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"translation_date": "2025-08-24T20:50:59+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
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"USAGE.md": {
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"language_code": "hi"
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"translation_date": "2025-08-24T22:13:19+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "hi"
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"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-24T21:45:19+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "hi"
}
}

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:43:32+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा साइंस की परिभाषा
| ![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-24T21:31:28+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# असाइनमेंट: डेटा साइंस परिदृश्य
इस पहले असाइनमेंट में, हम आपसे यह सोचने के लिए कहते हैं कि विभिन्न समस्या क्षेत्रों में किसी वास्तविक जीवन की प्रक्रिया या समस्या को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है, और इसे डेटा साइंस प्रक्रिया का उपयोग करके कैसे सुधार सकते हैं। निम्नलिखित पर विचार करें:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-24T21:32:36+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# असाइनमेंट: डेटा साइंस परिदृश्य
इस पहले असाइनमेंट में, हम आपसे यह सोचने के लिए कहते हैं कि वास्तविक जीवन की किसी प्रक्रिया या समस्या को विभिन्न समस्या क्षेत्रों में कैसे बेहतर बनाया जा सकता है, और डेटा साइंस प्रक्रिया का उपयोग करके इसे कैसे सुधार सकते हैं। निम्नलिखित पर विचार करें:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:15:02+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा नैतिकता का परिचय
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-24T21:25:40+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
## डेटा एथिक्स केस स्टडी लिखें
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-05T15:05:08+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा को परिभाषित करना
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-24T21:36:02+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा सेट वर्गीकृत करना
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T13:14:40+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# सांख्यिकी और संभाव्यता का संक्षिप्त परिचय
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
ग्राफ़िक रूप से हम माध्यिका और क्वारटाइल्स के बीच संबंध को **बॉक्स प्लॉट** नामक आरेख में प्रस्तुत कर सकते हैं:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="बॉक्स प्लॉट व्याख्या" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/hi/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="बॉक्स प्लॉट व्याख्या" width="50%">
यहां हम **इंटर-क्वारटाइल रेंज** IQR=Q3-Q1 और तथाकथित **आउटलायर्स** - मान जो [Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR] की सीमाओं के बाहर होते हैं, की भी गणना करते हैं।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-24T21:44:44+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# छोटे डायबिटीज अध्ययन
इस असाइनमेंट में, हम डायबिटीज मरीजों के एक छोटे डेटा सेट के साथ काम करेंगे, जो [यहां](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) से लिया गया है।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-24T21:15:27+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा साइंस का परिचय
![डेटा इन एक्शन](../../../translated_images/hi/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:56:10+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा के साथ काम करना: रिलेशनल डेटाबेस
|![ स्केचनोट द्वारा [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:53:55+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# हवाई अड्डे का डेटा प्रदर्शित करना
आपको [SQLite](https://sqlite.org/index.html) पर आधारित एक [डेटाबेस](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) प्रदान किया गया है, जिसमें हवाई अड्डों की जानकारी है। नीचे स्कीमा प्रदर्शित किया गया है। आप [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) में [SQLite एक्सटेंशन](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) का उपयोग करके विभिन्न शहरों के हवाई अड्डों की जानकारी प्रदर्शित करेंगे।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-05T14:52:25+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा के साथ काम करना: गैर-संबंधात्मक डेटा
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-24T21:13:46+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# सोडा मुनाफा
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:32:04+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा के साथ काम करना: Python और Pandas लाइब्रेरी
| ![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-24T21:09:41+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# पायथन में डेटा प्रोसेसिंग के लिए असाइनमेंट
इस असाइनमेंट में, हम आपसे उन कोड्स को विस्तार से समझाने के लिए कहेंगे, जिन्हें हमने अपने चैलेंजेस में विकसित करना शुरू किया है। असाइनमेंट दो भागों में विभाजित है:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
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"translation_date": "2025-09-05T14:55:08+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा के साथ काम करना: डेटा तैयारी
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-24T21:02:28+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# फॉर्म से डेटा का मूल्यांकन
एक क्लाइंट ने अपने ग्राहक आधार के बारे में कुछ बुनियादी डेटा इकट्ठा करने के लिए [छोटा फॉर्म](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) का परीक्षण किया है। उन्होंने अपने निष्कर्ष आपके पास लाए हैं ताकि आप उनके द्वारा इकट्ठा किए गए डेटा को मान्य कर सकें। आप ब्राउज़र में `index.html` पेज खोलकर फॉर्म देख सकते हैं।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-24T20:52:37+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेटा के साथ काम करना
![data love](../../../translated_images/hi/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-05T14:59:28+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-24T23:04:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# रेखाएं, बिखराव और बार
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-05T15:01:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# वितरणों का विज़ुअलाइज़ेशन
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-24T22:38:21+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# अपने कौशल का उपयोग करें
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-05T14:58:55+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# अनुपातों का दृश्यांकन
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-24T23:07:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# इसे Excel में आज़माएं
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:32:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# संबंधों का चित्रण: शहद के बारे में सब कुछ 🍯
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-24T22:42:22+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# मधुमक्खी के छत्ते में गोता लगाएं
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T15:00:06+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# सार्थक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-24T22:33:46+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# अपना खुद का कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-24T22:34:50+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# डेंजरस लिआज़ॉन्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रोजेक्ट
शुरू करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके सिस्टम पर NPM और Node चल रहे हैं। डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करें (npm install) और फिर प्रोजेक्ट को लोकली चलाएं (npm run serve):

