msb-public
/
Data-Science-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity

chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 changes)

Browse Source
pull/738/head
localizeflow[bot] 4 weeks ago
parent 5a492c8387
commit 9b47adcc40
6 changed files with 314 additions and 313 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File

4
translations/hr/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -360,8 +360,8 @@
"language_code": "hr"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T02:30:27+00:00",
"original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953",
"translation_date": "2026-02-06T09:05:54+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "hr"
},

206
translations/hr/README.md
Unescape View File

@ -1,130 +1,130 @@
# Data Science za početnike - nastavni plan
# 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)
[![Otvori u 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 licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![GitHub suradnici](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/)
[![GitHub promatrači](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 forkovanja](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 zvjezdice](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 Developer Forum](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)
Azure Cloud Advocates u Microsoftu s veseljem vam nude 10-tjedni, 20-lekcijski nastavni plan posvećen Data Scienceu. Svaka lekcija uključuje kviz prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje i zadatak. Naša projektno-orijentirana pedagogija omogućuje vam učenje kroz praktičan rad, što je dokazani način da nove vještine zaista uđju u upotrebu.
Azure Cloud Advocacy u Microsoftu s radošću nude 10-tjedni, 20-lekcijski kurikulum posvećen Data Science-u. Svaka lekcija uključuje kviz prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje i zadatak. Naša pedagogija usmjerena na projekte omogućuje vam učenje kroz izgradnju, što je dokazan način da nove vještine „ostanu“.
**Iskrene zahvalnosti 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).
**Iskrene zahvale 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 hvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorima, recenzentima i suradnicima,** s posebnim isticanjem Aaryana 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,** osobito Aaryanu Arori, [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/hr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|![Skicirani bilješki od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| Data Science za početnike - _Sketchnote autora [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Data Science Za Početnike - _Skicirani bilješki od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
### 🌐 Podrška za više jezika
#### Podržano putem GitHub Action (automatski i uvijek ažurno)
#### Podržano putem GitHub Action (Automatski i uvijek ažurno)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](./README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **Preferirate klonirati lokalno?**
> **Preferirate li Klonirati Lokalno?**
> Ovaj repozitorij sadrži 50+ jezičnih prijevoda što znatno povećava veličinu preuzimanja. Za kloniranje bez prijevoda, koristite sparse checkout:
> Ovaj repozitorij uključuje 50+ prevoda što značajno povećava veličinu preuzimanja. Da biste klonirali bez prijevoda, koristite sparse checkout:
> ```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'
> ```
> Ovo vam daje sve što vam je potrebno da dovršite tečaj s puno bržim preuzimanjem.
> Time dobivate sve što vam je potrebno za dovršetak tečaja uz znatno brže preuzimanje.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Ako želite da se podrže dodatni jezici prijevoda, popis je dostupan [ovdje](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Ako želite da budu podržani dodatni jezici prijevoda, oni su navedeni [ovdje](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### Pridružite se našoj zajednici
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Imamo seriju učenja s AI na Discordu koja je u tijeku, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. godine. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilot za Data Science.
Imamo aktivnu seriju na Discordu pod nazivom "Uči s AI-jem", 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 o korištenju GitHub Copilot za Data Science.
![Learn with AI series](../../translated_images/hr/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# Jeste li student?
Započnite s sljedećim resursima:
Počnite 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 certifikacijskog vaučera. Ovo je jedna stranica koju želite dodati u favorite i povremeno provjeravati jer periodično mijenjamo sadržaj, barem mjesečno.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, ovo može biti vaš put u Microsoft.
- [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 pa čak i načine da dobijete besplatni certifikat. Ovo je stranica koju želite označiti i povremeno provjeravati jer sadržaj mijenjamo barem 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 rada
## 📚 Dokumentacija
- **[Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md)** - korak-po-korak upute za postavljanje za početnike
- **[Vodič za korištenje](USAGE.md)** - primjeri i uobičajeni radni tijekovi
- **[Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - rješenja za česte probleme
- **[Vodič za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - kako doprinijeti ovom projektu
- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - smjernice i resursi za nastavu
- **[Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md)** - Korak po korak upute za početnike
- **[Vodič za korištenje](USAGE.md)** - Primjeri i uobičajeni radni tijekovi
- **[Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - Rješenja uobičajenih problema
- **[Vodič za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - Kako doprinositi ovom projektu
- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - Upute za podučavanje i resursi za školu
## 👨‍🎓 Za studente
> **Potpuni početnici**: Novi ste u data scienceu? Počnite s našim [primjerima prilagođenima početnicima](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentirani primjeri pomoći će vam razumjeti osnove prije nego što krenete u cjeloviti nastavni plan.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da biste koristili ovaj nastavni plan sami, napravite fork kompletnog repozitorija i dovršite zadatke samostalno, počevši s kvizom prije predavanja. Potom pročitajte predavanje i dovršite preostale aktivnosti. Pokušajte napraviti projekte razumijevanjem lekcija, a ne samo kopiranjem koda rješenja; ipak, taj kod dostupan je u mapama /solutions u svakoj lekciji usmjerenoj na projekte. Još jedna ideja je da se formira grupa za učenje s prijateljima i zajedno prođete sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Potpuni početnici**: Novi ste u data science? Počnite s našim [primjerima prilagođenim početnicima](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentirani primjeri pomoći će vam razumjeti osnove prije nego što prijeđete na cijeli kurikulum.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: za korištenje ovog kurikuluma samostalno, napravite fork cijelog repozitorija i samostalno dovršite vježbe, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte predavanje i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte stvarati projekte razumijevanjem lekcija, a ne kopirajući rješenje; međutim, taj je kod dostupan u mapama /solutions u svakoj lekciji usmjerenoj na projekt. Još jedna ideja je da formirate studijsku grupu s prijateljima i zajedno prolazite sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Brzi početak:**
1. Provjerite [Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md) za postavljanje okruženja
2. Pregledajte [Vodič za korištenje](USAGE.md) da naučite kako raditi s nastavnim planom
3. Počnite s Lekcijom 1 i radite redom
1. Pogledajte [Vodič za instalaciju](INSTALLATION.md) za postavljanje okruženja
2. Pregledajte [Vodič za korištenje](USAGE.md) da naučite kako raditi s kurikulumom
3. Počnite s Lekcijom 1 i redom prođite kroz lekcije
4. Pridružite se našoj [Discord zajednici](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podršku
## 👩‍🏫 Za nastavnike
> **Nastavnici**: uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj nastavni plan. Veselimo se vašim povratnim informacijama [u našem diskusionom forumu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Upoznajte tim
> **Nastavnici**: uključen je [nekoliko prijedloga](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Veselimo se vašim povratnim informacijama [na našem forumu za raspravu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Upoznajte Tim
[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video")
**Gif autora** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
**Gif autor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Kliknite gornju sliku za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili!
> 🎥 Kliknite na gornju sliku za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili!
## Pedagogija
Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je projektno orijentiran i da uključuje česte kvizove. Do kraja ove serije, studenti će naučiti osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke pojmove, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, stvarne primjere primjene znanosti o podacima i više.
Odabrali smo dva pedagoška načela prilikom izrade ovog kurikuluma: osigurati da bude baziran 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, primjere iz stvarnog svijeta primjene znanosti o podacima i više.
Uz to, kviz s malim ulogom prije nastave postavlja namjeru studenta za učenje teme, dok drugi kviz nakon nastave osigurava daljnju zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum dizajniran je da bude fleksibilan i zabavan te se može proći u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju jednostavni i postaju sve složeniji do kraja ciklusa od 10 tjedana.
Uz to, kviz s niskim ulogom prije sata postavlja namjeru studenta prema učenju teme, dok drugi kviz nakon sata osigurava dodatno zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te ga se može pohađati u cijelosti ili djelomično. Projekti počinju malo i postaju sve složeniji do kraja ciklusa od 10 tjedana.
