內容最新 +- 歡迎社群貢獻 +- 問題在 GitHub 上追蹤 +- PR 由課程維護者審核 +- 每月進行內容審查和更新 + +--- + +**免責聲明**： +本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/tw/README.md b/translations/tw/README.md index afa5a295..8663c7f9 100644 --- a/translations/tw/README.md +++ b/translations/tw/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## Огляд проєкту + +Data Science for Beginners — це комплексна навчальна програма на 10 тижнів, що складається з 20 уроків, створена командою Microsoft Azure Cloud Advocates. Репозиторій є навчальним ресурсом, який викладає основні концепції науки про дані через проєктно-орієнтовані уроки, включаючи Jupyter ноутбуки, інтерактивні вікторини та практичні завдання. + +**Основні технології:** +- **Jupyter Notebooks**: Основний навчальний інструмент з використанням Python 3 +- **Бібліотеки Python**: pandas, numpy, matplotlib для аналізу даних та візуалізації +- **Vue.js 2**: Додаток для вікторин (папка quiz-app) +- **Docsify**: Генератор сайту документації для офлайн-доступу +- **Node.js/npm**: Управління пакетами для компонентів JavaScript +- **Markdown**: Весь контент уроків та документація + +**Архітектура:** +- Багатомовний освітній репозиторій з широкими перекладами +- Структурований у модулі уроків (від 1-Introduction до 6-Data-Science-In-Wild) +- Кожен урок включає README, ноутбуки, завдання та вікторини +- Автономний додаток для вікторин на Vue.js для оцінювання до/після уроків +- Підтримка GitHub Codespaces та контейнерів розробки VS Code + +## Команди налаштування + +### Налаштування репозиторію +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Налаштування середовища Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Налаштування додатка для вікторин +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Сервер документації Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Налаштування проєктів візуалізації +Для проєктів візуалізації, таких як meaningful-visualizations (урок 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Робочий процес розробки + +### Робота з Jupyter ноутбуками +1. Запустіть Jupyter у корені репозиторію: `jupyter notebook` +2. Перейдіть до потрібної папки уроку +3. Відкрийте файли `.ipynb`, щоб виконувати вправи +4. Ноутбуки є самодостатніми з поясненнями та кодовими блоками +5. Більшість ноутбуків використовують pandas, numpy та matplotlib — переконайтеся, що вони встановлені + +### Структура уроку +Кожен урок зазвичай містить: +- `README.md` - Основний контент уроку з теорією та прикладами +- `notebook.ipynb` - Практичні вправи в Jupyter ноутбуках +- `assignment.ipynb` або `assignment.md` - Практичні завдання +- Папка `solution/` - Ноутбуки з рішеннями та кодом +- Папка `images/` - Додаткові візуальні матеріали + +### Розробка додатка для вікторин +- Додаток на Vue.js 2 з функцією гарячого перезавантаження під час розробки +- Вікторини зберігаються в `quiz-app/src/assets/translations/` +- Кожна мова має власну папку перекладів (en, fr, es тощо) +- Нумерація вікторин починається з 0 і доходить до 39 (всього 40 вікторин) + +### Додавання перекладів +- Переклади розміщуються в папці `translations/` у корені репозиторію +- Кожна мова має повну структуру уроків, дзеркальну до англійської +- Автоматичний переклад через GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Інструкції з тестування + +### Тестування додатка для вікторин +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Тестування ноутбуків +- Автоматизованої системи тестування для ноутбуків немає +- Ручна перевірка: Виконайте всі блоки коду послідовно, щоб переконатися у відсутності помилок +- Перевірте доступність файлів даних та правильність вихідних результатів +- Переконайтеся, що візуалізації відображаються правильно + +### Тестування документації +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Перевірка якості коду +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Рекомендації щодо стилю коду + +### Python (Jupyter ноутбуки) +- Дотримуйтесь стилю PEP 8 для Python коду +- Використовуйте зрозумілі назви змінних, які пояснюють аналізовані дані +- Додавайте markdown блоки з поясненнями перед кодовими блоками +- Зосереджуйте кодові блоки на окремих концепціях або операціях +- Використовуйте pandas для обробки даних, matplotlib для візуалізації +- Загальний шаблон імпорту: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Дотримуйтесь стилю та найкращих практик Vue.js 2 +- Конфігурація ESLint у `quiz-app/package.json` +- Використовуйте однофайлові компоненти Vue (.vue файли) +- Підтримуйте архітектуру, засновану на компонентах +- Запустіть `npm run lint` перед внесенням змін + +### Документація Markdown +- Використовуйте чітку ієрархію заголовків (# ## ### тощо) +- Додавайте блоки коду з вказівкою мови +- Додавайте альтернативний текст для зображень +- Посилайтеся на пов’язані уроки та ресурси +- Зберігайте розумну довжину рядків для зручності читання + +### Організація файлів +- Контент уроків у пронумерованих папках (01-defining-data-science тощо) +- Рішення у спеціальних підпапках `solution/` +- Переклади дзеркалять структуру англійської у папці `translations/` +- Файли даних у папці `data/` або у папках, специфічних для уроків + +## Збірка та розгортання + +### Розгортання додатка для вікторин +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Розгортання Azure Static Web Apps +Додаток quiz-app можна розгорнути на Azure Static Web Apps: +1. Створіть ресурс Azure Static Web App +2. Підключіть до репозиторію GitHub +3. Налаштуйте параметри збірки: + - Розташування додатка: `quiz-app` + - Розташування вихідних даних: `dist` +4. GitHub Actions автоматично розгорне при пуші + +### Сайт документації +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Репозиторій включає конфігурацію контейнера розробки +- Codespaces автоматично налаштовує середовище Python та Node.js +- Відкрийте репозиторій у Codespace через інтерфейс GitHub +- Усі залежності встановлюються автоматично + +## Рекомендації щодо Pull Request + +### Перед поданням +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Формат заголовка PR +- Використовуйте чіткі, описові заголовки +- Формат: `[Компонент] Короткий опис` +- Приклади: + - `[Lesson 7] Виправлення помилки імпорту в Python ноутбуці` + - `[Quiz App] Додано переклад німецькою` + - `[Docs] Оновлено README з новими вимогами` + +### Обов’язкові перевірки +- Переконайтеся, що весь код виконується без помилок +- Перевірте повне виконання ноутбуків +- Переконайтеся, що додатки Vue.js успішно збираються +- Перевірте, чи працюють посилання в документації +- Тестуйте додаток для вікторин, якщо він змінений +- Переконайтеся, що переклади зберігають послідовну структуру + +### Рекомендації щодо внесків +- Дотримуйтесь існуючого стилю та шаблонів коду +- Додавайте пояснювальні коментарі для складної логіки +- Оновлюйте відповідну документацію +- Тестуйте зміни в різних модулях уроків, якщо це можливо +- Ознайомтеся з файлом CONTRIBUTING.md + +## Додаткові примітки + +### Використовувані бібліотеки +- **pandas**: Обробка та аналіз даних +- **numpy**: Числові обчислення +- **matplotlib**: Візуалізація даних та побудова графіків +- **seaborn**: Статистична візуалізація даних (деякі уроки) +- **scikit-learn**: Машинне навчання (просунуті уроки) + +### Робота з файлами даних +- Файли даних розташовані в папці `data/` або у папках, специфічних для уроків +- Більшість ноутбуків очікують файли даних у відносних шляхах +- Основний формат даних — CSV +- Деякі уроки використовують JSON для прикладів нереляційних даних + +### Підтримка багатомовності +- 40+ мовних перекладів через автоматизовані GitHub Actions +- Робочий процес перекладу в `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Переклади в папці `translations/` з кодами мов +- Переклади вікторин у `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Варіанти середовища розробки +1. **Локальна розробка**: Встановіть Python, Jupyter, Node.js локально +2. **GitHub Codespaces**: Хмарне миттєве середовище розробки +3. **VS Code Dev Containers**: Локальна розробка на основі контейнерів +4. **Binder**: Запуск ноутбуків у хмарі (якщо налаштовано) + +### Рекомендації щодо контенту уроків +- Кожен урок є самостійним, але базується на попередніх концепціях +- Вікторини перед уроком перевіряють попередні знання +- Вікторини після уроку закріплюють навчання +- Завдання забезпечують практичне застосування +- Скетчноти надають візуальні резюме + +### Вирішення поширених проблем + +**Проблеми з ядром Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Помилки встановлення npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Помилки імпорту в ноутбуках:** +- Переконайтеся, що всі необхідні бібліотеки встановлені +- Перевірте сумісність версії Python (рекомендується Python 3.7+) +- Переконайтеся, що віртуальне середовище активоване + +**Docsify не завантажується:** +- Переконайтеся, що ви запускаєте сервер з кореня репозиторію +- Перевірте наявність файлу `index.html` +- Переконайтеся у правильному доступі до мережі (порт 3000) + +### Міркування щодо продуктивності +- Великі набори даних можуть займати час для завантаження в ноутбуках +- Візуалізація може бути повільною для складних графіків +- Сервер розробки Vue.js забезпечує гаряче перезавантаження для швидкої ітерації +- Виробничі збірки оптимізовані та мінімізовані + +### Примітки щодо безпеки +- Не слід зберігати конфіденційні дані або облікові дані в репозиторії +- Використовуйте змінні середовища для будь-яких ключів API у хмарних уроках +- Уроки, пов’язані з Azure, можуть вимагати облікових даних облікового запису Azure +- Оновлюйте залежності для усунення вразливостей + +## Внесок у переклади +- Автоматизовані переклади керуються через GitHub Actions +- Вітаються ручні виправлення для точності перекладу +- Дотримуйтесь існуючої структури папок перекладу +- Оновлюйте посилання на вікторини, додаючи параметр мови: `?loc=fr` +- Тестуйте перекладені уроки на правильність відображення + +## Пов’язані ресурси +- Основна навчальна програма: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Студентський центр: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Форум обговорень: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Інші навчальні програми Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Підтримка проєкту +- Регулярні оновлення для актуалізації контенту +- Вітаються внески від спільноти +- Проблеми відстежуються на GitHub +- PR перевіряються кураторами навчальної програми +- Щомісячні огляди та оновлення контенту + +--- + +**Відмова від відповідальності**: +Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу. \ No newline at end of file diff --git a/translations/uk/README.md b/translations/uk/README.md index 6e722d16..acb5c644 100644 --- a/translations/uk/README.md +++ b/translations/uk/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# اے جی ای این ٹی ایس۔ایم ڈی + +## پروجیکٹ کا جائزہ + +ڈیٹا سائنس فار بیگنرز مائیکروسافٹ ایزور کلاؤڈ ایڈووکیٹس کے ذریعہ تخلیق کردہ ایک جامع 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب ہے۔ یہ ریپوزیٹری ایک تعلیمی وسیلہ ہے جو پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے ذریعے بنیادی ڈیٹا سائنس کے تصورات سکھاتا ہے، جس میں جیوپیٹر نوٹ بکس، انٹرایکٹو کوئزز، اور عملی اسائنمنٹس شامل ہیں۔ + +**اہم ٹیکنالوجیز:** +- **جیوپیٹر نوٹ بکس**: Python 3 کے ساتھ بنیادی تعلیمی ذریعہ +- **پائتھن لائبریریاں**: pandas، numpy، matplotlib ڈیٹا تجزیہ اور بصریات کے لیے +- **Vue.js 2**: کوئز ایپلیکیشن (quiz-app فولڈر) +- **Docsify**: آف لائن رسائی کے لیے دستاویزات سائٹ جنریٹر +- **Node.js/npm**: جاوا اسکرپٹ اجزاء کے لیے پیکیج مینجمنٹ +- **مارک ڈاؤن**: تمام اسباق کا مواد اور دستاویزات + +**آرکیٹیکچر:** +- کثیر زبانوں پر مشتمل تعلیمی ریپوزیٹری جس میں وسیع ترجمے شامل ہیں +- اسباق کے ماڈیولز میں منظم (1-Introduction سے 6-Data-Science-In-Wild تک) +- ہر سبق میں README، نوٹ بکس، اسائنمنٹس، اور کوئزز شامل ہیں +- پری/پوسٹ سبق کے جائزے کے لیے اسٹینڈ الون Vue.js کوئز ایپلیکیشن +- GitHub Codespaces اور VS Code ڈیولپمنٹ کنٹینرز کی حمایت + +## سیٹ اپ کمانڈز + +### ریپوزیٹری سیٹ اپ +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### پائتھن ماحول سیٹ اپ +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### کوئز ایپلیکیشن سیٹ اپ +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify دستاویزات سرور +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### بصری منصوبوں کا سیٹ اپ +معنی خیز بصریات جیسے منصوبوں کے لیے (سبق 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + +## ترقیاتی ورک فلو + +### جیوپیٹر نوٹ بکس کے ساتھ کام کرنا +1. ریپوزیٹری روٹ میں جیوپیٹر شروع کریں: `jupyter notebook` +2. مطلوبہ سبق فولڈر پر جائیں +3. `.ipynb` فائلز کھولیں اور مشقیں کریں +4. نوٹ بکس وضاحتوں اور کوڈ سیلز کے ساتھ خود مختار ہیں +5. زیادہ تر نوٹ بکس pandas، numpy، اور matplotlib استعمال کرتے ہیں - یقینی بنائیں کہ یہ انسٹال ہیں + +### سبق کی ساخت +ہر سبق عام طور پر شامل ہوتا ہے: +- `README.md` - مرکزی سبق کا مواد نظریہ اور مثالوں کے ساتھ +- `notebook.ipynb` - عملی جیوپیٹر نوٹ بک مشقیں +- `assignment.ipynb` یا `assignment.md` - عملی اسائنمنٹس +- `solution/` فولڈر - حل نوٹ بکس اور کوڈ +- `images/` فولڈر - معاون بصری مواد + +### کوئز ایپلیکیشن کی ترقی +- Vue.js 2 ایپلیکیشن ترقی کے دوران ہاٹ ری لوڈ کے ساتھ +- کوئزز `quiz-app/src/assets/translations/` میں محفوظ ہیں +- ہر زبان کا اپنا ترجمہ فولڈر ہے (en، fr، es، وغیرہ) +- کوئز نمبرنگ 0 سے شروع ہوتی ہے اور 39 تک جاتی ہے (کل 40 کوئزز) + +### ترجمے شامل کرنا +- ترجمے ریپوزیٹری روٹ میں `translations/` فولڈر میں جاتے ہیں +- ہر زبان کا مکمل سبق ڈھانچہ انگریزی سے آئینہ دار ہوتا ہے +- GitHub Actions کے ذریعے خودکار ترجمہ (co-op-translator.yml) + +## ٹیسٹنگ ہدایات + +### کوئز ایپلیکیشن ٹیسٹنگ +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### نوٹ بک ٹیسٹنگ +- نوٹ بکس کے لیے کوئی خودکار ٹیسٹ فریم ورک موجود نہیں ہے +- دستی توثیق: تمام سیلز کو ترتیب میں چلائیں تاکہ کوئی غلطی نہ ہو +- ڈیٹا فائلز کی رسائی اور آؤٹ پٹس کی درستگی کی تصدیق کریں +- بصریات کی درست رینڈرنگ کو چیک کریں + +### دستاویزات ٹیسٹنگ +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### کوڈ کوالٹی چیکس +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + +## کوڈ اسٹائل گائیڈ لائنز + +### پائتھن (جیوپیٹر نوٹ بکس) +- پائتھن کوڈ کے لیے PEP 8 اسٹائل گائیڈ لائنز پر عمل کریں +- واضح متغیر نام استعمال کریں جو تجزیہ کیے جانے والے ڈیٹا کی وضاحت کریں +- کوڈ سیلز سے پہلے وضاحتوں کے ساتھ مارک ڈاؤن سیلز شامل کریں +- کوڈ سیلز کو ایک ہی تصور یا آپریشن پر مرکوز رکھیں +- ڈیٹا ہیرا پھیری کے لیے pandas، بصریات کے لیے matplotlib استعمال کریں +- عام درآمد کا نمونہ: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + +### جاوا اسکرپٹ/Vue.js +- Vue.js 2 اسٹائل گائیڈ اور بہترین طریقوں پر عمل کریں +- ESLint کنفیگریشن `quiz-app/package.json` میں +- Vue سنگل فائل اجزاء (.vue فائلز) استعمال کریں +- جزو پر مبنی آرکیٹیکچر برقرار رکھیں +- تبدیلیاں کرنے سے پہلے `npm run lint` چلائیں + +### مارک ڈاؤن دستاویزات +- واضح سرخیوں کی درجہ بندی استعمال کریں (# ## ### وغیرہ) +- زبان کے وضاحت کنندہ کے ساتھ کوڈ بلاکس شامل کریں +- تصاویر کے لیے alt متن شامل کریں +- متعلقہ اسباق اور وسائل کے لنکس شامل کریں +- پڑھنے کے لیے لائن کی لمبائی مناسب رکھیں + +### فائل تنظیم +- سبق کا مواد نمبر والے فولڈرز میں (01-defining-data-science، وغیرہ) +- حل مخصوص `solution/` سب فولڈرز میں +- ترجمے انگریزی ڈھانچے کو `translations/` فولڈر میں آئینہ دار کرتے ہیں +- ڈیٹا فائلز کو `data/` یا سبق مخصوص فولڈرز میں رکھیں + +## تعمیر اور تعیناتی + +### کوئز ایپلیکیشن تعیناتی +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure Static Web Apps تعیناتی +کوئز ایپ کو Azure Static Web Apps پر تعینات کیا جا سکتا ہے: +1. Azure Static Web App ریسورس بنائیں +2. GitHub ریپوزیٹری سے جڑیں +3. تعمیر کی ترتیبات کو ترتیب دیں: + - ایپ مقام: `quiz-app` + - آؤٹ پٹ مقام: `dist` +4. GitHub Actions ورک فلو پش پر خودکار تعیناتی کرے گا + +### دستاویزات سائٹ +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- ریپوزیٹری میں ڈیولپمنٹ کنٹینر کنفیگریشن شامل ہے +- Codespaces خود بخود پائتھن اور Node.js ماحول سیٹ اپ کرتا ہے +- GitHub UI کے ذریعے ریپوزیٹری کو Codespace میں کھولیں +- تمام انحصار خود بخود انسٹال ہو جاتے ہیں + +## پل ریکویسٹ گائیڈ لائنز + +### جمع کرانے سے پہلے +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### پی آر عنوان کی شکل +- واضح، وضاحتی عنوانات استعمال کریں +- فارمیٹ: `[Component] مختصر وضاحت` +- مثالیں: + - `[Lesson 7] Python نوٹ بک درآمد کی غلطی کو درست کریں` + - `[Quiz App] جرمن ترجمہ شامل کریں` + - `[Docs] نئی ضروریات کے ساتھ README کو اپ ڈیٹ کریں` + +### مطلوبہ چیکس +- یقینی بنائیں کہ تمام کوڈ بغیر کسی غلطی کے چلتا ہے +- تصدیق کریں کہ نوٹ بکس مکمل طور پر عمل کرتے ہیں +- تصدیق کریں کہ Vue.js ایپس کامیابی سے تعمیر ہوتی ہیں +- چیک کریں کہ دستاویزات کے لنکس کام کرتے ہیں +- اگر ترمیم کی گئی ہو تو کوئز ایپلیکیشن کی جانچ کریں +- تصدیق کریں کہ ترجمے مستقل ڈھانچے کو برقرار رکھتے ہیں + +### ترجمہ میں تعاون +- موجودہ کوڈ اسٹائل اور پیٹرنز پر عمل کریں +- پیچیدہ منطق کے لیے وضاحتی تبصرے شامل کریں +- متعلقہ دستاویزات کو اپ ڈیٹ کریں +- اگر قابل اطلاق ہو تو مختلف سبق ماڈیولز میں تبدیلیوں کی جانچ کریں +- CONTRIBUTING.md فائل کا جائزہ لیں + +## اضافی نوٹس + +### عام استعمال شدہ لائبریریاں +- **pandas**: ڈیٹا ہیرا پھیری اور تجزیہ +- **numpy**: عددی کمپیوٹنگ +- **matplotlib**: ڈیٹا بصریات اور پلاٹنگ +- **seaborn**: شماریاتی ڈیٹا بصریات (کچھ اسباق) +- **scikit-learn**: مشین لرننگ (اعلی درجے کے اسباق) + +### ڈیٹا فائلز کے ساتھ کام کرنا +- ڈیٹا فائلز `data/` فولڈر یا سبق مخصوص ڈائریکٹریز میں واقع ہیں +- زیادہ تر نوٹ بکس ڈیٹا فائلز کو رشتہ دار راستوں میں توقع کرتے ہیں +- CSV فائلز بنیادی ڈیٹا فارمیٹ ہیں +- کچھ اسباق غیر رشتہ دار ڈیٹا مثالوں کے لیے JSON استعمال کرتے ہیں + +### کثیر لسانی حمایت +- 40+ زبانوں کے ترجمے خودکار GitHub Actions کے ذریعے +- ترجمہ ورک فلو `.github/workflows/co-op-translator.yml` میں +- ترجمے `translations/` فولڈر میں زبان کے کوڈز کے ساتھ +- کوئز ترجمے `quiz-app/src/assets/translations/` میں + +### ترقیاتی ماحول کے اختیارات +1. **مقامی ترقی**: Python، Jupyter، Node.js مقامی طور پر انسٹال کریں +2. **GitHub Codespaces**: کلاؤڈ پر مبنی فوری ترقیاتی ماحول +3. **VS Code Dev Containers**: مقامی کنٹینر پر مبنی ترقی +4. **Binder**: کلاؤڈ میں نوٹ بکس لانچ کریں (اگر کنفیگر کیا گیا ہو) + +### سبق مواد کی گائیڈ لائنز +- ہر سبق خود مختار ہے لیکن پچھلے تصورات پر مبنی ہے +- سبق سے پہلے کے کوئزز پہلے علم کی جانچ کرتے ہیں +- سبق کے بعد کے کوئزز سیکھنے کو مضبوط کرتے ہیں +- اسائنمنٹس عملی مشق فراہم کرتے ہیں +- اسکیچ نوٹس بصری خلاصے فراہم کرتے ہیں + +### عام مسائل کا حل + +**جیوپیٹر کرنل کے مسائل:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm انسٹال کی ناکامی:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**نوٹ بکس میں درآمد کی غلطیاں:** +- تصدیق کریں کہ تمام مطلوبہ لائبریریاں انسٹال ہیں +- پائتھن ورژن کی مطابقت چیک کریں (Python 3.7+ تجویز کردہ) +- یقینی بنائیں کہ ورچوئل ماحول فعال ہے + +**Docsify لوڈ نہیں ہو رہا:** +- تصدیق کریں کہ آپ ریپوزیٹری روٹ سے سرور کر رہے ہیں +- چیک کریں کہ `index.html` موجود ہے +- مناسب نیٹ ورک رسائی کو یقینی بنائیں (پورٹ 3000) + +### کارکردگی کے تحفظات +- بڑے ڈیٹا سیٹس نوٹ بکس میں لوڈ ہونے میں وقت لے سکتے ہیں +- پیچیدہ پلاٹس کے لیے بصریات کی رینڈرنگ سست ہو سکتی ہے +- Vue.js ڈیولپمنٹ سرور فوری تکرار کے لیے ہاٹ ری لوڈ فعال کرتا ہے +- پروڈکشن بلڈز کو بہتر اور کم کیا جاتا ہے + +### سیکیورٹی نوٹس +- کوئی حساس ڈیٹا یا اسناد کمیٹ نہیں کی جانی چاہیے +- کلاؤڈ اسباق میں کسی بھی API کیز کے لیے ماحول متغیرات استعمال کریں +- Azure سے متعلق اسباق کو Azure اکاؤنٹ کی اسناد کی ضرورت ہو سکتی ہے +- سیکیورٹی پیچز کے لیے انحصار کو اپ ڈیٹ رکھیں + +## ترجموں میں تعاون +- خودکار ترجمے GitHub Actions کے ذریعے منظم کیے گئے +- ترجمے کی درستگی کے لیے دستی اصلاحات کا خیر مقدم ہے +- موجودہ ترجمہ فولڈر ڈھانچے پر عمل کریں +- کوئز لنکس کو زبان کے پیرامیٹر کے ساتھ اپ ڈیٹ کریں: `?loc=fr` +- ترجمہ شدہ اسباق کی درست رینڈرنگ کے لیے جانچ کریں + +## متعلقہ وسائل +- مرکزی نصاب: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- اسٹوڈنٹ ہب: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- بحث فورم: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- دیگر Microsoft نصاب: ML for Beginners، AI for Beginners، Web Dev for Beginners + +## پروجیکٹ کی دیکھ بھال +- مواد کو موجودہ رکھنے کے لیے باقاعدہ اپ ڈیٹس +- کمیونٹی تعاون کا خیر مقدم ہے +- مسائل GitHub پر ٹریک کیے گئے +- پی آرز نصاب کے منتظمین کے ذریعے جائزہ لیا گیا +- ماہانہ مواد کے جائزے اور اپ ڈیٹس + +--- + +**ڈس کلیمر**: +یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا خامیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔ \ No newline at end of file diff --git a/translations/ur/README.md b/translations/ur/README.md index ed85d6c2..ae9daa3c 100644 --- a/translations/ur/README.md +++ b/translations/ur/README.md @@ -1,19 +1,19 @@ # ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی - ایک نصاب -Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کیا ہے جو مکمل طور پر ڈیٹا سائنس کے بارے میں ہے۔ ہر سبق میں پری-سبق اور پوسٹ-سبق کوئز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی طریقہ کار آپ کو سیکھنے کے دوران بنانے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے ہنر کو یاد رکھنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔ +Azure Cloud Advocates نے مائیکروسافٹ میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کیا ہے جو مکمل طور پر ڈیٹا سائنس کے بارے میں ہے۔ ہر سبق میں پری-سبق اور پوسٹ-سبق کوئز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی طریقہ کار آپ کو سیکھنے کے دوران بنانے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے ہنر کو یاد رکھنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔ **ہمارے مصنفین کا دل سے شکریہ:** [جیسمن گریناوے](https://www.twitter.com/paladique)، [دیمتری سوشنیکوف](http://soshnikov.com)، [نیتیا نرسمہن](https://twitter.com/nitya)، [جیلن میکگی](https://twitter.com/JalenMcG)، [جین لوپر](https://twitter.com/jenlooper)، [ماود لیوی](https://twitter.com/maudstweets)، [ٹفنی سوٹیر](https://twitter.com/TiffanySouterre)، [کرسٹوفر ہیریسن](https://www.twitter.com/geektrainer)۔ -**🙏 خصوصی شکریہ 🙏 ہمارے [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) مصنفین، جائزہ لینے والوں اور مواد کے تعاون کرنے والوں کا،** خاص طور پر آریان اروڑا، [ادیتیہ گرگ](https://github.com/AdityaGarg00)، [الوندرا سانچیز](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [انکیتا سنگھ](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [انپم مشرا](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [ارپیتا داس](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، چھائل بہاری دوبے، [دیبری نسوفور](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [دیشیتا بھاسین](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [مجید صافی](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [میکس بلوم](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [میگوئل کوریا](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [محمد افتخار (افتو) ابن جلال](https://twitter.com/iftu119)، [نورین تبسم](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [ریمنڈ وانگسا پترا](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [روہت یادو](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، سمردھی شرما، [سانیا سنہا](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)، [شینا نرولا](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [توقیر احمد](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، یوگندر سنگھ پاوار، [ودوشی گپتا](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [جسلین سوندھی](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)۔ +**🙏 خاص شکریہ 🙏 ہمارے [مائیکروسافٹ اسٹوڈنٹ ایمبیسڈر](https://studentambassadors.microsoft.com/) مصنفین، جائزہ لینے والوں اور مواد کے تعاون کرنے والوں کا،** خاص طور پر آریان اروڑا، [ادیتیہ گرگ](https://github.com/AdityaGarg00)، [الوندرا سانچیز](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/)، [انکیتا سنگھ](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007)، [انوپم مشرا](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/)، [ارپیتا داس](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/)، چھائل بہاری دوبے، [دیبری نسوفور](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor)، [دیشیتا بھاسین](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb)، [مجید صافی](https://www.linkedin.com/in/majd-s/)، [میکس بلوم](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/)، [میگل کوریا](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/)، [محمد افتخار (افتو) ابن جلال](https://twitter.com/iftu119)، [نورین تبسم](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum)، [ریمنڈ وانگسا پترا](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/)، [روہت یادو](https://www.linkedin.com/in/rty2423)، سمردھی شرما، [سانیا سنہا](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200)، [شینا نرولا](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/)، [توقیر احمد](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/)، یوگندر سنگھ پاوار، [ودوشی گپتا](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/)، [جسلین سوندھی](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)۔ |![اسکیچ نوٹ از @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ur.png)| |:---:| @@ -25,27 +25,27 @@ Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق [فرانسیسی](../fr/README.md) | [ہسپانوی](../es/README.md) | [جرمن](../de/README.md) | [روسی](../ru/README.md) | [عربی](../ar/README.md) | [فارسی](../fa/README.md) | [اردو](./README.md) | [چینی (سادہ)](../zh/README.md) | [چینی (روایتی، مکاؤ)](../mo/README.md) | [چینی (روایتی، ہانگ کانگ)](../hk/README.md) | [چینی (روایتی، تائیوان)](../tw/README.md) | [جاپانی](../ja/README.md) | [کوریائی](../ko/README.md) | [ہندی](../hi/README.md) | [بنگالی](../bn/README.md) | [مراٹھی](../mr/README.md) | [نیپالی](../ne/README.md) | [پنجابی (گرمکھی)](../pa/README.md) | [پرتگالی (پرتگال)](../pt/README.md) | [پرتگالی (برازیل)](../br/README.md) | [اطالوی](../it/README.md) | [پولش](../pl/README.md) | [ترکی](../tr/README.md) | [یونانی](../el/README.md) | [تھائی](../th/README.md) | [سویڈش](../sv/README.md) | [ڈینش](../da/README.md) | [نارویجین](../no/README.md) | [فنش](../fi/README.md) | [ڈچ](../nl/README.md) | [عبرانی](../he/README.md) | [ویتنامی](../vi/README.md) | [انڈونیشیائی](../id/README.md) | [ملائی](../ms/README.md) | [ٹیگالوگ (فلپائنی)](../tl/README.md) | [سواحلی](../sw/README.md) | [ہنگری](../hu/README.md) | [چیک](../cs/README.md) | [سلوواک](../sk/README.md) | [رومانیائی](../ro/README.md) | [بلغاریائی](../bg/README.md) | [سربیائی (سیریلک)](../sr/README.md) | [کروشین](../hr/README.md) | [سلووینیائی](../sl/README.md) | [یوکرینیائی](../uk/README.md) | [برمی (میانمار)](../my/README.md) -**اگر آپ اضافی زبانوں میں ترجمہ چاہتے ہیں تو، [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) درج زبانیں دستیاب ہیں۔** +**اگر آپ اضافی زبانوں کی ترجمہ کی حمایت چاہتے ہیں تو یہاں درج ہیں [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### ہماری کمیونٹی میں شامل ہوں [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ds4beginners/discord) -ہمارے پاس AI کے ساتھ سیکھنے کی ایک سیریز جاری ہے، مزید جاننے اور شامل ہونے کے لیے [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) پر جائیں، 18 - 30 ستمبر، 2025۔ آپ کو GitHub Copilot کو ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال کرنے کے ٹپس اور ٹرکس ملیں گے۔ +ہمارے پاس ایک Discord پر AI کے ساتھ سیکھنے کی سیریز جاری ہے، مزید جانیں اور ہمارے ساتھ شامل ہوں [AI کے ساتھ سیکھنے کی سیریز](https://aka.ms/learnwithai/discord) 18 - 30 ستمبر، 2025۔ آپ کو GitHub Copilot کو ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال کرنے کے ٹپس اور ٹرکس ملیں گے۔ ![AI کے ساتھ سیکھنے کی سیریز](../../translated_images/1.2b28cdc6205e26fef6a21817fe5d83ae8b50fbd0a33e9fed0df05845da5b30b6.ur.jpg) # کیا آپ طالب علم ہیں؟ -مندرجہ ذیل وسائل کے ساتھ شروعات کریں: +مندرجہ ذیل وسائل کے ساتھ شروع کریں: -- [طالب علم حب صفحہ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) اس صفحے پر آپ کو ابتدائی وسائل، طالب علم پیک اور یہاں تک کہ مفت سرٹیفکیٹ واؤچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ ایک صفحہ ہے جسے آپ بک مارک کرنا چاہیں گے اور وقتاً فوقتاً چیک کریں گے کیونکہ ہم کم از کم ماہانہ مواد تبدیل کرتے ہیں۔ -- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ایک عالمی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ Microsoft میں آپ کے داخلے کا راستہ ہو سکتا ہے۔ +- [اسٹوڈنٹ ہب صفحہ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) اس صفحے پر، آپ کو ابتدائی وسائل، اسٹوڈنٹ پیک اور یہاں تک کہ مفت سرٹیفکیٹ واؤچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ ایک صفحہ ہے جسے آپ بک مارک کرنا چاہتے ہیں اور وقتاً فوقتاً چیک کرنا چاہتے ہیں کیونکہ ہم کم از کم ماہانہ مواد کو تبدیل کرتے ہیں۔ +- [مائیکروسافٹ لرن اسٹوڈنٹ ایمبیسڈرز](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ایک عالمی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ مائیکروسافٹ میں آپ کے داخلے کا راستہ ہو سکتا ہے۔ -# شروعات کیسے کریں +# شروعات کریں -> **اساتذہ**: ہم نے [کچھ تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md) کہ اس نصاب کو کیسے استعمال کیا جائے۔ ہمیں آپ کی رائے [ہمارے بحث فورم](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) میں پسند آئے گی! +> **اساتذہ**: ہم نے [کچھ تجاویز شامل کی ہیں](for-teachers.md) کہ اس نصاب کو کیسے استعمال کیا جائے۔ ہمیں آپ کی رائے [ہمارے بحث فورم میں](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) پسند آئے گی! -> **[طلباء](https://aka.ms/student-page)**: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور خود سے مشقیں مکمل کریں، پری-لیکچر کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنائیں بجائے اس کے کہ حل کوڈ کو کاپی کریں؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے /solutions فولڈرز میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہو سکتا ہے کہ دوستوں کے ساتھ ایک اسٹڈی گروپ بنائیں اور مواد کو ایک ساتھ دیکھیں۔ مزید مطالعہ کے لیے، ہم [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) کی سفارش کرتے ہیں۔ +> **[طلباء](https://aka.ms/student-page)**: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور خود سے مشقیں مکمل کریں، پری-لیکچر کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنائیں بجائے اس کے کہ حل کوڈ کو کاپی کریں؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے /solutions فولڈرز میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہو سکتا ہے کہ دوستوں کے ساتھ ایک اسٹڈی گروپ بنائیں اور مواد کو ایک ساتھ دیکھیں۔ مزید مطالعہ کے لیے، ہم [مائیکروسافٹ لرن](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) کی سفارش کرتے ہیں۔ ## ٹیم سے ملاقات کریں @@ -53,15 +53,15 @@ Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق **Gif از** [محیط جیسل](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) -> 🎥 اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں تاکہ پروجیکٹ اور اسے بنانے والے افراد کے بارے میں ویڈیو دیکھ سکیں! +> 🎥 اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں تاکہ پروجیکٹ اور ان لوگوں کے بارے میں ویڈیو دیکھ سکیں جنہوں نے اسے بنایا! ## تدریسی طریقہ کار -ہم نے اس نصاب کو بناتے وقت دو تدریسی اصول اپنائے ہیں: یہ یقینی بنانا کہ یہ پروجیکٹ پر مبنی ہے اور اس میں بار بار کوئز شامل ہیں۔ اس سیریز کے اختتام تک، طلباء ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ چکے ہوں گے، جن میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے مختلف طریقے، ڈیٹا کی بصری نمائندگی، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا کے استعمال کے کیسز، اور مزید شامل ہیں۔ +ہم نے اس نصاب کو بناتے وقت دو تدریسی اصولوں کا انتخاب کیا ہے: یہ یقینی بنانا کہ یہ پروجیکٹ پر مبنی ہے اور اس میں بار بار کوئز شامل ہیں۔ اس سیریز کے اختتام تک، طلباء ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ چکے ہوں گے، جن میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے مختلف طریقے، ڈیٹا کی بصری نمائندگی، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا کے استعمال کے کیسز، اور مزید شامل ہیں۔ -اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کو کسی موضوع کو سیکھنے کی طرف راغب کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور دلچسپ بنایا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے شروع ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے سائیکل کے اختتام تک بتدریج پیچیدہ ہو جاتے ہیں۔ +اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کو کسی موضوع کو سیکھنے کی طرف راغب کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور تفریحی طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے شروع ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے سائیکل کے اختتام تک بتدریج پیچیدہ ہو جاتے ہیں۔ -> ہمارا [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)، [Contributing](CONTRIBUTING.md)، [Translation](TRANSLATIONS.md) گائیڈ لائنز دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیر مقدم کرتے ہیں! +> ہمارا [کوڈ آف کنڈکٹ](CODE_OF_CONDUCT.md)، [شراکت](CONTRIBUTING.md)، [ترجمہ](TRANSLATIONS.md) کے رہنما اصول دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیر مقدم کرتے ہیں! ## ہر سبق میں شامل ہے: @@ -76,7 +76,7 @@ Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق - اسائنمنٹ - [پوسٹ-سبق کوئز](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) -> **کوئز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئز Quiz-App فولڈر میں موجود ہیں، کل 40 کوئز، ہر ایک میں تین سوالات۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ یہ بتدریج مقامی زبانوں میں ترجمہ کیے جا رہے ہیں۔ +> **کوئز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئز Quiz-App فولڈر میں موجود ہیں، کل 40 کوئز، ہر ایک میں تین سوالات۔ وہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ وہ بتدریج مقامی زبان میں ترجمہ کیے جا رہے ہیں۔ ## اسباق |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ur.png)| @@ -91,38 +91,38 @@ Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق | 04 | شماریات اور احتمال کا تعارف | [تعارف](1-Introduction/README.md) | ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے احتمال اور شماریات کی ریاضیاتی تکنیکیں۔ | [سبق](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | تعلقاتی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف اور SQL (جسے "سی-کوئل" کہا جاتا ہے) کے ذریعے تعلقاتی ڈیٹا کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | NoSQL ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | غیر تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور دستاویز ڈیٹا بیس کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔ | [سبق](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | پائتھون کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | پائتھون کے ذریعے ڈیٹا کو دریافت کرنے کے لیے بنیادی باتیں، جیسے Pandas لائبریری۔ پائتھون پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ ضروری ہے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | ڈیٹا کی تیاری | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | ڈیٹا کو صاف کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے تکنیکیں، تاکہ گمشدہ، غلط یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز سے نمٹا جا سکے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 07 | پائتھون کے ساتھ کام کرنا | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | پائتھون کے ذریعے ڈیٹا کو دریافت کرنے کے لیے Pandas جیسی لائبریریوں کا استعمال۔ پائتھون پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ ضروری ہے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ویڈیو](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | ڈیٹا کی تیاری | [ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا](2-Working-With-Data/README.md) | ڈیٹا کو صاف کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے تکنیکیں تاکہ گمشدہ، غلط یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز سے نمٹا جا سکے۔ | [سبق](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | مقداروں کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | سیکھیں کہ Matplotlib کا استعمال کرتے ہوئے پرندوں کے ڈیٹا کو کیسے بصری بنایا جائے 🦆 | [سبق](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | ڈیٹا کی تقسیم کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | وقفے کے اندر مشاہدات اور رجحانات کی بصری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | تناسب کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | الگ اور گروپ شدہ فیصد کی بصری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | تعلقات کی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | ڈیٹا کے سیٹ اور ان کے متغیرات کے درمیان تعلقات اور ارتباط کی بصری نمائندگی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | بامعنی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | آپ کی بصری نمائندگی کو مؤثر مسئلہ حل کرنے اور بصیرت کے لیے قیمتی بنانے کے لیے تکنیکیں اور رہنمائی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | بامعنی بصری نمائندگی | [ڈیٹا کی بصری نمائندگی](3-Data-Visualization/README.md) | مسئلے کو مؤثر طریقے سے حل کرنے اور بصیرت کے لیے اپنی بصری نمائندگی کو قیمتی بنانے کے لیے تکنیکیں اور رہنمائی۔ | [سبق](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف اور ڈیٹا حاصل کرنے اور نکالنے کا پہلا مرحلہ۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | تجزیہ کرنا | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا کو تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر مرکوز ہے۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | مواصلات | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا سے حاصل کردہ بصیرت کو اس انداز میں پیش کرنے پر مرکوز ہے جو فیصلہ سازوں کے لیے سمجھنا آسان ہو۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | اس سبق کی سیریز کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف کراتی ہے۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | کم کوڈ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت۔ |[سبق](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 15 | تجزیہ کرنا | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر مرکوز ہے۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | مواصلات | [لائف سائیکل](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ڈیٹا سے حاصل کردہ بصیرت کو اس طرح پیش کرنے پر مرکوز ہے کہ فیصلہ سازوں کے لیے اسے سمجھنا آسان ہو۔ | [سبق](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | لو کوڈ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت۔ |[سبق](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس | [کلاؤڈ ڈیٹا](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio کے ساتھ ماڈلز کو تعینات کرنا۔ | [سبق](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) اور [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | جنگلی ماحول میں ڈیٹا سائنس | [جنگلی ماحول میں](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس پر مبنی منصوبے۔ | [سبق](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces اس نمونے کو Codespace میں کھولنے کے لیے درج ذیل مراحل پر عمل کریں: -1. Code ڈراپ ڈاؤن مینو پر کلک کریں اور Open with Codespaces آپشن منتخب کریں۔ +1. کوڈ ڈراپ ڈاؤن مینو پر کلک کریں اور Open with Codespaces آپشن منتخب کریں۔ 2. پین کے نیچے + New codespace منتخب کریں۔ مزید معلومات کے لیے، [GitHub دستاویزات](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) دیکھیں۔ ## VSCode Remote - Containers -اپنے مقامی کمپیوٹر اور VSCode کا استعمال کرتے ہوئے اس ریپو کو کنٹینر میں کھولنے کے لیے درج ذیل مراحل پر عمل کریں، VS Code Remote - Containers ایکسٹینشن کا استعمال کرتے ہوئے: +اپنے مقامی مشین اور VSCode کا استعمال کرتے ہوئے اس ریپو کو کنٹینر میں کھولنے کے لیے درج ذیل مراحل پر عمل کریں، VS Code Remote - Containers ایکسٹینشن کا استعمال کرتے ہوئے: 1. اگر یہ آپ کا پہلی بار ڈیولپمنٹ کنٹینر استعمال کرنا ہے، تو براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم پری ریکوائرمنٹس کو پورا کرتا ہے (یعنی Docker انسٹال ہو) [شروع کرنے کی دستاویزات](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) میں۔ اس ریپوزٹری کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو ریپوزٹری کو ایک الگ تھلگ Docker والیوم میں کھول سکتے ہیں: -**نوٹ**: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** کمانڈ استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو مقامی فائل سسٹم کے بجائے Docker والیوم میں کلون کیا جا سکے۔ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) کنٹینر ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے ترجیحی طریقہ کار ہیں۔ +**نوٹ**: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** کمانڈ استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو Docker والیوم میں کلون کیا جا سکے بجائے مقامی فائل سسٹم کے۔ [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) کنٹینر ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے ترجیحی طریقہ کار ہیں۔ -یا مقامی طور پر کلون یا ڈاؤن لوڈ شدہ ریپوزٹری کا ورژن کھولیں: +یا مقامی طور پر کلون شدہ یا ڈاؤن لوڈ شدہ ریپوزٹری کا ورژن کھولیں: - اس ریپوزٹری کو اپنے مقامی فائل سسٹم پر کلون کریں۔ - F1 دبائیں اور **Remote-Containers: Open Folder in Container...** کمانڈ منتخب کریں۔ @@ -130,7 +130,7 @@ Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق ## آف لائن رسائی -آپ اس دستاویزات کو آف لائن Docsify کا استعمال کرتے ہوئے چلا سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، [Docsify انسٹال کریں](https://docsify.js.org/#/quickstart) اپنے مقامی کمپیوٹر پر، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں `docsify serve` ٹائپ کریں۔ ویب سائٹ آپ کے لوکل ہوسٹ پر پورٹ 3000 پر پیش کی جائے گی: `localhost:3000`۔ +آپ اس دستاویزات کو آف لائن چلا سکتے ہیں [Docsify](https://docsify.js.org/#/) کا استعمال کرتے ہوئے۔ اس ریپو کو فورک کریں، [Docsify انسٹال کریں](https://docsify.js.org/#/quickstart) اپنی مقامی مشین پر، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں `docsify serve` ٹائپ کریں۔ ویب سائٹ آپ کے لوکل ہوسٹ پر پورٹ 3000 پر پیش کی جائے گی: `localhost:3000`۔ > نوٹ کریں، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے پیش نہیں کیے جائیں گے، لہذا جب آپ کو نوٹ بک چلانے کی ضرورت ہو، تو اسے الگ سے VS Code میں Python کرنل چلاتے ہوئے کریں۔ @@ -158,7 +158,17 @@ Azure Cloud Advocates نے Microsoft میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) +## مدد حاصل کرنا + +اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو، تو شامل ہوں: + +[![Azure AI Foundry Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Azure_AI_Foundry_Community_Discord-blue?style=for-the-badge&logo=discord&color=5865f2&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/discord) + +اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں رائے دینی ہو یا تعمیر کے دوران غلطیاں ہوں تو دیکھیں: + +[![Azure AI Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Azure_AI_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) + --- **ڈسکلیمر**: -یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔ \ No newline at end of file +یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کی بھرپور کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔ \ No newline at end of file diff --git a/translations/vi/AGENTS.md b/translations/vi/AGENTS.md new file mode 100644 index 00000000..70dc9bb7 --- /dev/null +++ b/translations/vi/AGENTS.md @@ -0,0 +1,375 @@ + +# AGENTS.md + +## Tổng quan dự án + +Data Science for Beginners là một chương trình học toàn diện kéo dài 10 tuần với 20 bài học được tạo bởi Microsoft Azure Cloud Advocates. Kho lưu trữ này là một tài nguyên học tập dạy các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu thông qua các bài học dựa trên dự án, bao gồm Jupyter notebooks, bài kiểm tra tương tác và bài tập thực hành. + +**Công nghệ chính:** +- **Jupyter Notebooks**: Phương tiện học tập chính sử dụng Python 3 +- **Thư viện Python**: pandas, numpy, matplotlib để phân tích và trực quan hóa dữ liệu +- **Vue.js 2**: Ứng dụng bài kiểm tra (thư mục quiz-app) +- **Docsify**: Trình tạo trang tài liệu để truy cập ngoại tuyến +- **Node.js/npm**: Quản lý gói cho các thành phần JavaScript +- **Markdown**: Tất cả nội dung bài học và tài liệu + +**Kiến trúc:** +- Kho lưu trữ giáo dục đa ngôn ngữ với các bản dịch phong phú +- Được cấu trúc thành các mô-đun bài học (1-Introduction đến 6-Data-Science-In-Wild) +- Mỗi bài học bao gồm README, notebooks, bài tập và bài kiểm tra +- Ứng dụng bài kiểm tra Vue.js độc lập để đánh giá trước/sau bài học +- Hỗ trợ GitHub Codespaces và container phát triển VS Code + +## Lệnh thiết lập + +### Thiết lập kho lưu trữ +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Thiết lập môi trường Python +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### Thiết lập ứng dụng bài kiểm tra +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Máy chủ tài liệu Docsify +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### Thiết lập dự án trực quan hóa +Đối với các dự án trực quan hóa như meaningful-visualizations (bài học 13): +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## Quy trình phát triển + +### Làm việc với Jupyter Notebooks +1. Khởi động Jupyter tại thư mục gốc của kho lưu trữ: `jupyter notebook` +2. Điều hướng đến thư mục bài học mong muốn +3. Mở các tệp `.ipynb` để làm bài tập +4. Notebooks là các tài liệu tự chứa với giải thích và ô mã +5. Hầu hết các notebooks sử dụng pandas, numpy và matplotlib - đảm bảo đã cài đặt chúng + +### Cấu trúc bài học +Mỗi bài học thường bao gồm: +- `README.md` - Nội dung chính của bài học với lý thuyết và ví dụ +- `notebook.ipynb` - Bài tập thực hành với Jupyter notebook +- `assignment.ipynb` hoặc `assignment.md` - Bài tập thực hành +- Thư mục `solution/` - Notebook và mã giải pháp +- Thư mục `images/` - Tài liệu hình ảnh hỗ trợ + +### Phát triển ứng dụng bài kiểm tra +- Ứng dụng Vue.js 2 với tính năng tải lại nóng trong quá trình phát triển +- Các bài kiểm tra được lưu trong `quiz-app/src/assets/translations/` +- Mỗi ngôn ngữ có thư mục dịch riêng (en, fr, es, v.v.) +- Số thứ tự bài kiểm tra bắt đầu từ 0 và lên đến 39 (tổng cộng 40 bài kiểm tra) + +### Thêm bản dịch +- Các bản dịch được đặt trong thư mục `translations/` tại thư mục gốc của kho lưu trữ +- Mỗi ngôn ngữ có cấu trúc bài học đầy đủ giống với tiếng Anh +- Dịch tự động thông qua GitHub Actions (co-op-translator.yml) + +## Hướng dẫn kiểm tra + +### Kiểm tra ứng dụng bài kiểm tra +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### Kiểm tra notebook +- Không có khung kiểm tra tự động cho notebooks +- Xác thực thủ công: Chạy tất cả các ô theo thứ tự để đảm bảo không có lỗi +- Xác minh các tệp dữ liệu có thể truy cập và đầu ra được tạo đúng cách +- Kiểm tra rằng các hình ảnh trực quan được hiển thị đúng + +### Kiểm tra tài liệu +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### Kiểm tra chất lượng mã +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## Hướng dẫn về phong cách mã + +### Python (Jupyter Notebooks) +- Tuân theo hướng dẫn phong cách PEP 8 cho mã Python +- Sử dụng tên biến rõ ràng để giải thích dữ liệu đang được phân tích +- Bao gồm các ô markdown với giải thích trước các ô mã +- Giữ các ô mã tập trung vào một khái niệm hoặc thao tác duy nhất +- Sử dụng pandas để xử lý dữ liệu, matplotlib để trực quan hóa +- Mẫu nhập phổ biến: + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- Tuân theo hướng dẫn phong cách Vue.js 2 và các thực hành tốt nhất +- Cấu hình ESLint trong `quiz-app/package.json` +- Sử dụng các thành phần đơn tệp Vue (.vue files) +- Duy trì kiến trúc dựa trên thành phần +- Chạy `npm run lint` trước khi commit thay đổi + +### Tài liệu Markdown +- Sử dụng hệ thống tiêu đề rõ ràng (# ## ### v.v.) +- Bao gồm các khối mã với chỉ định ngôn ngữ +- Thêm văn bản thay thế cho hình ảnh +- Liên kết đến các bài học và tài nguyên liên quan +- Giữ độ dài dòng hợp lý để dễ đọc + +### Tổ chức tệp +- Nội dung bài học trong các thư mục được đánh số (01-defining-data-science, v.v.) +- Giải pháp trong các thư mục con `solution/` chuyên dụng +- Các bản dịch phản ánh cấu trúc tiếng Anh trong thư mục `translations/` +- Giữ các tệp dữ liệu trong thư mục `data/` hoặc các thư mục bài học cụ thể + +## Xây dựng và triển khai + +### Triển khai ứng dụng bài kiểm tra +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Triển khai Azure Static Web Apps +Ứng dụng quiz-app có thể được triển khai lên Azure Static Web Apps: +1. Tạo tài nguyên Azure Static Web App +2. Kết nối với kho lưu trữ GitHub +3. Cấu hình cài đặt xây dựng: + - Vị trí ứng dụng: `quiz-app` + - Vị trí đầu ra: `dist` +4. Workflow GitHub Actions sẽ tự động triển khai khi có thay đổi + +### Trang tài liệu +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- Kho lưu trữ bao gồm cấu hình container phát triển +- Codespaces tự động thiết lập môi trường Python và Node.js +- Mở kho lưu trữ trong Codespace qua giao diện GitHub +- Tất cả các phụ thuộc được cài đặt tự động + +## Hướng dẫn Pull Request + +### Trước khi gửi +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### Định dạng tiêu đề PR +- Sử dụng tiêu đề rõ ràng, mô tả +- Định dạng: `[Component] Mô tả ngắn gọn` +- Ví dụ: + - `[Lesson 7] Sửa lỗi nhập notebook Python` + - `[Quiz App] Thêm bản dịch tiếng Đức` + - `[Docs] Cập nhật README với các yêu cầu mới` + +### Kiểm tra bắt buộc +- Đảm bảo tất cả mã chạy không có lỗi +- Xác minh các notebook thực thi hoàn toàn +- Xác nhận các ứng dụng Vue.js xây dựng thành công +- Kiểm tra rằng các liên kết tài liệu hoạt động +- Kiểm tra ứng dụng bài kiểm tra nếu có thay đổi +- Xác minh các bản dịch duy trì cấu trúc nhất quán + +### Hướng dẫn đóng góp +- Tuân theo phong cách và mẫu mã hiện có +- Thêm các bình luận giải thích cho logic phức tạp +- Cập nhật tài liệu liên quan +- Kiểm tra thay đổi trên các mô-đun bài học khác nhau nếu áp dụng +- Xem lại tệp CONTRIBUTING.md + +## Ghi chú bổ sung + +### Các thư viện thường dùng +- **pandas**: Xử lý và phân tích dữ liệu +- **numpy**: Tính toán số học +- **matplotlib**: Trực quan hóa và vẽ biểu đồ dữ liệu +- **seaborn**: Trực quan hóa dữ liệu thống kê (một số bài học) +- **scikit-learn**: Học máy (bài học nâng cao) + +### Làm việc với tệp dữ liệu +- Các tệp dữ liệu nằm trong thư mục `data/` hoặc các thư mục bài học cụ thể +- Hầu hết các notebook mong đợi tệp dữ liệu ở đường dẫn tương đối +- Tệp CSV là định dạng dữ liệu chính +- Một số bài học sử dụng JSON cho ví dụ dữ liệu phi quan hệ + +### Hỗ trợ đa ngôn ngữ +- Hơn 40 bản dịch ngôn ngữ thông qua GitHub Actions tự động +- Quy trình dịch trong `.github/workflows/co-op-translator.yml` +- Các bản dịch trong thư mục `translations/` với mã ngôn ngữ +- Dịch bài kiểm tra trong `quiz-app/src/assets/translations/` + +### Tùy chọn môi trường phát triển +1. **Phát triển cục bộ**: Cài đặt Python, Jupyter, Node.js trên máy +2. **GitHub Codespaces**: Môi trường phát triển tức thì trên đám mây +3. **VS Code Dev Containers**: Phát triển dựa trên container cục bộ +4. **Binder**: Khởi chạy notebook trên đám mây (nếu được cấu hình) + +### Hướng dẫn nội dung bài học +- Mỗi bài học độc lập nhưng xây dựng dựa trên các khái niệm trước đó +- Bài kiểm tra trước bài học kiểm tra kiến thức trước đó +- Bài kiểm tra sau bài học củng cố kiến thức +- Bài tập cung cấp thực hành thực tế +- Sketchnotes cung cấp tóm tắt trực quan + +### Xử lý sự cố thường gặp + +**Vấn đề kernel Jupyter:** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**Lỗi cài đặt npm:** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**Lỗi nhập trong notebook:** +- Xác minh tất cả các thư viện cần thiết đã được cài đặt +- Kiểm tra khả năng tương thích phiên bản Python (khuyến nghị Python 3.7+) +- Đảm bảo môi trường ảo đã được kích hoạt + +**Docsify không tải:** +- Xác minh bạn đang phục vụ từ thư mục gốc của kho lưu trữ +- Kiểm tra rằng `index.html` tồn tại +- Đảm bảo truy cập mạng đúng cách (cổng 3000) + +### Cân nhắc về hiệu suất +- Các tập dữ liệu lớn có thể mất thời gian để tải trong notebook +- Việc hiển thị hình ảnh trực quan có thể chậm đối với các biểu đồ phức tạp +- Máy chủ phát triển Vue.js cho phép tải lại nóng để lặp nhanh +- Các bản dựng sản xuất được tối ưu hóa và giảm thiểu + +### Ghi chú bảo mật +- Không nên commit dữ liệu nhạy cảm hoặc thông tin đăng nhập +- Sử dụng biến môi trường cho bất kỳ khóa API nào trong các bài học đám mây +- Các bài học liên quan đến Azure có thể yêu cầu thông tin đăng nhập tài khoản Azure +- Giữ các phụ thuộc được cập nhật để vá lỗi bảo mật + +## Đóng góp cho bản dịch +- Các bản dịch tự động được quản lý thông qua GitHub Actions +- Chào đón các chỉnh sửa thủ công để đảm bảo độ chính xác của bản dịch +- Tuân theo cấu trúc thư mục dịch hiện có +- Cập nhật liên kết bài kiểm tra để bao gồm tham số ngôn ngữ: `?loc=fr` +- Kiểm tra các bài học đã dịch để đảm bảo hiển thị đúng + +## Tài nguyên liên quan +- Chương trình chính: https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/ +- Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- Diễn đàn thảo luận: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- Các chương trình học khác của Microsoft: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## Bảo trì dự án +- Cập nhật thường xuyên để giữ nội dung luôn mới +- Chào đón đóng góp từ cộng đồng +- Các vấn đề được theo dõi trên GitHub +- PRs được xem xét bởi các nhà quản lý chương trình học +- Xem xét và cập nhật nội dung hàng tháng + +--- + +**Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm**: +Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này. \ No newline at end of file diff --git a/translations/vi/README.md b/translations/vi/README.md index 61eebc0d..f3fe7ebc 100644 --- a/translations/vi/README.md +++ b/translations/vi/README.md @@ -1,8 +1,8 @@ +# AGENTS.md + +## 项目概述 + +《数据科学入门》是由 Microsoft Azure Cloud Advocates 创建的一个全面的10周、20课时的课程。