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# डेंजरस लिआज़ॉन्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रोजेक्ट
शुरू करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके सिस्टम पर NPM और Node चल रहे हैं। डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करें (npm install) और फिर प्रोजेक्ट को लोकल रूप से चलाएं (npm run serve):

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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"language_code": "hi"
}
-->
# मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|
|:---:|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# रेखाएं, बिखराव और बार्स
## निर्देश

9
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Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# वितरणों का विज़ुअलाइज़ेशन
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# अपने कौशल का उपयोग करें
## निर्देश

9
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Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# अनुपातों का विज़ुअलाइज़ेशन
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# संबंधों का चित्रण: शहद के बारे में सब कुछ 🍯
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# सार्थक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# विज़ुअलाइज़ेशन
![लैवेंडर फूल पर एक मधुमक्खी](../../../translated_images/hi/bee.0aa1d91132b12e3a8994b9ca12816d05ce1642010d9b8be37f8d37365ba845cf.jpg)

9
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Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/14-DataScience-Lifecycle.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# डेटासेट का मूल्यांकन
एक क्लाइंट ने आपकी टीम से न्यूयॉर्क सिटी में टैक्सी ग्राहकों की मौसमी खर्च करने की आदतों की जांच में मदद मांगी है।

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# डेटा साइंस जीवनचक्र: विश्लेषण
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/15-Analyzing.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# उत्तरों की खोज
यह पिछले पाठ के [असाइनमेंट](../14-Introduction/assignment.md) का विस्तार है, जहां हमने डेटा सेट पर एक संक्षिप्त नज़र डाली थी। अब हम डेटा को और गहराई से समझने की कोशिश करेंगे।

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

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# डेटा साइंस जीवनचक्र: संचार
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा](../../sketchnotes/16-Communicating.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# एक कहानी सुनाएं
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# डेटा साइंस जीवनचक्र
![communication](../../../translated_images/hi/communication.06d8e2a88d30d168d661ad9f9f0a4f947ebff3719719cfdaf9ed00a406a01ead.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# क्लाउड में डेटा साइंस का परिचय
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/17-DataScience-Cloud.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# बाजार अनुसंधान
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# क्लाउड में डेटा साइंस: "लो कोड/नो कोड" तरीका
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/18-DataScience-Cloud.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# Azure ML पर लो कोड/नो कोड डेटा साइंस प्रोजेक्ट
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# क्लाउड में डेटा साइंस: "Azure ML SDK" का तरीका
|![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारा ](../../sketchnotes/19-DataScience-Cloud.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
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}
-->
# Azure ML SDK का उपयोग करके डेटा साइंस प्रोजेक्ट
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
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"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "hi"
}
-->
# क्लाउड में डेटा साइंस
![cloud-picture](../../../translated_images/hi/cloud-picture.f5526de3c6c6387b2d656ba94f019b3352e5e3854a78440e4fb00c93e2dea675.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान
| ![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/20-DataScience-RealWorld.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# ग्रह कंप्यूटर डेटा सेट का अन्वेषण करें
## निर्देश

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# जंगली में डेटा साइंस
विभिन्न उद्योगों में डेटा साइंस के वास्तविक दुनिया में उपयोग।

9
translations/hi/AGENTS.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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-->
# AGENTS.md
## परियोजना का अवलोकन

9
translations/hi/CODE_OF_CONDUCT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# Microsoft ओपन सोर्स आचार संहिता
इस प्रोजेक्ट ने [Microsoft ओपन सोर्स आचार संहिता](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) को अपनाया है।

9
translations/hi/CONTRIBUTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "hi"
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-->
# शुरुआती डेटा साइंस में योगदान करें
डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स पाठ्यक्रम में योगदान करने में आपकी रुचि के लिए धन्यवाद! हम समुदाय से योगदान का स्वागत करते हैं।