> Pronađite naše [Pravila ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), upute za [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prevođenje](TRANSLATIONS.md). Dobrodošle su vaše konstruktivne povratne informacije!
> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Upute za doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevode](TRANSLATIONS.md). Dobrodošli su vaši konstruktivni komentari!
## Svaka lekcija uključuje:
- Neobaveznu skicu
- Neobavezni dodatni video
- Opcionalni sketchnote
- Opcionalni dodatni video
- Kviz za zagrijavanje prije lekcije
- Pisanu lekciju
- Za lekcije temeljene na projektima, korak-po-korak upute kako izraditi projekt
- Za lekcije bazirane na projektu, vodiče korak po korak kako izgraditi projekt
- Provjere znanja
- Izazov
- Dodatno čitanje
- Dodatnu literaturu
- Zadatak
- [Kviz nakon lekcije](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, ukupno 40 kvizova s po tri pitanja. Povezani su iz lekcija, ali se aplikacija za kviz može pokrenuti lokalno ili implementirati na Azure; slijedite upute u mapi `quiz-app`. Postupno se lokaliziraju.
> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, ukupno 40 kvizova sa po tri pitanja svaki. Povezani su iz lekcija, ali aplikaciju za kvizove možete pokrenuti lokalno ili je implementirati na Azure; slijedite upute u mapi `quiz-app`. Postupno se lokaliziraju.
## 🎓 Primjeri prilagođeni početnicima
**Novi u znanosti o podacima?** Stvorili smo poseban [direktorij primjera](examples/README.md) s jednostavnim, dobro komentiranim kodom kako bismo vam pomogli da započnete:
**Novi ste u znanosti o podacima?** Stvorili smo poseban [direktorij primjera](examples/README.md) sa jednostavnim, dobro komentiranim kodom za lakši početak:
- 🌟 **Hello World** - Vaš prvi program iz znanosti o podacima
- 📂 **Učitavanje podataka** - Naučite čitati i istraživati skupove podataka
- 📊 **Jednostavna analiza** - Izračunajte statistike i pronađite obrasce
- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Izradite grafikone i dijagrame
- 🔬 **Projekt iz stvarnog svijeta** - Cjelokupan tijek rada od početka do kraja
- 🌟 **Hello World** - Vaš prvi program za znanost o podacima
- 📂 **Učitavanje podataka** - Naučite kako čitati i istraživati skupove podataka
- 📊 **Jednostavna analiza** - Izračunajte statistiku i pronađite obrasce
- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Izradite grafikone i nacrte
- 🔬 **Projekt iz stvarnog svijeta** - Kompletan tijek rada od početka do kraja
Svaki primjer uključuje detaljne komentare koji objašnjavaju svaki korak, što ga čini savršenim za apsolutne početnike!
@ -135,119 +135,119 @@ Svaki primjer uključuje detaljne komentare koji objašnjavaju svaki korak, što
|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Znanost o podacima za početnike: Plan puta - _Sketchnote autor [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Broj lekcije | Tema | Grupa lekcije | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor |
| Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Definiranje znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove iza znanosti o podacima 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 u znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Pojmovi, izazovi i okviri etike u podacima. | [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) |
| 01 | Definiranje znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove koji stoje iza znanosti o podacima 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 u znanosti o podacima | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti, izazovi i okviri etike podataka. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definiranje podataka | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako su podaci klasificirani 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 Strukturiranog upitnog jezika, poznatog kao SQL (izgovara se "es-kju-el"). | [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 baza podataka dokumenata. | [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. Preporuča se temeljno 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) | Tema o tehnikama čišćenja i transformacije podataka za rješavanje izazova nepotpunih, netočnih ili manjkavih podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 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 jezika za strukturirane upite, poznatog kao SQL (izgovara se „es-kju-el“). | [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 nerealacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize baza dokumenata. | [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) |
| 08 | Priprema podataka | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikama čišćenja i transformacije podataka za rješavanje problema 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 omjera | [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) |
| 10 | Vizualizacija distribucija 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 veza 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 vrijedne vizualizacije za učinkovito rješavanje problema i uvide. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima i njegov prvi korak – prikupljanje i izdvajanje podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 13 | Značajne vizualizacije | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za stvaranje vrijednih vizualizacija 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 znanosti o podacima | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus znanosti o podacima 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 znanosti o podacima 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 znanosti o podacima fokusira se na predstavljanje uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donosiocima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 16 | Komunikacija | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa znanosti o podacima 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 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ova serija lekcija uvodi znanost o podacima 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 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela pomoću Low Code alata. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Postavljanje modela pomoću Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Znanost o podacima u stvarnom svijetu | [U stvarnom svijetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti iz stvarnog svijeta vođeni znanošću o podacima. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 18 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela korištenjem Low Code alata. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Znanost o podacima u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementacija modela pomoću Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Znanost o podacima u stvarnosti | [U stvarnosti](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti temeljeni na znanosti o podacima u stvarnom svijetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Slijedite ove korake za otvaranje ovog primjera u Codespaceu:
1. Kliknite izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces.
Slijedite ove korake za otvaranje ovog uzorka u Codespace-u:
1. Kliknite na padajući izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces.
2. Odaberite + New codespace na dnu panela.
Za više informacija pogledajte [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
Za više informacija, pogledajte [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Slijedite ove korake za otvaranje ovog spremišta u kontejneru koristeći svoje lokalno računalo i VSCode koristeći ekstenziju VS Code Remote - Containers:
Slijedite ove korake za otvaranje ovog spremišta u kontejneru koristeći lokalno računalo i VSCode uz pomoć proširenja VS Code Remote - Containers:
1. Ako ovo prvi put koristite razvojni kontejner, molimo osigurajte da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. da imate instaliran Docker) u [dokumentaciji za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Ako prvi put koristite razvojni kontejner, provjerite da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. instaliran Docker) u [uputama za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Da biste koristili ovo spremište, možete otvoriti spremište u izoliranom Docker volumenu:
Da biste koristili ovo spremište, možete ga otvoriti u izoliranom Docker volumenu:
**Napomena**: Ispod haube, ovo će koristiti Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** naredbu za kloniranje izvornih kodova u Docker volumen umjesto lokalnog file sustava. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) su preporučeni mehanizam za trajno pohranjivanje podataka kontejnera.
**Napomena**: U pozadini, ovo će koristiti naredbu Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** za kloniranje izvornog koda u Docker volumen umjesto lokalnog datotečnog sustava. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) su preferirani način za trajno pohranjivanje podataka kontejnera.
Ili otvorite lokalno kloniranu ili preuzetu verziju spremišta:
- Klonirajte ovo spremište na svoj lokalni file sustav.
- Klonirajte ovo spremište na lokalni datotečni sustav.
- Pritisnite F1 i odaberite naredbu **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da kontejner počne te isprobajte.
- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da se kontejner pokrene i isprobajte.
## Pristup bez interneta
Možete pokrenuti ovu dokumentaciju offline koristeći [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovo spremište, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svoje lokalno računalo, zatim u korijenskoj mapi ovog spremišta upišite `docsify serve`. Web stranica će biti poslužena na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
Ovu dokumentaciju možete koristiti offline pomoću [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovo spremište, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na lokalno računalo, zatim u korijenskoj mapi ovog spremišta upišite `docsify serve`. Web stranica će se poslužiti na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
> Napomena, bilježnice neće biti prikazane putem Docsifyja, pa ih je potrebno pokrenuti zasebno u VS Codeu s Python jezgrom.
> Napomena, bilježnice se neće prikazivati putem Docsify-ja, pa kada trebate pokrenuti bilježnicu, učinite to zasebno u VS Code-u koji koristi Python kernel.