该仓库是一个学习资源，通过基于项目的课程教授数据科学的基础概念，包括 Jupyter 笔记本、互动测验和实践作业。 + +**关键技术：** +- **Jupyter 笔记本**：使用 Python 3 的主要学习媒介 +- **Python 库**：pandas、numpy、matplotlib 用于数据分析和可视化 +- **Vue.js 2**：测验应用程序（quiz-app 文件夹） +- **Docsify**：离线访问的文档站点生成器 +- **Node.js/npm**：JavaScript 组件的包管理 +- **Markdown**：所有课程内容和文档 + +**架构：** +- 多语言教育仓库，提供广泛的翻译 +- 结构化为课程模块（从1-Introduction到6-Data-Science-In-Wild） +- 每节课包括 README、笔记本、作业和测验 +- 独立的 Vue.js 测验应用程序，用于课前/课后评估 +- 支持 GitHub Codespaces 和 VS Code 开发容器 + +## 设置命令 + +### 仓库设置 +```bash +# Clone the repository (if not already cloned) +git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git +cd Data-Science-For-Beginners +``` + +### Python 环境设置 +```bash +# Create a virtual environment (recommended) +python -m venv venv +source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate + +# Install common data science libraries (no requirements.txt exists) +pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn +``` + +### 测验应用程序设置 +```bash +# Navigate to quiz app +cd quiz-app + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint and fix files +npm run lint +``` + +### Docsify 文档服务器 +```bash +# Install Docsify globally +npm install -g docsify-cli + +# Serve documentation locally +docsify serve + +# Documentation will be available at localhost:3000 +``` + +### 可视化项目设置 +对于像 meaningful-visualizations（第13课）这样的可视化项目： +```bash +# Navigate to starter or solution folder +cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter + +# Install dependencies +npm install + +# Start development server +npm run serve + +# Build for production +npm run build + +# Lint files +npm run lint +``` + + +## 开发工作流程 + +### 使用 Jupyter 笔记本 +1. 在仓库根目录启动 Jupyter：`jupyter notebook` +2. 导航到所需的课程文件夹 +3. 打开 `.ipynb` 文件以完成练习 +4. 笔记本是自包含的，包含解释和代码单元 +5. 大多数笔记本使用 pandas、numpy 和 matplotlib - 确保这些库已安装 + +### 课程结构 +每节课通常包括： +- `README.md` - 主要课程内容，包含理论和示例 +- `notebook.ipynb` - 实践 Jupyter 笔记本练习 +- `assignment.ipynb` 或 `assignment.md` - 实践作业 +- `solution/` 文件夹 - 解决方案笔记本和代码 +- `images/` 文件夹 - 支持的视觉材料 + +### 测验应用程序开发 +- 使用 Vue.js 2 的应用程序，开发期间支持热重载 +- 测验存储在 `quiz-app/src/assets/translations/` 中 +- 每种语言都有自己的翻译文件夹（en, fr, es 等） +- 测验编号从0开始，总计40个测验 + +### 添加翻译 +- 翻译存储在仓库根目录的 `translations/` 文件夹中 +- 每种语言的课程结构与英文完全镜像 +- 通过 GitHub Actions 自动翻译（co-op-translator.yml） + +## 测试说明 + +### 测验应用程序测试 +```bash +cd quiz-app + +# Run lint checks +npm run lint + +# Test build process +npm run build + +# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality +npm run serve +``` + +### 笔记本测试 +- 笔记本没有自动化测试框架 +- 手动验证：按顺序运行所有单元，确保没有错误 +- 验证数据文件是否可访问，输出是否正确生成 +- 检查可视化是否正确渲染 + +### 文档测试 +```bash +# Verify Docsify renders correctly +docsify serve + +# Check for broken links manually by navigating through content +# Verify all lesson links work in the rendered documentation +``` + +### 代码质量检查 +```bash +# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects) +cd quiz-app # or visualization project folder +npm run lint + +# Python notebooks - manual verification recommended +# Ensure imports work and cells execute without errors +``` + + +## 代码风格指南 + +### Python（Jupyter 笔记本） +- 遵循 PEP 8 风格指南编写 Python 代码 +- 使用清晰的变量名，解释所分析的数据 +- 在代码单元之前包含解释性的 Markdown 单元 +- 代码单元专注于单一概念或操作 +- 使用 pandas 进行数据操作，matplotlib 进行可视化 +- 常见导入模式： + ```python + import pandas as pd + import numpy as np + import matplotlib.pyplot as plt + ``` + + +### JavaScript/Vue.js +- 遵循 Vue.js 2 风格指南和最佳实践 +- ESLint 配置在 `quiz-app/package.json` 中 +- 使用 Vue 单文件组件（.vue 文件） +- 维护基于组件的架构 +- 提交更改前运行 `npm run lint` + +### Markdown 文档 +- 使用清晰的标题层次结构（# ## ### 等） +- 包含带语言说明符的代码块 +- 为图片添加替代文本 +- 链接相关课程和资源 +- 保持合理的行长度以提高可读性 + +### 文件组织 +- 课程内容存储在编号文件夹中（01-defining-data-science 等） +- 解决方案存储在专用的 `solution/` 子文件夹中 +- 翻译在 `translations/` 文件夹中镜像英文结构 +- 数据文件存储在 `data/` 或课程特定文件夹中 + +## 构建和部署 + +### 测验应用程序部署 +```bash +cd quiz-app + +# Build production version +npm run build + +# Output is in dist/ folder +# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.) +``` + +### Azure 静态 Web 应用部署 +测验应用程序可以部署到 Azure 静态 Web 应用： +1. 创建 Azure 静态 Web 应用资源 +2. 连接到 GitHub 仓库 +3. 配置构建设置： + - 应用位置：`quiz-app` + - 输出位置：`dist` +4. GitHub Actions 工作流将在推送时自动部署 + +### 文档站点 +```bash +# Build PDF from Docsify (optional) +npm run convert + +# Docsify documentation is served directly from markdown files +# No build step required for deployment +# Deploy repository to static hosting with Docsify +``` + +### GitHub Codespaces +- 仓库包含开发容器配置 +- Codespaces 自动设置 Python 和 Node.js 环境 +- 通过 GitHub UI 打开仓库中的 Codespace +- 所有依赖项自动安装 + +## 拉取请求指南 + +### 提交前 +```bash +# For Vue.js changes in quiz-app +cd quiz-app +npm run lint +npm run build + +# Test changes locally +npm run serve +``` + +### PR 标题格式 +- 使用清晰、描述性的标题 +- 格式：`[组件] 简短描述` +- 示例： + - `[第7课] 修复 Python 笔记本导入错误` + - `[测验应用] 添加德语翻译` + - `[文档] 更新 README，添加新前置条件` + +### 必要检查 +- 确保所有代码运行无错误 +- 验证笔记本完全执行 +- 确认 Vue.js 应用程序成功构建 +- 检查文档链接是否有效 +- 如果修改了测验应用程序，请进行测试 +- 验证翻译保持一致的结构 + +### 贡献指南 +- 遵循现有代码风格和模式 +- 为复杂逻辑添加解释性注释 +- 更新相关文档 +- 如果适用，跨不同课程模块测试更改 +- 查看 CONTRIBUTING.md 文件 + +## 附加说明 + +### 常用库 +- **pandas**：数据操作和分析 +- **numpy**：数值计算 +- **matplotlib**：数据可视化和绘图 +- **seaborn**：统计数据可视化（部分课程） +- **scikit-learn**：机器学习（高级课程） + +### 使用数据文件 +- 数据文件位于 `data/` 文件夹或课程特定目录中 +- 大多数笔记本期望数据文件在相对路径中 +- CSV 文件是主要的数据格式 +- 部分课程使用 JSON 作为非关系数据示例 + +### 多语言支持 +- 通过 GitHub Actions 提供40多种语言翻译 +- 翻译工作流在 `.github/workflows/co-op-translator.yml` 中 +- 翻译存储在 `translations/` 文件夹中，使用语言代码命名 +- 测验翻译存储在 `quiz-app/src/assets/translations/` 中 + +### 开发环境选项 +1. **本地开发**：本地安装 Python、Jupyter、Node.js +2. **GitHub Codespaces**：基于云的即时开发环境 +3. **VS Code 开发容器**：基于本地容器的开发 +4. **Binder**：在云中启动笔记本（如果已配置） + +### 课程内容指南 +- 每节课是独立的，但建立在之前的概念之上 +- 课前测验测试先前知识 +- 课后测验巩固学习 +- 作业提供实践练习 +- Sketchnotes 提供视觉总结 + +### 常见问题排查 + +**Jupyter 内核问题：** +```bash +# Ensure correct kernel is installed +python -m ipykernel install --user --name=datascience +``` + +**npm 安装失败：** +```bash +# Clear npm cache and retry +npm cache clean --force +rm -rf node_modules package-lock.json +npm install +``` + +**笔记本导入错误：** +- 验证所有必需库是否已安装 +- 检查 Python 版本兼容性（推荐 Python 3.7+） +- 确保虚拟环境已激活 + +**Docsify 无法加载：** +- 验证是否从仓库根目录提供服务 +- 检查 `index.html` 是否存在 +- 确保网络访问正常（端口 3000） + +### 性能注意事项 +- 大型数据集可能需要时间加载到笔记本中 +- 复杂图表的可视化渲染可能较慢 +- Vue.js 开发服务器支持热重载以快速迭代 +- 生产构建经过优化和压缩 + +### 安全注意事项 +- 不应提交敏感数据或凭据 +- 在云课程中使用环境变量存储任何 API 密钥 +- 与 Azure 相关的课程可能需要 Azure 账户凭据 +- 保持依赖项更新以获取安全补丁 + +## 贡献翻译 +- 通过 GitHub Actions 管理自动翻译 +- 欢迎手动修正以提高翻译准确性 +- 遵循现有翻译文件夹结构 +- 更新测验链接以包含语言参数：`?loc=fr` +- 测试翻译课程以确保正确渲染 + +## 相关资源 +- 主课程：https://aka.ms/datascience-beginners +- Microsoft Learn：https://docs.microsoft.com/learn/ +- 学生中心：https://docs.microsoft.com/learn/student-hub +- 讨论论坛：https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions +- 其他 Microsoft 课程：ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners + +## 项目维护 +- 定期更新以保持内容最新 +- 欢迎社区贡献 +- 在 GitHub 上跟踪问题 +- 由课程维护者审查 PR +- 每月内容审查和更新 + +--- + +**免责声明**： +本文档使用AI翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原始语言的文档作为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh/README.md b/translations/zh/README.md index e8d45fe8..b7ff05a3 100644 --- a/translations/zh/README.md +++ b/translations/zh/README.md @@ -1,8 +1,8 @@