9
translations/hi/INSTALLATION.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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# इंस्टॉलेशन गाइड
यह गाइड आपको Data Science for Beginners पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए अपना वातावरण सेट करने में मदद करेगा।

225
translations/hi/README.md
Unescape View File

@ -1,202 +1,193 @@
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# शुरुआत के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम
[![GitHub Codespaces में खोलें](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![GitHub लाइसेंस](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 मुद्दे](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/)
[![PR स्वागत हैं](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 सितारे](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/)
# शुरुआती के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम
[![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/)
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![Microsoft Foundry डेवलपर फोरम](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
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Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक 10-सप्ताह, 20-पाठ्यक्रम की योजना लेकर आए हैं जो पूरी तरह से डेटा साइंस के बारे में है। प्रत्येक पाठ में प्री-लेसन और पोस्ट-लेसन क्विज़, पढ़ाई पूरी करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान और एक असाइनमेंट शामिल होता है। हमारा परियोजना-आधारित शिक्षण तरीका आपको निर्माण करते हुए सीखने की अनुमति देता है, जो नए कौशल को 'अटकने' का एक प्रमाणित तरीका है।
Microsoft में Azure Cloud Advocates को डेटा साइंस के बारे में 10 सप्ताह, 20-पाठों का पूरा पाठ्यक्रम प्रस्तुत करते हुए खुशी हो रही है। प्रत्येक पाठ में पाठ से पहले और बाद में क्विज, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, समाधान और असाइनमेंट शामिल हैं। हमारी परियोजना-आधारित शिक्षण पद्धति आपको निर्माण करते हुए सीखने की अनुमति देती है, जो नई क्षमताओं को स्थायी रूप से सीखने का एक प्रमाणित तरीका है।
**हमारे लेखकों को 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)।
**हमारे लेखकों को 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).
**🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और कंटेंट योगदानकर्ताओं को विशेष धन्यवाद 🙏,** विशेष रूप से 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),
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**🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को विशेष धन्यवाद,** विशेष रूप से आर्यन अरोड़ा, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](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, [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), समृद्धि शर्मा, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
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| शुरुआत के लिए डेटा साइंस - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ |
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### 🌐 बहुभाषी समर्थन
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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> **स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करें?**
> **स्थानीय तौर पर क्लोन करना पसंद करें?**
> इस रिपोजिटरी में 50+ भाषा के अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड के आकार को काफी बढ़ाते हैं। अनुवादों के बिना क्लोन करने के लिए, sparse checkout का उपयोग करें:
> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा के अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड साइज को काफी बढ़ाते हैं। बिना अनुवाद के क्लोन करने के लिए sparse checkout का उपयोग करें:
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
> cd Data-Science-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> यह आपको पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ देगा।
> यह आपको बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सभी कुछ देता है।
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**यदि आप अतिरिक्त भाषाओं का समर्थन चाहते हैं तो वे [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध हैं**
**यदि आप अतिरिक्त अनुवाद भाषाओं का समर्थन चाहते हैं तो वे यहाँ सूचीबद्ध हैं [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### हमारे समुदाय में शामिल हों
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
हमारे पास Discord पर सीखने के लिए AI श्रृंखला जारी है, इसके बारे में अधिक जानें और 18 - 30 सितंबर, 2025 में [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) में शामिल हों। आपको GitHub Copilot का उपयोग करके डेटा साइंस के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।
हमारी Discord पर AI के साथ सीखने की एक श्रृंखला चल रही है, इसके बारे में अधिक जानने और शामिल होने के लिए [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) पर 18 - 30 सितंबर, 2025 आएं। आपको GitHub Copilot के Data Science उपयोग के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।
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# क्या आप छात्र हैं?
# क्या आप एक छात्र हैं?
निम्न संसाधनों के साथ शुरुआत करें:
निम्नलिखित संसाधनों से शुरुआत करें:
- [Student Hub पेज](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पेज में आपको शुरुआती संसाधन, Student पैक और यहां तक कि फ्री सर्टिफिकेट वाउचर पाने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर देखना चाहेंगे क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री को बदला करते हैं।
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ग्लोबल छात्रों के दूतों के समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका मार्ग हो सकता है।
- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पेज में, आपको शुरुआती संसाधन, छात्र पैक और मुफ्त प्रमाणन वाउचर प्राप्त करने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर जांचते रहना चाहिए क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते रहते हैं।
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक वैश्विक छात्र एम्बेसडर समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका रास्ता हो सकता है।
# शुरू करना
# शुरूआत
## 📚 दस्तावेज़ीकरण
- **[इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआती लोगों के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश
- **[इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआती के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश
- **[उपयोग गाइड](USAGE.md)** - उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह
- **[ट्रबलशूटिंग](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याओं के समाधान
- **[योगदान देने का गाइड](CONTRIBUTING.md)** - इस परियोजना में योगदान कैसे करें
- **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याओं के समाधान
- **[योगदान गाइड](CONTRIBUTING.md)** - इस प्रोजेक्ट में योगदान कैसे करें
- **[शिक्षकों के लिए](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन
## 👨‍🎓 छात्रों के लिए
> **पूरी तरह से शुरुआती**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारी [शुरुआती अनुकूल उदाहरण](examples/README.md) से शुरू करें! ये सरल, अच्छी तरह से कॉमेंट किए गए उदाहरण आपको पूरी पाठ्यक्रम में उतरने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे।
> **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम को स्वयं उपयोग करने के लिए, पूरे रिपो को फोर्क करें और स्वयं अभ्यास पूरा करें, प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें। फिर लेक्चर पढ़ें और बाकी गतिविधियाँ पूरी करें। समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर परियोजनाएँ बनाने का प्रयास करें; हालांकि, वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ में /solutions फोल्डर में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ अध्ययन समूह बनाकर सामग्री को एक साथ देखें। और अधिक अध्ययन के लिए, हम [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) की सलाह देते हैं।
> **पूर्ण शुरुआती**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे [शुरुआती-फ्रेंडली उदाहरणों](examples/README.md) से शुरुआत करें! ये सरल, अच्छी तरह से कमेंट किए गए उदाहरण आपको पूरा पाठ्यक्रम शुरू करने से पहले बुनियादी बातें समझने में मदद करेंगे।
> **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने आप करने के लिए, पूरा रिपॉजिटरी फोर्क करें और अपनी ओर से अभ्यास पूरा करें, प्री-लेक्चर क्विज से शुरू करें। फिर व्याख्यान पढ़ें और बाकी गतिविधियां पूरी करें। परियोजनाओं को समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर बनाने की कोशिश करें; हालांकि, वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ के /solutions फोल्डरों में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री एक साथ पढ़ें। आगे अध्ययन के लिए, हम [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) की सलाह देते हैं।
**त्वरित शुरुआत:**
1. अपना पर्यावरण सेटअप करने के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें
2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए [उपयोग गाइड](USAGE.md) देखें
3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमशः पूरा करें
4. सहायता के लिए हमारे [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों
1. अपनी पर्यावरण सेटअप के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें
2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए [उपयोग गाइड](USAGE.md) पढ़ें
3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमबद्ध रूप से कार्य करें
4. समर्थन के लिए हमारे [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों
## 👩‍🏫 शिक्षकों के लिए
> **शिक्षक**: हमने [इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे करें](for-teachers.md) पर कुछ सुझाव शामिल किए हैं। हम आपकी प्रतिक्रिया [हमारे चर्चा मंच पर](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) सुनना चाहेंगे!
> **शिक्षक**: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे किया जाए इसके बारे में [कुछ सुझाव](for-teachers.md) शामिल किए हैं। हम आपकी प्रतिक्रियाओं के लिए उत्सुक हैं [हमारे चर्चा मंच में](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## टीम से मिलें
[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video")
**Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
[![प्रोमो वीडियो](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो वीडियो")
**गिफ़ द्वारा** [मोहित जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें एक वीडियो के लिए जो इस परियोजना और इसे निर्माण करने वालों के बारे में है!
> 🎥 परियोजना और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें!
## शिक्षा शास्त्र
## शिक्षाशास्त्र
हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शैक्षिक सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना-आधारित हो और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूलभूत सिद्धांतों को सीख चुके होंगे, जिसमें नैतिक अवधारणाएँ, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विजुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक दुनिया के उपयोग मामले, और अधिक शामिल हैं।
हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षाशास्त्रीय सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना-आधारित हो और इसमें अक्सर क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे, जिनमें नैतिक अवधारणाएं, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक दुनिया उपयोग के मामले, और अधिक शामिल हैं।
इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम दबाव वाला क्विज़ छात्र के विषय सीखने की इच्छा को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक अवधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे पूरी तरह या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएँ छोटी शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक बढ़ती जटिल होती जाती हैं।
इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जिम्मेदारी वाला क्विज़ छात्र के सीखने के इरादे को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक अवधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरी तरह या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएं छोटी से शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक क्रमिक रूप से जटिल हो जाती हैं।
> हमारा [आचरण संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देश देखें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं!
> हमारे [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देश देखें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं!
## प्रत्येक पाठ में शामिल हैं:
## प्रत्येक पाठ में शामिल है:
- वैकल्पिक स्केचनोट
- वैकल्पिक सहायक वीडियो
- कक्षा से पहले वार्मअप क्विज़
- लिखित पाठ
- परियोजना-आधारित पाठों के लिए परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शक
- प्री-लेसन वार्मअप क्विज़
- लेखित पाठ
- परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ
- ज्ञान जांच
- एक चुनौती
- सहायक पठन सामग्री
- सहायक पठन
- असाइनमेंट
- [पाठ के बाद क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ क्विज-एप फोल्डर में संग्रहीत हैं, कुल 40 क्विज़ जिसमें प्रत्येक में तीन प्रश्न हैं। इन्हें पाठों से लिंक किया गया है, लेकिन क्विज ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; इसके लिए `quiz-app` फोल्डर में निर्देश देखें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।
> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ क्विज़-एप फ़ोल्डर में संग्रहीत हैं, जिसमें तीन प्रश्नों के 40 कुल क्विज़ शामिल हैं। ये पाठों के अंदर लिंक किए गए हैं, लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; निर्देशों के लिए `quiz-app` फ़ोल्डर देखें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।
## 🎓 शुरुआती के लिए सहायक उदाहरण
## 🎓 शुरुआती-अनुकूल उदाहरण
**डेटा विज्ञान में नए हैं?** हमने एक विशेष [examples directory](examples/README.md) बनाया है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किया गया कोड है ताकि आप शुरू कर सकें:
**डेटा साइंस में नए हैं?** हमने एक विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणीकृत कोड है जो आपको शुरुआत करने में मदद करता है:
- 🌟 **Hello World** - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम
- 📂 **डेटा लोड करना** - डेटा सेट पढ़ना और अन्वेषण करना सीखें
- 📊 **सरल विश्लेषण** - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें
- 📈 **मूल विज़ुअलाइज़ेशन** - चार्ट और ग्राफ बनाएं
- 🔬 **वास्तविक परियोजना** - शुरुआत से अंत तक पूरा वर्कफ़्लो
- 🌟 **हैलो वर्ल्ड** - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम
- 📂 **लोडिंग डेटा** - डेटासेट पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें
- 📊 **सरल विश्लेषण** - सांख्यिकीय गणना करें और पैटर्न खोजें
- 📈 **मूल विज़ुअलाइज़ेशन** - चार्ट और ग्राफ़ बनाएं
- 🔬 **वास्तविक-दुनिया परियोजना** - शुरुआत से अंत तक पूरा कार्यप्रवाह
प्रत्येक उदाहरण में विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं जो हर कदम को समझाती हैं, जिससे यह पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए आदर्श है!
प्रत्येक उदाहरण में हर चरण को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसे पूर्ण शुरुआती के लिए उपयुक्त बनाती हैं!
👉 **[उदाहरणों के साथ शुरुआत करें](examples/README.md)** 👈
👉 **[उदाहरणों से शुरू करें](examples/README.md)** 👈
## पाठ
|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../../../translated_images/hi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ @sketchthedocs द्वारा स्केचनोट https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hi/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| डेटा विज्ञान के लिए शुरुआती: रोडमैप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स: रोडमैप - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | शिक्षण उद्देश्य | लिंक्ड पाठ | लेखक |
| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | लिंक्ड पाठ | लेखक |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | डेटा विज्ञान की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा विज्ञान के मूलभूत सिद्धांत सीखें और यह कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा से जुड़ा है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [दिमित्री](http://soshnikov.com) |
| 02 | डेटा विज्ञान नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता अवधारणाएँ, चुनौतियाँ और फ्रेमवर्क। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्या](https://twitter.com/nitya) |
| 01 | डेटा साइंस की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा विज्ञान के पीछे के मूल सिद्धांतों को जानें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बड़े डेटा से कैसे जुड़ा है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [विडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [द्मित्री](http://soshnikov.com) |
| 02 | डेटा साइंस नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता के संकल्पनाएँ, चुनौतियाँ और ढाँचे। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | डेटा की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | सांख्यिकी और प्रायिकता परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा को समझने के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [दिमित्री](http://soshnikov.com) |