## Ostali kurikulumi
Naš tim stvara i druge kurikulume! Pogledajte:
Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### 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)
[![LangChain.js za početnike](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)
[![LangChain.js za Početnike](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)
[![LangChain za Početnike](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agenti
[![AZD za početnike](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Edge AI za početnike](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP za početnike](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI Agenti za početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AZD za Početnike](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Edge AI za Početnike](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP za Početnike](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI Agenti za Početnike](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Serija Generativne AI
[![Generativna AI za početnike](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)
[![Generativna AI za Početnike](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)
[![Generativna 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)
[![Generativna 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)
[![Generativna AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Osnovno učenje
[![ML za početnike](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 za početnike](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 za početnike](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)
[![Cybersecurity za početnike](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT za početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR razvoj za početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Osnovno Učenje
[![ML za Početnike](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)
[![Podatkovna znanost za Početnike](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 za Početnike](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)
[![Kibernetička sigurnost za Početnike](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web razvoj za Početnike](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT za Početnike](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR razvoj za Početnike](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Serija Copilot
[![Copilot za AI Pomoćno Programiranje](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 za AI Upareno Programiranje](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 za 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 Avantura](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)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## Dobivanje pomoći
## Dobivanje Pomoći
**Imate problema?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema.
**Imate problema?** Pogledajte naš [Vodič za Rješavanje Problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema.
Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se ostalim učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica u kojoj su pitanja dobrodošla, a znanje se slobodno dijeli.
Ako zapnete ili imate pitanja o izgradnji AI aplikacija, pridružite se ostalim polaznicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica gdje su pitanja dobrodošla, a znanje slobodno dijeljeno.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Ako imate povratnu informaciju o proizvodu ili primijetite pogreške tijekom izrade, posjetite:
Ako imate povratne informacije o proizvodu ili pogreške tijekom izgradnje posjetite:
[![Microsoft Foundry Developer Forum](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)
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Izjava o odricanju od odgovornosti**:
Ovaj dokument preveden je korištenjem AI prevoditeljskog servisa [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se stručni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakve nesporazume ili kriva tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.
**Odricanje od odgovornosti**:
Ovaj dokument preveden je pomoću AI usluge prevođenja [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo postići točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku smatra se službenim i relevantnim izvorom. Za važne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnog prevoditelja. Ne snosimo odgovornost za bilo kakva nesporazumevanja ili pogrešna tumačenja koja mogu proizaći iz korištenja ovog prijevoda.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
translations/sl/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -360,8 +360,8 @@
"language_code": "sl"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T02:32:20+00:00",
"original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953",
"translation_date": "2026-02-06T09:08:00+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "sl"
},

174
translations/sl/README.md
Unescape View File

@ -3,201 +3,201 @@
[![Odpri v GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![GitHub sodelavci](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![GitHub sodelujoči](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![GitHub težave](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![GitHub pull-predlogi](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![GitHub pull zahtevki](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![PRs dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
[![GitHub opazovalci](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 razvejitev](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 zvezdice](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 veje](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 zvezde](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 Forum razvijalcev](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)
[![Microsoft Foundry Developer Forum](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)
Azure Cloud zagovorniki pri Microsoftu z veseljem ponujajo 10-tedenski učni načrt s 20 lekcijami, vse o podatkovni znanosti. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev in nalogo. Naše pedagoško načelo temelji na projektih, ki vam omogoča učenje med gradnjo; dokazano je, da nove veščine tako bolje 'pridejo do izraza'.
Zastopniki za Azure Cloud pri Microsoftu z veseljem ponujajo 10-tedenski, 20-urno učni načrt, popolnoma posvečen podatkovni znanosti. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev in nalogo. Naša pedagoška metoda temelji na projektih, ki vam omogočajo učenje med ustvarjanjem - dokazan način, da se nove veščine "prilepijo".
**Iskrena zahvala našim avtorjem:** [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).
**Iskrena hvala našim avtorjem:** [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/) avtorjem, recenzentom in sodelavcem pri vsebinah,** še posebej Aaryanu Arori, [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/) avtorjem, pregledovalcem in prispevkarjem vsebine,** med njimi 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/sl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|![Skicirani zapiski avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| Data Science za začetnike - _Sketchnote avtor [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Podatkovna znanost za začetnike - _Skicirani zapiski avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
### 🌐 Podpora več jezikom
### 🌐 Podpora za več jezikov
#### Podprto prek GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno)
#### Podprto preko GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](./README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
[arabščina](../ar/README.md) | [bengalski](../bn/README.md) | [bolgarščina](../bg/README.md) | [burmanski (mjanmarščina)](../my/README.md) | [kitajščina (poenostavljena)](../zh-CN/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Macau)](../zh-MO/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Tajvan)](../zh-TW/README.md) | [hrvaščina](../hr/README.md) | [češčina](../cs/README.md) | [danščina](../da/README.md) | [nizozemščina](../nl/README.md) | [estonščina](../et/README.md) | [finščina](../fi/README.md) | [francoščina](../fr/README.md) | [nemščina](../de/README.md) | [grščina](../el/README.md) | [hebrejščina](../he/README.md) | [hindujščina](../hi/README.md) | [madžarščina](../hu/README.md) | [indonezijščina](../id/README.md) | [italijanščina](../it/README.md) | [japonščina](../ja/README.md) | [kanada](../kn/README.md) | [korejščina](../ko/README.md) | [litovščina](../lt/README.md) | [malajščina](../ms/README.md) | [malajalščina](../ml/README.md) | [maratščina](../mr/README.md) | [nepalščina](../ne/README.md) | [nigerijski pidgin](../pcm/README.md) | [norveščina](../no/README.md) | [perzijščina (farzi)](../fa/README.md) | [poljščina](../pl/README.md) | [portugalščina (Brazilija)](../pt-BR/README.md) | [portugalščina (Portugalska)](../pt-PT/README.md) | [punjabi (gurmuki)](../pa/README.md) | [romunščina](../ro/README.md) | [ruščina](../ru/README.md) | [srbščina (cirilica)](../sr/README.md) | [slovaščina](../sk/README.md) | [slovenščina](./README.md) | [španščina](../es/README.md) | [svahilščina](../sw/README.md) | [švedščina](../sv/README.md) | [tagalog (filipinščina)](../tl/README.md) | [tamilščina](../ta/README.md) | [telugščina](../te/README.md) | [tajščina](../th/README.md) | [turščina](../tr/README.md) | [ukrajinščina](../uk/README.md) | [urdu](../ur/README.md) | [vietnamščina](../vi/README.md)
> **Raje želite klonirati lokalno?**
> **Raje klonirate lokalno?**
> To repozitorij vsebuje več kot 50 prevodov jezikov, kar znatno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite sparse checkout:
> Ta repozitorij vsebuje več kot 50 jezikovnih prevodov, kar občutno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite sparse checkout:
> ```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'
> ```
> Tako dobite vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom.
> To vam nudi vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Če želite dodatno podporo za prevode jezikov, so podprti jeziki navedeni [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Če želite, da so na voljo dodatni prevodni jeziki, so ti našteti [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### Pridružite se naši skupnosti
#### Pridružite se naši skupnosti
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Imamo tekočo Discord serijo učenja z AI, izvedite več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dobite nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot pri podatkovni znanosti.
Imamo tekočo serijo učenja z Discord in AI, izvedite več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dobili boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost.
![Learn with AI serija](../../translated_images/sl/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
![Learn with AI series](../../translated_images/sl/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# Ste študent?
Začnite z naslednjimi viri:
- [Stran za študente](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej strani boste našli začetniške vire, pakete za študente in celo načine, kako priti do brezplačnega certifikata. To stran si želite označiti in jo redno obiskovati, saj vsak mesec posodabljamo vsebine.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalni skupnosti študentskih ambasadorjev, to bi lahko bil vaš prehod v Microsoft.
- [Stran Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej strani boste našli vire za začetnike, pakete za študente in celo načine za pridobitev brezplačnega certifikata. To je ena stran, ki si jo želite dodati med zaznamke in občasno preveriti, saj mesečno osvežujemo vsebine.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalni skupnosti študentskih ambasadorjev, to bi lahko bila vaša pot v Microsoft.
# Začetek
## 📚 Dokumentacija
- **[Navodila za namestitev](INSTALLATION.md)** - Korak za korakom navodila za začetnike
- **[Navodila za uporabo](USAGE.md)** - Primeri in pogosti delovni procesi
- **[Reševanje težav](TROUBLESHOOTING.md)** - Rešitve pogostih težav
- **[Navodila za prispevanje](CONTRIBUTING.md)** - Kako prispevati k temu projektu
- **[Za učitelje](for-teachers.md)** - Navodila za poučevanje in viri za učilnice
- **[Namestitveni vodič](INSTALLATION.md)** – Korak za korakom navodila za namestitev za začetnike
- **[Vodnik za uporabo](USAGE.md)** – Primeri in pogosti delovni postopki
- **[Reševanje težav](TROUBLESHOOTING.md)** – Rešitve za pogoste težave
- **[Vodič za prispevanje](CONTRIBUTING.md)** – Kako prispevati k temu projektu
- **[Za učitelje](for-teachers.md)** – Navodila za poučevanje in viri za razrede
## 👨‍🎓 Za študente
> **Popolni začetniki**: Nova v podatkovni znanosti? Začnite z našimi [primeri za začetnike](examples/README.md)! Ti preprosti, dobro komentirani primeri vam bodo pomagali razumeti osnove, preden se poglobite v celoten učni načrt.
> **[Študentje](https://aka.ms/student-page)**: za samostojno uporabo učnega načrta, ustvarite fork celotnega repozitorija in dokončajte vaje sami, začnite s kvizom pred predavanjem. Potem preberite predavanje in dokončajte ostale dejavnosti. Poskušajte ustvariti projekte z razumevanjem lekcij, namesto da kopirate kodo rešitve; ta koda pa je na voljo v mapah /solutions v vsakem lekcijskem projektu. Druga ideja je, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in se skupaj učite. Za nadaljnje študije priporočamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Popolni začetniki**: Ste novi v podatkovni znanosti? Začnite z našimi [primeri prijaznimi do začetnikov](examples/README.md)! Ti preprosti, dobro komentirani primeri vam bodo pomagali razumeti osnove, preden se podate v celoten učni načrt.
> **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: da uporabljate ta učni načrt sami, naredite fork celotnega repozitorija in dokončajte vaje sami, začenši s kvizom pred predavanjem. Nato preberite predavanje in dokončajte ostale aktivnosti. Poskusite ustvariti projekte tako, da razumete lekcije, namesto da kopirate kodo rešitve; ta koda je na voljo v mapah /solutions pri vsaki lekciji, usmerjeni v projekt. Druga možnost je, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in skupaj pregledujete vsebino. Za nadaljnje študije priporočamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Hiter začetek:**
1. Preverite [Navodila za namestitev](INSTALLATION.md), da nastavite okolje
2. Preglejte [Navodila za uporabo](USAGE.md), da se naučite delati z učnim načrtom
3. Začnite z Lekcijo 1 in nadaljujte zaporedno
1. Preglejte [Namestitveni vodič](INSTALLATION.md) za nastavitev okolja
2. Preglejte [Vodnik za uporabo](USAGE.md), da se naučite delati z učnim načrtom
3. Začnite z Lekcijo 1 in delajte zaporedoma
4. Pridružite se naši [Discord skupnosti](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podporo
## 👩‍🏫 Za učitelje
> **Učitelji**: vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md) kako uporabljati ta učni načrt. Veseli bomo vaših povratnih informacij [v našem diskusijskem forumu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Učitelji**: vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md), kako uporabiti ta učni načrt. Z veseljem bomo prejeli vaše povratne informacije [v našem forumu za razprave](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Spoznajte ekipo
[![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video")
**Gif avtor:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
**Gif avtor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Kliknite na zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili!
## Pedagogika
Pri oblikovanju tega učnega načrta smo izbrali dve pedagoški načeli: zagotoviti, da je projektno usmerjen in da vključuje pogoste kvize. Do konca te serije bodo študenti spoznali osnovna načela podatkovne znanosti, vključno z etičnimi koncepti, pripravo podatkov, različnimi načini dela s podatki, vizualizacijo podatkov, analizo podatkov, primeri uporabe podatkovne znanosti v resničnem svetu in še več.
Pri oblikovanju tega učnega načrta smo izbrali dva pedagoška načela: zagotoviti, da temelji na projektih in vključuje pogoste kvize. Ob koncu te serije bodo študenti osvojili osnovna načela znanosti o podatkih, vključno z etičnimi koncepti, pripravo podatkov, različnimi načini dela s podatki, vizualizacijo podatkov, analizo podatkov, primeri uporabe podatkovne znanosti v resničnem svetu in še več.
Poleg tega kviz z nizkimi vložki pred poukom usmeri študenta k učenju teme, medtem ko drugi kviz po pouku zagotavlja dodatno zadrževanje znanja. Ta učni načrt je zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče opraviti v celoti ali delno. Projekti se začnejo majhni in se do konca 10-tedenskega cikla postopoma zapletejo.
Poleg tega nizkorizični kviz pred uro usmerja študenta k učenju teme, medtem ko drugi kviz po uri zagotavlja nadaljnje ohranjanje znanja. Ta učni načrt je zasnovan fleksibilno in zabavno ter ga je mogoče opraviti celovito ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj kompleksni do konca 10-tedenskega cikla.
> Najdete naša [Pravila vedenja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevke](CONTRIBUTING.md), [Prevajalska](TRANSLATIONS.md) navodila. Veseli smo vaše konstruktivne povratne informacije!
> Najdite naš [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Navodila za prispevke](CONTRIBUTING.md), [Prevajalska navodila](TRANSLATIONS.md). Veseli bomo vaše konstruktivne povratne informacije!
## Vsaka lekcija vključuje:
- Neobvezno skiciranje
- Neobvezni dodatni video
- Izbirno sketchnote
- Izbirni dodatni video
- Kviz za ogrevanje pred lekcijo
- Pisno lekcijo
- Za projektno usmerjene lekcije, vodnike korak za korakom, kako zgraditi projekt
- Pisna lekcija
- Za lekcije, ki temeljijo na projektih, korak-po-korak vodiče za izdelavo projekta
- Preverjanje znanja
- Izziv
- Dodatno branje
- Nalogo
- [Kviz po lekciji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so shranjeni v mapi Quiz-App, skupaj 40 kvizov s po tremi vprašanji. Povezani so znotraj lekcij, vendar lahko kviz aplikacijo zaganjate lokalno ali namestite na Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma jih lokaliziramo.
> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so shranjeni v mapi Quiz-App, skupaj 40 kvizov s po tremi vprašanji. V povezavi so v lekcijah, a aplikacijo za kvize je mogoče zagnati lokalno ali namestiti v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma jih lokaliziramo.