| 05 | रिलेशनल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटा का परिचय और SQL (जिसे “सी-क्वेल” कहा जाता है) के साथ रिलेशनल डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करने की मूल बातें। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | NoSQL डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | अप्रासंगिक डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण करने के मूल बातें। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | पायथन के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | डेटा अन्वेषण के लिए पायथन का उपयोग करने की मूल बातें जैसे Pandas. पायथन प्रोग्रामिंग की मूल समझ की सिफारिश की जाती है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [दिमित्री](http://soshnikov.com) |
| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | डेटा की सफाई और रूपांतरण के लिए तकनीकों पर विषय जो गुम, गलत या अधूरा डेटा संभालने की चुनौतियों को हल करते हैं। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | परिमाणों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib का उपयोग कर पक्षी डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | डेटा वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | किसी अंतराल के भीतर अवलोकनों और रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | अनुपात का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | भिन्न और समूहित प्रतिशत का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेटों और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंध का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | सार्थक विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपने विज़ुअलाइज़ेशन को मूल्यवान बनाने के लिए तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | डेटा विज्ञान जीवन चक्र परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवन चक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने व निकालने का पहला चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवन चक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने तकनीकों पर केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | संचार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | इस चरण में डेटा से मिली अंतर्दृष्टि को इस तरह प्रस्तुत करना होता है कि निर्णय निर्माताओं के लिए समझना आसान हो। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जालेन](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | क्लाउड में डेटा विज्ञान | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउड में डेटा विज्ञान और इसके लाभों का परिचय। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | क्लाउड में डेटा विज्ञान | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल का प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | क्लाउड में डेटा विज्ञान | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | डेटा विज्ञान जंगली में | [जंगली में](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान संचालित परियोजनाएं। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्या](https://twitter.com/nitya) |
| 04 | सांख्यिकी और प्रायिकता का परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा को समझने के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [विडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [द्मित्री](http://soshnikov.com) |
| 05 | रिलेशनल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटा का परिचय और संरचित क्वेरी भाषा (SQL) के साथ डेटाबेस को एक्सप्लोर और विश्लेषण के मूल बातें। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | नोSQL डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | पाइथन के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | पांडा जैसी लाइब्रेरीज़ के साथ डेटा अन्वेषण के लिए पाइथन का उपयोग करना। पाइथन प्रोग्रामिंग की आधारभूत समझ की सिफारिश की जाती है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [विडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [द्मित्री](http://soshnikov.com) |
| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम करना](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, गलत या अपूर्ण डेटा से निपटने के लिए डेटा की सफाई और रूपांतरण की तकनीकें। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | मैटलैब का उपयोग करके पक्षी डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन सीखें 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | डेटा के वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | एक अंतराल के भीतर अवलोकनों और रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | अनुपातों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | भिन्न और समूहबद्ध प्रतिशत का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंध का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | आपकी विज़ुअलाइज़ेशन को प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय और पहला चरण डेटा अधिग्रहण और निष्कर्षण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | विश्लेषण करना | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइंस जीवनचक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | संचार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा के निष्कर्षों को इस तरह प्रस्तुत करना ताकि निर्णय लेने वालों के लिए समझना आसान हो। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जालेन](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मौड](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मौड](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मौड](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | वाइल्ड में डेटा साइंस | [वाइल्ड में](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस संचालित परियोजनाएं। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
इस नमूने को एक Codespace में खोलने के लिए ये कदम अपनाएं:
इस नमूने को Codespace में खोलने के लिए ये कदम उठाएं:
1. कोड ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और Open with Codespaces विकल्प चुनें।
2. पैन के नीचे + New codespace चुनें।
अधिक जानकारी के लिए, [GitHub डाक्यूमेंटेशन](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) देखें।
2. पैनल के नीचे + New codespace चुनें।