## 🎓 Primeri prijazni do začetnikov
**Ste novi v podatkovni znanosti?** Ustvarili smo poseben [primeri direktorij](examples/README.md) z enostavno in dobro komentirano kodo, ki vam bo pomagala začeti:
**Ste novi v znanosti o podatkih?** Ustvarili smo poseben [imenik primerov](examples/README.md) s preprosto, dobro komentirano kodo, ki vam pomaga začeti:
- 🌟 **Pozdravljen svet** - vaš prvi program za podatkovno znanost
- 📂 **Nalaganje podatkov** - naučite se brati in raziskovati podatkovne nize
- 📊 **Preprosta analiza** - izračunajte statistiko in poiščite vzorce
- 📈 **Osnovna vizualizacija** - ustvarite diagrame in grafe
- 🔬 **Projekt iz resničnega sveta** - celoten potek od začetka do konca
- 🌟 **Hello World** - vaš prvi program za znanost o podatkih
- 📂 **Nalaganje podatkov** - Naučite se brati in raziskovati nabor podatkov
- 📊 **Preprosta analiza** - Izračun statistike in iskanje vzorcev
- 📈 **Osnovna vizualizacija** - Ustvarjanje grafikonov in diagramov
- 🔬 **Projekt iz resničnega sveta** - Celoten potek dela od začetka do konca
Vsak primer vključuje podrobne komentarje, ki razlagajo vsak korak, zato je popoln za popolne začetnike!
Vsak primer vsebuje podrobne komentarje, ki razlagajo vsak korak, zato je popoln za popolne začetnike!
👉 **[Začnite s primeri](examples/README.md)** 👈
## Lekcije
|![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ Sketchnote avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Podatkovna znanost za začetnike: Načrt poti - _Sketchnote avtor: [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Znanost o podatkih za začetnike: Načrt poti - _Sketchnote avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Število lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Določanje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojno učenje in velikimi podatki. | [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, izzivi in okviri podatkovne etike. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Določanje podatkov | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako so podatki razvrščeni in njihovi pogosti viri. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 01 | Določanje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojno učenjem in velikimi podatki. | [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 podatkov, izzivi in okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Določanje podatkov | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako so podatki razvrščeni in njihovi običajni viri. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Uvod v statistiko in verjetnost | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Matematične tehnike verjetnosti in statistike za razumevanje podatkov. | [lekcija](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Delo z relacijskimi podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v relacijske podatke in osnove raziskovanja ter analize relacijskih podatkov z jezikom Structured Query Language, znanim tudi kot SQL (izgovori se “si-kvel”). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Delo z NoSQL podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v norelacijske podatke, njihove različne tipe in osnove raziskovanja ter analize podatkovnih baz dokumentov. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Delo s Pythonom | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove uporabe Pythona za raziskovanje podatkov z uporabo knjižnic, kot je Pandas. Priporočeno je osnovno razumevanje programiranja v Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Priprava podatkov | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Teme o tehnikah čiščenja in pretvorbe podatkov za obvladovanje izzivov manjkajočih, nepravilnih ali nepopolnih podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 05 | Delo z relacijskimi podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v relacijske podatke in osnove raziskovanja ter analize relacijskih podatkov s strukturiranim poizvedbenim jezikom, znanim kot SQL (izgovarja se "si-kvel"). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Delo z NoSQL podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v nerelacijske podatke, njihove različne vrste in osnove raziskovanja ter analize dokumentnih zbirk podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Delo s Pythonom | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove uporabe Pythona za raziskovanje podatkov z knjižnicami, kot je Pandas. Priporočeno osnovno razumevanje programiranja v Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Priprava podatkov | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Teme na področju tehnik čiščenja in transformacije podatkov za reševanje izzivov manjkajočih, netočnih ali nepopolnih podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Vizualizacija količin | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite se uporabljati Matplotlib za vizualizacijo podatkov o pticah 🦆 | [lekcija](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizacija porazdelitev podatkov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanj in trendov znotraj intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Vizualizacija porazdelitev podatkov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opazovanj in trendov znotraj intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Vizualizacija deležev | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih in združenih odstotkov. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Vizualizacija povezav | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezav in korelacij med nizi podatkov in njihovimi spremenljivkami. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Pomenljive vizualizacije | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in smernice za ustvarjanje vizualizacij, ki so koristne za učinkovito reševanje problemov in vpoglede. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti in prvi korak – pridobivanje in zajemanje podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiza | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na tehnike analize podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikacija | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na predstavitev ugotovitev iz podatkov na način, ki olajša razumevanje odločevalcem. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta serija lekcij uvaja podatkovno znanost v oblaku in njene koristi. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 12 | Vizualizacija odnosov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezav in korelacij med sklopi podatkov in njihovimi spremenljivkami. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Pomenljive vizualizacije | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in smernice za ustvarjanje vizualizacij, ki so vredne za učinkovito reševanje problemov in vpoglede. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti in njegov prvi korak pridobivanja in ekstrakcije podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiza | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na tehnike za analizo podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikacija | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na predstavitev vpogledov iz podatkov na način, ki olajša razumevanje odločevalcem. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta serija lekcij uvaja podatkovno znanost v oblaku in njene prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Učenje modelov z uporabo orodij Low Code. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Zaganjanje modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Podatkovna znanost v divjini | [V divjini](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti na osnovi podatkovne znanosti v resničnem svetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Uvajanje modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Podatkovna znanost v praksi | [V praksi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti podatkovne znanosti v resničnem svetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Sledite tem korakom za odpiranje tega vzorca v Codespace:
Sledite tem korakom, da odprete ta primer v Codespace-u:
1. Kliknite na spustni meni Code in izberite možnost Open with Codespaces.
2. Na dnu plošče izberite + New codespace.
Za več informacij si oglejte [GitHub dokumentacijo](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
2. Na dnu okna izberite + New codespace.
Za več informacij poglejte [dokumentacijo GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Sledite tem korakom za odpiranje tega repozitorija v vsebniku z uporabo vašega lokalnega računalnika in VSCode z razširitvijo VS Code Remote - Containers:
Sledite tem korakom, da odprete ta repozitorij v vsebniku na lokalnem računalniku z VSCode in razširitvijo VS Code Remote - Containers:
1. Če je to vaš prvič za uporabo razvojnega vsebnika, poskrbite, da vaš sistem izpolnjuje predpogoje (npr. da imate nameščen Docker) v [dokumentaciji za začetek](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Če je to vaš prvič za uporabo razvojnega vsebnika (development container), preverite, ali vaš sistem izpolnjuje predpogoje (npr. nameščen Docker) v [dokumentaciji za začetek](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Za uporabo tega repozitorija ga lahko odprete bodisi v izoliranem Docker volumnu:
Za uporabo tega repozitorija lahko odprete repozitorij v izoliranem Docker volumnu:
**Opomba**: Pod pokrovom bo ta uporabil ukaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, ki izvorno kodo klonira v Docker volume namesto v lokalni datotečni sistem. [Volumni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) so priporočeni mehanizem za trajno shranjevanje podatkov vsebnikov.
**Opomba**: Pod pokrovom bo to uporabilo ukaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** za kloniranje izvorne kode v Docker volumen namesto na lokalni datotečni sistem. [Volumni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) so priporočeni mehanizem za ohranjanje podatkov vsebnika.
Ali odprite lokalno klonirano ali preneseno različico repozitorija:
- Klonirajte ta repozitorij na vaš lokalni datotečni sistem.
- Klonirajte repozitorij na lokalni datotečni sistem.
- Pritisnite F1 in izberite ukaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se vsebnik zažene, in preizkusite.
- Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se vsebnik zažene, in preizkusite stvari.
## Dostop brez povezave
To dokumentacijo lahko uporabljate brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vaš lokalni računalnik, nato v korenski mapi repozitorija zaženite `docsify serve`. Spletno mesto bo dostopno na vratih 3000 na vašem lokalnem strežniku: `localhost:3000`.
To dokumentacijo lahko poganjate brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Kopirajte ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na lokalni računalnik, nato v korenski mapi repozitorija zaženite ukaz `docsify serve`. Spletna stran bo dostopna na vratih 3000 na vašem lokalnem gostitelju: `localhost:3000`.
> Opomba, beležnice se ne bodo prikazovale preko Docsify, zato kadar potrebujete zagnati beležnico, to storite ločeno v VS Code z zagonom Python jedra.
> Opomba, prenosniki (notebooks) ne bodo prikazani prek Docsify, zato jih po potrebi zaženite posebej v VS Code z zagonom Python jedra.
## Drugi učni načrti
Naša ekipa izdaja tudi druge učne načrte! Oglejte si:
Naša ekipa ustvarja tudi druge učne načrte! Oglejte si:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[![LangChain4j za začetnike](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![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)
[![LangChain.js za začetnike](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)
[![LangChain za začetnike](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agentje
@ -230,24 +230,24 @@ Naša ekipa izdaja tudi druge učne načrte! Oglejte si:
### Serija Copilot
[![Copilot za AI parno programiranje](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 za 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 avantura](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)
[![Copilot pustolovščina](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)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## Pridobivanje pomoči
**Se srečujete s težavami?** Oglejte si naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih problemov.
**Se pojavljajo težave?** Preverite naš [vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih problemov.
Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede razvoja AI aplikacij. Pridružite se drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli.
Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede izdelave AI aplikacij. Pridružite se sošolcem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in je znanje prosto deljeno.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med razvojem, obiščite:
Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med izdelavo obiščite:
[![Microsoft Foundry Developer Forum](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)
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Izjava o omejitvi odgovornosti**:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvorno jeziku je treba šteti za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Nismo odgovorni za kakršna koli nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.
**Omejitev odgovornosti**:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za avtomatski prevod AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, upoštevajte, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali nepravilnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za pomembne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za kakršnekoli nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne prevzemamo odgovornosti.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
translations/sr/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -360,8 +360,8 @@
"language_code": "sr"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T02:28:46+00:00",
"original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953",
"translation_date": "2026-02-06T09:03:39+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "sr"
},

235
translations/sr/README.md
Unescape View File

@ -1,23 +1,23 @@
# Data Science za Početnike - Nastavni Plan
# Data Science za početnike - Nastavni plan
[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![Otvori u 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 licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![GitHub saradnici](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![GitHub problemi](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![GitHub pull zahtevi](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![PRs dobrodošli](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 posmatrači](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 forkovi](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 zvezdice](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 Developer Forum](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)
Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekciona nastavni plan u potpunosti o Data Science-u. Svaka lekcija uključuje kvizove pre i posle lekcije, pisane instrukcije za izvođenje lekcije, rešenje i zadatak. Naša pedagoška metoda zasnovana na projektima omogućava vam učenje kroz pravljenje, što je dokazani način da nove veštine 'ostanu'.
Zagovornici Azure Cloud-a u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekturni nastavni plan o Data Science-u. Svaka lekcija uključuje kvizove pre i posle lekcije, pisane instrukcije za završetak lekcije, rešenje i zadatak. Naša pedagoška metoda zasnovana na projektima omogućava vam da učite kroz pravljenje, što je dokazani način da nove veštine "upamte".
**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).
@ -26,170 +26,171 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekcion
|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| Data Science Za Početnike - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Data Science za početnike - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
### 🌐 Višejezička Podrška
### 🌐 Višejezična podrška
#### Podržano putem GitHub Akcije (Automatski & Uvek Ažurirano)
#### Podržano putem GitHub akcije (automatski i uvek ažurno)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](./README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **Више волите да клонирате локално?**
> **Želite li da klonirate lokalno?**
> Ово складиште укључује преводе на преко 50 језика, што знатно повећава величину преузимања. Да бисте клонирали без превода, користите sparse checkout:
> Ovaj repozitorijum uključuje preko 50 prevoda što značajno povećava veličinu preuzimanja. Da biste klonirali bez prevoda, koristite sparse checkout:
> ```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'
> ```
> Ово вам даје све што је потребно да завршите курс са знатно бржим преузимањем.
> Ovo vam daje sve što vam treba za završetak kursa sa mnogo bržim preuzimanjem.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Ако желите додатне језике превода, они су наведени [овде](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Ako želite da budu podržani dodatni jezici za prevod, dostupni su na [ovom mestu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### Придружите се нашој заједници
#### Pridružite se našoj zajednici
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Имамо текућу серију Learn with 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. Ту ћете добијати савете и трикове о коришћењу GitHub Copilot за Data Science.
Imamo trajnu seriju na Discord-u "Learn with AI", saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18 - 30 septembra 2025. godine. Dobićete savete i trikove za korišćenje GitHub Copilot-a za Data Science.
![Learn with AI series](../../translated_images/sr/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# Јесте ли студент?
# Da li ste student?
Почните са следећим ресурсима:
Počnite sa sledećim resursima:
- [Student Hub страница](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) На овој страници ћете пронаћи ресурсе за почетнике, студентске пакете и чак могућности да добијете бесплатан сертификат ваучер. Ово је страница коју требате додати у фаворите и повремено проверавати јер садржај мењамо барем месечно.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Придружите се глобалној заједници студентских амбасадора, то може бити ваш пут у Microsoft.
- [Student Hub stranica](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj strani ćete pronaći resurse za početnike, studentske pakete pa čak i načine da dobijete besplatan sertifikacioni vaučer. Ovo je stranica koju želite da sačuvate u obeleživačima i da je povremeno proveravate jer menjamo sadržaj bar jednom mesečno.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, to može biti vaš put u Microsoft.
# Почетак
# Početak
## 📚 Документација
## 📚 Dokumentacija
- **[Водич за инсталацију](INSTALLATION.md)** - Корак по корак упутства за подешавање за почетнике
- **[Водич за коришћење](USAGE.md)** - Примери и уобичајени радни токови
- **[Приклад вођење](TROUBLESHOOTING.md)** - Решавање уобичајених проблема
- **[Упутство за допринос](CONTRIBUTING.md)** - Како допринети овом пројекту
- **[За наставнике](for-teachers.md)** - Водич за предавање и ресурси за учионицу
- **[Uputstvo za instalaciju](INSTALLATION.md)** - Korak-po-korak uputstva za početnike
- **[Uputstvo za upotrebu](USAGE.md)** - Primeri i uobičajeni radni tokovi
- **[Otklanjanje problema](TROUBLESHOOTING.md)** - Rešenja za česte probleme
- **[Uputstvo za doprinos](CONTRIBUTING.md)** - Kako doprineti ovom projektu
- **[Za nastavnike](for-teachers.md)** - Vodič za nastavu i resursi za učionicu
## 👨‍🎓 За студенте
> **Потпуни почетници**: Нови сте у Data Science? Почните са нашим [примерама прилагођеним почетницима](examples/README.md)! Ови једноставни, добро коментарисани примери ће вам помоћи да разумете основе пре него што кренете у цео наставни план.
> **[Студенти](https://aka.ms/student-page)**: да користите овај наставни план самостално, форкујте цео репо и радите вежбе сами, почевши са квизом пре предавања. Затим прочитајте предавање и завршите остале активности. Покушајте да креирате пројекте разумејући лекције, а не копирајући код решења; ипак, ти кодови су доступни у фолдерима /solutions за сваку лекцију оријентисану на пројекте. Друга идеја је да формирате студијску групу са пријатељима и прођете кроз садржај заједно. За даље учење препоручујемо [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
## 👨‍🎓 Za studente
> **Potpuni početnici**: Novi ste u data science-u? Počnite sa našim [prijateljskim primerima za početnike](examples/README.md)! Ovi jednostavni, dobro komentarisani primeri pomoći će vam da razumete osnove pre nego što započnete ceo nastavnim planom.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da koristite ovaj nastavni plan sami, napravite fork celog repozitorijuma i samostalno rešavajte vežbe, počevši kvizom pre predavanja. Zatim pročitajte predavanje i završite ostale aktivnosti. Pokušajte da kreirate projekte razumevanjem lekcija, a ne kopiranjem koda rešenja; međutim, taj kod je dostupan u fasciklama /solutions u svakoj lekciji orijentisanoj na projekat. Druga ideja je da formirate studijsku grupu sa prijateljima i zajedno prolazite kroz sadržaj. Za dodatno učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Брзи почетак:**
1. Проверите [Водич за инсталацију](INSTALLATION.md) да подесите ваше окружење
2. Прегледајте [Водич за коришћење](USAGE.md) да научите како да користите наставни план
3. Почните са Лецијом 1 и радите редом
4. Придружите се нашој [Discord заједници](https://aka.ms/ds4beginners/discord) за подршку
**Brzi početak:**
1. Pogledajte [Uputstvo za instalaciju](INSTALLATION.md) za postavljanje okruženja
2. Pregledajte [Uputstvo za upotrebu](USAGE.md) da naučite kako da radite sa nastavnim planom
3. Počnite sa Lekcijom 1 i radite redom
4. Pridružite se našoj [Discord zajednici](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podršku
## 👩‍🏫 За наставнике
## 👩‍🏫 Za nastavnike
> **Наставници**: укључили смо [неке предлоге](for-teachers.md) 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)!