अधिक जानकारी के लिए, [GitHub दस्तावेज़ीकरण](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) देखें।
## VSCode Remote - Containers
अपनी स्थानीय मशीन और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉजिटरी को कंटेनर में खोलने के लिए ये कदम अपनाएं, VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन के साथ:
VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करके अपने स्थानीय मशीन पर कंटेनर में इस रिपॉजिटरी को खोलने के लिए निम्नलिखित करें:
1. यदि यह आपका पहला बार है जब आप विकास कंटेनर का उपयोग कर रहे हैं, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी सिस्टम प्री-रिक्विसिट्स को पूरा करती है (जैसे Docker इंस्टॉल हो) [शुरुआत करने की डाक्यूमेंटेशन](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) में।
1. यदि यह आपका पहला बार है कंटेनर विकास का उपयोग करने का, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी प्रणाली आवश्यक शर्तें (जैसे Docker स्थापित है) पूरी करती है [प्रारंभिक दस्तावेज़](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) में।
इस रिपॉजिटरी का उपयोग करने के लिए, आप या तो रिपॉजिटरी को एक अलग Docker वॉल्यूम में खोल सकते हैं:
**नोट**: यह वास्तव में Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड का उपयोग करेगा ताकि स्रोत कोड लोकल फाइल सिस्टम में न बल्कि Docker वॉल्यूम में क्लोन हो। [वॉल्यूम](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा को सुरक्षित रखने के लिए प्राथमिक तरीका हैं।
**ध्यान दें**: इसके अंतर्गत, Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड का उपयोग करके सोर्स कोड को लोकल फाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन किया जाएगा। [वॉल्यूम](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा को बनाए रखने के लिए प्राथमिक उपाय हैं।
या रिपॉजिटरी की स्थानीय रूप से क्लोन की हुई या डाउनलोड की हुई कॉपी खोलें:
या एक स्थानीय क्लोन की गई या डाउनलोड की गई प्रति खोलें:
- इस रिपॉजिटरी को अपनी स्थानीय फ़ाइल प्रणाली में क्लोन करें।
- F1 दबाएँ और **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड चुनें।
- इस फ़ोल्डर की क्लोन की गई कॉपी चुनें, कंटेनर शुरू होने तक प्रतीक्षा करें, और प्रयोग करें।
- इस रिपॉजिटरी को अपनी स्थानीय फाइल सिस्टम पर क्लोन करें।
- F1 दबाएं और **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड चुनें।
- इस फोल्डर की क्लोन की गई प्रति चुनें, कंटेनर के शुरू होने तक प्रतीक्षा करें, और प्रयोग करें।
## ऑफ़लाइन पहुँच
## ऑफ़लाइन एक्सेस
आप इस दस्तावेज़ को ऑफ़लाइन [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपनी स्थानीय मशीन पर [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में `docsify serve` टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट के पोर्ट 3000 पर सेवा प्रदत्त होगी: `localhost:3000`.
आप इस प्रलेखन को ऑफ़लाइन [Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपने स्थानीय मशीन पर [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में `docsify serve` टाइप करें। वेबसाइट स्थानीयहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: `localhost:3000`.
> ध्यान दें, नोटबुक Docsify के माध्यम से प्रस्तुत नहीं होंगे, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाने की आवश्यकता हो, तो उसे अलग से VS Code में Python कर्नेल चलाकर करें।
> ध्यान दें, नोटबुक Docsify द्वारा रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको कोई नोटबुक चलानी हो, तो वह अलग से VS Code में पाइथन कर्नेल के साथ करें।
## अन्य पाठ्यक्रम
@ -204,7 +195,7 @@ Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक
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### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![शुरुआती के लिए LangChain4j](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
@ -217,7 +208,7 @@ Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक
---
### जनरेटिव AI श्रृंखला
### जेनरेटिव AI सीरीज़
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -225,7 +216,7 @@ Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक
---
### कोर शिक्षण
### कोर लर्निंग
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -236,7 +227,7 @@ Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक
---
### कोपिलट श्रृंखला
### कॉपिलट सीरीज़
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -244,13 +235,13 @@ Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक
## सहायता प्राप्त करना
**समस्याओं का सामना कर रहे हैं?** सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारी [समस्या निवारण गाइड](TROUBLESHOOTING.md) देखें।
**समस्याओं का सामना कर रहे हैं?** सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारी [ट्रबलशूटिंग गाइड](TROUBLESHOOTING.md) देखें।
यदि आप अटक गए हैं या AI ऐप बनाने के बारे में कोई प्रश्न है, तो MCP पर चर्चा में सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स से जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत योग्य हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।
यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई प्रश्न है। MCP के बारे में चर्चा में अन्य सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत योग्य होते हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया है या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं, तो यहाँ जाएँ:
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@ -258,5 +249,5 @@ Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक
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9
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## सुरक्षा
Microsoft हमारे सॉफ़्टवेयर उत्पादों और सेवाओं की सुरक्षा को गंभीरता से लेता है, जिसमें हमारे GitHub संगठनों के माध्यम से प्रबंधित सभी स्रोत कोड रिपॉजिटरी शामिल हैं, जैसे [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), और [हमारे GitHub संगठन](https://opensource.microsoft.com/)।