> **Nastavnici**: uključili smo [neke predloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj nastavni plan. Voleli bismo vaše povratne informacije [u našem diskusionom forumu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Упознајте тим
[![Промо видео](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Промо видео")
**Гиф од** [Мохит Џаисал](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
**Гиф од** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Кликните на слику изнад за видео о пројекту и људима који су га креирали!
> 🎥 Кликните на слику изнад за видео о пројекту и људима који су га направили!
## Педагошка метода
## Педагогија
Изабрали смо два педагошка принципа током израде овог курикулума: да буде заснован на пројектима и да укључује честе квизове. На крају ове серије, ученици ће научити основне принципе науке о подацима, укључујући етичке концепте, припрему података, различите начине рада са подацима, визуализацију података, анализа података, примере из стварног света у науци о подацима и још много тога.
Одабрали смо два педагошка принципа приликом креирања овог курса: осигурати да је пројектно оријентисан и да садржи 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, стварне примере примене науке о подацима и још много тога.
Поред тога, квиз са малим утицајем пре часа поставља студенту циљ учења теме, док други квиз након часа осигурава боље задржавање знања. Овај курикулум је креиран да буде флексибилан и забаван и може се узимати у целини или делимично. Пројекти почињу мали, а на крају 10-недељног циклуса постају све сложенији.
Поред тога, квиз са малим утицајем пре часова поставља студенту циљ учења теме, док други квиз после часа обезбеђује боље памћење. Овај програм је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се похађати у целини или делимично. Пројекти почињу од малих и постепено постају све сложенији до краја 10-недељног циклуса.
> Пронађите наше [кодекс понашања](CODE_OF_CONDUCT.md), [упутства за допринос](CONTRIBUTING.md), [превођење](TRANSLATIONS.md) смернице. Добродошли су вам конструктивни коментари!
> Пронађите наше смернице [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md). Добро дошла су ваша конструктивна мишљења!
## Свако поглавље укључује:
## Свака лекција укључује:
- Опциони скицнот
- Опциони додатни видео
- Предчасовни квиз као загревање
- Писана лекција
- За поглавља заснована на пројектима, корак по корак упутства како направити пројекат
- Опционалну скечнот белешку
- Опционални видеозапис као додатак
- Квиз за загревање пре лекције
- Писану лекцију
- За лекције базиране на пројектима, корак по корак водич за израду пројекта
- Провере знања
- Изазов
- Додатно читање
- Задатак
- [Квиз након часа](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
- [Квиз после лекције](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фасцикли Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања. Они су повезани унутар лекција, али квиз апликација може да се покреће локално или да се имплементира у Azure; следите упутства у фасцикли `quiz-app`. Квизови се постепено локализују.
> **Напомена о квизовима**: Сви квизови се налазе у фолдеру Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања сваки. Линкови су унутар лекција, али квиз апликацију можете покренути локално или објавити на Azure; пратите упутства у фолдеру `quiz-app`. Текуће се постепено преводе.
## 🎓 Примери погодни за почетнике
## 🎓 Примери прилагођени почетницима
**Нови сте у науци о подацима?** Направили смо посебан [директоријум са примерима](examples/README.md) са једноставним, добро коментарисаним кодом да вам помогне да започнете:
**Нови сте у Науци о подацима?** Направили смо посебан [фолдер примера](examples/README.md) са једноставним, добро коментарисаним кодом како бисте лакше почели:
- 🌟 **Hello World** - Ваш први програм из науке о подацима
- 📂 **Учитавање података** - Научите како да читате и истражујете скупове података
- 📊 **Једноставна анализа** - Израчунајте статистике и пронађите обрасце
- 🌟 **Hello World** - Ваш први програм за науку о подацима
- 📂 **Учитавање података** - Научите како читати и истраживати скупове података
- 📊 **Једноставна анализа** - Израчунајте статистику и пронађите обрасце
- 📈 **Основна визуализација** - Креирајте графиконе и дијаграме
- 🔬 **Стварни пројекат** - Комплетан радни ток од почетка до краја
- 🔬 **Пројекат из стварног света** - Комплетан ток рада од почетка до краја
Сваки пример укључује детаљне коментаре који објашњавају сваки корак, што га чини савршеним за апсолутне почетнике!
Сваки пример садржи детаљне коментаре који објашњавају сваки корак, што их чини савршеним за апсолутне почетнике!
👉 **[Започните са примерима](examples/README.md)** 👈
👉 **[Почните са примерима](examples/README.md)** 👈
## Лекције
|![ Скицнот од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ Скечнот од @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Наука о подацима за почетнике: План - _Скицнот од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Наука о подацима за почетнике: План - _Скечнот од [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Број лекције | Тема | Група лекција | Циљеви учења | Повезана лекција | Аутор |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Дефинисање науке о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Научите основне појмове иза науке о подацима и како је повезана са вештачком интелигенцијом, машинским учењем и великим подацима. | [лекција](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) |
| 02 | Етика у науци о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Концепти, изазови и оквири етике података. | [лекција](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитја](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Дефинисање података | [Увод](1-Introduction/README.md) | Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори. | [лекција](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Џасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| Број лекције | Тема | Груписање лекције | Циљеви учења | Линк ка лекцији | Аутор |
| :---------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Дефинисање науке о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Научите основне концепте иза науке о подацима и како је она повезана са вештачком интелигенцијом, машинским учењем и великим подацима. | [лекција](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [видео](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) |
| 02 | Етика у науци о подацима | [Увод](1-Introduction/README.md) | Концепти етике података, изазови и оквири. | [лекција](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Нитија](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Дефинисање података | [Увод](1-Introduction/README.md) | Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори. | [лекција](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Јасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Увод у статистику и вероватноћу | [Увод](1-Introduction/README.md) | Математичке технике вероватноће и статистике за разумевање података. | [лекција](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [видео](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Дмитриј](http://soshnikov.com) |
| 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 структурисаних упита, познатог као 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 у базама података. | [лекција](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Џасмин](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 помоћ библиотека као што је Pandas. Препоручује се основно разумевање програмирања у Python-у. | [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 чишћења и трансформације података како би се решавали изазови недостајућих, нетачних или непотпуних података. | [лекција](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Џасмин](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Визуализација количина | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Научите како да користите Matplotlib за визуализацију података о птицама 🦆 | [лекција](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Визуализација расподеле података | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација посматрања и трендова унутар интервала. | [лекција](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Визуализација пропорција | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација дискретних и груписаних процената. | [лекција](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Визуализација односа | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Визуализација веза и корелација између скупова података и њихових варијабли. | [лекција](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Значајне визуализације | [Визуализација података](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење вредних визуализација за ефикасно решавање проблема и стицање увида. | [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 – прибављање и екстракцију података. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Џасмин](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) | [Џасмин](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 да буде лакше разумљиво доносилацима одлука. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Џејлен](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Наука о подацима у облаку | [Облак подаци](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ова серија лекција уводи науку о подацима у облаку и њене предности. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Наука о подацима у облаку | [Облак подаци](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тренирање модела користећи Low Code алате. |[лекција](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Наука о подацима у облаку | [Облак подаци](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Деплоирање модела уз помоћ Azure Machine Learning Studio. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Наука о подацима у стварном свету | [У природи](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Пројекти засновани на науци о подацима у стварном свету. | [лекција](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитја](https://twitter.com/nitya) |
| 05 | Рад са релативним подацима | [Рад са подацима](2-Working-With-Data/README.md) | Увод у релативне податке и основе истраживања и анализе релативних података уз Језик за структуиране упите, познат као 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 нерелативне податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе докумената базе 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 Питхона за истраживање података уз библиотеке као што је Pandas. Препоручује се основно разумевање програмирања у Python-у. | [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 како би се решили изазови недостајућих, нетачних или непотпуних података. | [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 посматрања 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 променљивих. | [лекција](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Џен](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Смислене визуализације | [Визуелизација података](3-Data-Visualization/README.md) | Технике и смернице за прављење визуализација вредних за ефективно решавање проблема и добијање увида. | [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 њен први корак - прибављање и екстракцију 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 презентацију увида из података на начин који олакшава разумевање донесеоцима одлука. | [лекција](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Џален](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Наука о подацима у облаку | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ова серија лекција уводи науку о подацима у облаку и њене предности. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Наука о подацима у облаку | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Тренинг модела помоћу Low Code алата. |[лекција](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Наука о подацима у облаку | [Облак](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Покретање модела уз помоћ Azure Machine Learning Studio. | [лекција](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Тифани](https://twitter.com/TiffanySouterre) и [Мауд](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Наука о подацима у стварном свету | [У природи](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Пројекти засновани на науци о подацима у стварном свету. | [лекција](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Нитија](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Пратите ове кораке да бисте отворили овај пример у Codespace-у:
1. Кликните на падајући мени Code и изаберите опцију Open with Codespaces.