9
translations/hi/SUPPORT.md
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# समर्थन
## समस्याएँ दर्ज करने और सहायता प्राप्त करने का तरीका

9
translations/hi/TROUBLESHOOTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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# समस्या निवारण गाइड
यह गाइड आपको Data Science for Beginners पाठ्यक्रम के दौरान आने वाली सामान्य समस्याओं के समाधान प्रदान करता है।

9
translations/hi/USAGE.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
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}
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# उपयोग गाइड
यह गाइड शुरुआती डेटा साइंस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह प्रदान करता है।

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
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- परिचय
- [डेटा साइंस की परिभाषा](../1-Introduction/01-defining-data-science/README.md)
- [डेटा साइंस के नैतिक पहलू](../1-Introduction/02-ethics/README.md)

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

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-->
# शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस के उदाहरण
उदाहरण निर्देशिका में आपका स्वागत है! यह सरल और अच्छी तरह से टिप्पणी किए गए उदाहरणों का संग्रह आपको डेटा साइंस शुरू करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, भले ही आप पूरी तरह से नए हों।

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

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"language_code": "hi"
}
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## शिक्षकों के लिए
क्या आप इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपनी कक्षा में करना चाहेंगे? कृपया इसे स्वतंत्र रूप से उपयोग करें!

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

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}
-->
# क्विज़
ये क्विज़ डेटा साइंस पाठ्यक्रम के लिए प्री- और पोस्ट-लेक्चर क्विज़ हैं, जो https://aka.ms/datascience-beginners पर उपलब्ध है।

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

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सभी स्केच नोट्स यहां देखें!
## क्रेडिट्स

422
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Unescape View File

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}

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# データサイエンスの定義
| ![ スケッチノート by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# 課題: データサイエンスのシナリオ
この最初の課題では、現実のプロセスや問題について考え、それをデータサイエンスのプロセスを使ってどのように改善できるかを考えてもらいます。以下の点について考えてみてください：

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# 課題: データサイエンスのシナリオ
この最初の課題では、現実のプロセスや問題について考え、それをデータサイエンスのプロセスを使ってどのように改善できるかを考えてもらいます。以下の点について考えてみてください：

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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}
-->
# データ倫理の概要
|![ スケッチノート by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
## データ倫理のケーススタディを書く
## 指示

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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-->
# データの定義
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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# データセットの分類
## 指示

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# 統計学と確率論の簡単な紹介
|![ スケッチノート by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
中央値と四分位数の関係を図示するために、**箱ひげ図**と呼ばれる図を使用します：
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="箱ひげ図の説明" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/ja/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="箱ひげ図の説明" width="50%">
ここでは**四分位範囲**IQR=Q3-Q1を計算し、**外れ値**と呼ばれる値を特定します。これらは[Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR]の範囲外にある値です。

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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}
-->
# 小規模な糖尿病研究
この課題では、[こちら](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html)から取得した糖尿病患者の小規模なデータセットを使用します。

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# データサイエンス入門
![データの活用](../../../translated_images/ja/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# データ操作：リレーショナルデータベース
|![ スケッチノート by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# 空港データの表示
[SQLite](https://sqlite.org/index.html)を基盤とした[データベース](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db)が提供されています。このデータベースには空港に関する情報が含まれています。以下にスキーマが表示されています。[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)の[SQLite拡張機能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)を使用して、さまざまな都市の空港情報を表示します。

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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}
-->
# データの操作: 非リレーショナルデータ
|![ スケッチノート by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
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}
-->
# ソーダの利益
## 指示

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# データの操作: PythonとPandasライブラリ
| ![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) によるスケッチノート ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# Pythonによるデータ処理課題
この課題では、これまでのチャレンジで開発を始めたコードをさらに詳しく説明していただきます。課題は以下の2つの部分で構成されています。

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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}
-->
# データの取り扱い: データ準備
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# フォームからのデータ評価
クライアントは、顧客層に関する基本的なデータを収集するための[小さなフォーム](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html)をテストしてきました。彼らは収集したデータを検証するためにその結果を持ってきました。ブラウザで`index.html`ページを開いてフォームを確認することができます。

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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}
-->
# データの活用
![data love](../../../translated_images/ja/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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{
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}
-->
# 数量の可視化
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# 線グラフ、散布図、棒グラフ
## 手順

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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-->
# 分布の可視化
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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}
-->
# スキルを活用しよう
## 手順

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
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{
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}
-->
# 比率の可視化
|![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) によるスケッチノート ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-25T18:43:25+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "ja"
}
-->
# Excelで試してみよう
## 手順

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:31:16+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "ja"
}
-->
# 関係の可視化: ハチミツについて 🍯
|![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) によるスケッチノート ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-25T18:12:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "ja"
}
-->
# 蜂の巣を探る
## 手順

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-05T12:46:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "ja"
}
-->
# 意味のあるデータビジュアライゼーションを作る
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

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