Пратите ове кораке да бисте отворили пример у Codespace-у:
1. Кликните на мени Code и изаберите опцију Open with Codespaces.
2. Изаберите + New codespace на дну панела.
За више информација погледајте [GitHub документацију](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
За више информација, погледајте [GitHub документацију](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Пратите ове кораке да бисте отворили овај репозиторијум у контејнеру користећи ваш локални рачунар и VSCode помоћу екстензије VS Code Remote - Containers:
## VSCode Remote - Контейнери
1. Уколико први пут користите развојни контејнер, проверите да ли ваш систем испуњава предуслове (нпр. да ли је Docker инсталиран) у [документацији за почетак рада](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Пратите ове кораке да бисте отворили овај репо у контејнеру користећи вашу локалну машину и VSCode уз помоћ екстензије VS Code Remote - Containers:
Да бисте користили овај репозиторијум, можете или отворити репозиторијум у изолованом Docker волумену:
1. Ако први пут користите развојни контејнер, уверите се да ваш систем испуњава предуслове (тј. да имате инсталиран Docker) у [документацији за почетак](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
**Напомена**: У позадини, ово ће користити команду Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** да клонира изворни код у Docker волумен уместо у локални фајл систем. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) су препоручени механизам за трајно чување података контејнера.
Да бисте користили овај репозиторијум, можете или отворити репо у изолованом Docker волумену:
Или отворите локално клониран или скинут пример:
**Напомена**: Испод поклопца ће се користити команда Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** да копира изворни код у Docker волумен уместо у локални фајл систем. [Волумени](https://docs.docker.com/storage/volumes/) су пожељан механизам за трајно чување података из контејнера.
- Клонирајте овај репозиторијум на ваш локални фајл систем.
Или отворити локално клонирану или преузету верзију репоа:
- Клонирајте овај репозиторијум на свој локални фајл систем.
- Притисните F1 и изаберите команду **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Изаберите клонирану копију ове фасцикле, сачекајте да се контејнер покрене и испробајте.
- Изаберите клонирану копију овог фолдера, сачекајте да се контејнер покрене и испробајте.
## Оффлине приступ
## Приступ без интернета
Можете покретати ову документацију оффлине користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Направите форк овог репозиторијума, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локалном рачунару, а затим у коренској фасцикли овог репозиторијума укуцајте `docsify serve`. Вебсајт ће бити доступан на порту 3000 на вашем локалном серверу: `localhost:3000`.
Можете покренути ову документацију ван мреже користећи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Форкујте овај репо, [инсталирајте Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашој локалној машини, затим у коренском фолдеру овог репа укуцајте `docsify serve`. Веб сајт ће бити доступан на порту 3000 на вашем локалном хосту: `localhost:3000`.
> Напомена, белешке се неће приказивати преко Docsify-а, тако да када треба да користите белешку, покрените је посебно у VS Code користећи Python кернел.
> Напомена, белешке (notebooks) неће бити приказане преко Docsify-а, тако да ако вам треба да покренете белешку, урадите то одвојено у VS Code-у са покренутим Python кернелом.
## Други курикулуми
## Остали курикулуми
Наш тим производи и друге курикулуме! Погледајте:
@ -197,7 +198,7 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekcion
### LangChain
[![LangChain4j за почетнике](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 за почетнике](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)
[![LangChain за почетнике](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Агенти
@ -208,46 +209,46 @@ Azure Cloud Advocates u Microsoftu sa zadovoljstvom nude 10-nedeljni, 20-lekcion
---
### Сериија генеративне AI
[![Генеративни AI за почетнике](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)
[![Генеративни 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)
[![Генеративни AI (Јава)](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)
[![Генеративни AI (ЈаваСкрипт)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Серија генеративне вештачке интелигенције
[![Генеративна AI за почетнике](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)
[![Генеративна 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)
[![Генеративна 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)
[![Генеративна AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Основно учење
[![Машинско учење за почетнике](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)
[![ML за почетнике](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)
[![Наука о подацима за почетнике](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 за почетнике](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)
[![Кибер безбедност за почетнике](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Кибербезбедност за почетнике](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Веб развој за почетнике](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT за почетнике](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR развој за почетнике](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Сериија Copilot
[![Copilot за AI пар програмерски рад](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)
### Серија Copilot
[![Copilot за AI парни програмирање](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 за 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 авантура](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)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## Како добити помоћ
## Добијање помоћи
**Имате проблем?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења уобичајених проблема.
**Имате проблеме?** Погледајте наш [Водич за решавање проблема](TROUBLESHOOTING.md) за решења уобичајених проблема.
Ако запнете или имате питања о грађењу AI апликација, придружите се другим ученицима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржана заједница где су питања добродошла, а знање се слободно дели.
Ако запнете или имате било каква питања о изради AI апликација. Придружите се другим ученицима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржавајућа заједница у којој су питања добродошла и где се знање слободно дели.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Ако имате повратне информације о производу или наиђете на грешке током израде, посетите:
Ако имате повратне информације о производу или грешке током израде, посетите:
[![Microsoft Foundry Developer Forum](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)
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Изјава о ограничењу одговорности**:
Овај документ је преведен коришћењем услуге аутоматског превођења [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Изворни документ на његовом матичном језику треба сматрати званичним и ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране стручног лица. Нисмо одговорни за било какве неспоразуме или погрешна тумачења настала коришћењем овог превода.
**Изјава о одрицању одговорности**:
Овај документ је преведен коришћењем услуге за аутоматски превод помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да буде што прецизније, молимо имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални људски превод. Не сносимо одговорност за било каква неспоразума или погрешна тумачења која произилазе из коришћења овог превода.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
Write Preview
Loading…
Cancel
Save