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, 213 changes)

Browse Source
update-translations
localizeflow[bot] 6 days ago
parent 8c154ac5d9
commit a2098b5ac0
213 changed files with 1593 additions and 2216 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File

422
translations/bn/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -0,0 +1,422 @@
{
"1-Introduction/01-defining-data-science/README.md": {
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:44:28+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md": {
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-27T09:03:57+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md": {
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-27T09:05:06+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/02-ethics/README.md": {
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:17:29+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/02-ethics/assignment.md": {
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-27T08:56:42+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-06T07:19:03+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/03-defining-data/assignment.md": {
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-27T09:08:41+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md": {
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T13:15:51+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md": {
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-27T09:17:30+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-27T08:44:01+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md": {
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:59:01+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md": {
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:54:05+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md": {
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-06T07:07:51+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md": {
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-27T08:42:00+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/07-python/README.md": {
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:33:03+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/07-python/assignment.md": {
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-27T08:37:27+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md": {
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-06T07:10:37+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md": {
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-27T08:30:01+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"2-Working-With-Data/README.md": {
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-27T08:19:17+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-06T07:14:06+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-27T10:46:15+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-06T07:15:44+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-27T10:16:25+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-06T07:13:40+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md": {
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-27T10:50:23+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:32:56+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md": {
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-27T10:20:59+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md": {
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-06T07:14:39+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md": {
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:07+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:12:19+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-27T10:33:12+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-27T10:34:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-27T10:23:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-27T10:24:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-27T10:40:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-27T10:28:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md": {
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-27T10:37:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "bn"
},
"3-Data-Visualization/README.md": {
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-27T10:06:49+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md": {
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T20:39:29+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-27T09:54:20+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md": {
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T20:39:07+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md": {
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-27T09:57:49+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md": {
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T20:39:56+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md": {
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-27T10:05:24+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/README.md": {
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-27T09:48:14+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md": {
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-06T07:06:38+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-27T09:39:04+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md": {
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-06T07:05:25+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md": {
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-27T09:34:07+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md": {
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-06T07:07:09+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md": {
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-27T09:45:57+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/README.md": {
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-27T09:26:13+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "bn"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md": {
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:21:37+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "bn"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md": {
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-27T09:25:15+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "bn"
},
"6-Data-Science-In-Wild/README.md": {
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-27T09:18:31+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "bn"
},
"AGENTS.md": {
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:12:23+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "bn"
},
"CODE_OF_CONDUCT.md": {
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-27T08:16:19+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "bn"
},
"CONTRIBUTING.md": {
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T13:42:08+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "bn"
},
"INSTALLATION.md": {
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:17:50+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "bn"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:30:40+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "bn"
},
"SECURITY.md": {
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-27T08:17:45+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "bn"
},
"SUPPORT.md": {
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-27T08:14:18+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "bn"
},
"TROUBLESHOOTING.md": {
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:35:19+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "bn"
},
"USAGE.md": {
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T14:58:16+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "bn"
},
"docs/_sidebar.md": {
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-27T08:43:16+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "bn"
},
"examples/README.md": {
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T12:59:26+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "bn"
},
"for-teachers.md": {
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T19:54:37+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "bn"
},
"quiz-app/README.md": {
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-27T09:47:21+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "bn"
},
"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-27T09:18:03+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "bn"
}
}

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:44:28+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা
| ![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-27T09:03:57+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# অ্যাসাইনমেন্ট: ডেটা সায়েন্স পরিস্থিতি
এই প্রথম অ্যাসাইনমেন্টে, আমরা আপনাকে অনুরোধ করছি বিভিন্ন সমস্যার ক্ষেত্র বা বাস্তব জীবনের প্রক্রিয়া সম্পর্কে চিন্তা করতে এবং কীভাবে ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এটি উন্নত করা যায় তা ভাবতে। নিম্নলিখিত বিষয়গুলো বিবেচনা করুন:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-27T09:05:06+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# অ্যাসাইনমেন্ট: ডেটা সায়েন্স পরিস্থিতি
এই প্রথম অ্যাসাইনমেন্টে, আপনাকে বিভিন্ন সমস্যার ক্ষেত্র বা বাস্তব জীবনের প্রক্রিয়া নিয়ে চিন্তা করতে বলা হচ্ছে এবং কীভাবে ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এটি উন্নত করা যায় তা ভাবতে বলা হচ্ছে। নিম্নলিখিত বিষয়গুলো বিবেচনা করুন:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:17:29+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা নৈতিকতার পরিচিতি
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-27T08:56:42+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
## একটি ডেটা নীতিশাস্ত্র কেস স্টাডি লিখুন
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-06T07:19:03+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সংজ্ঞায়িত করা
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-27T09:08:41+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটাসেট শ্রেণীবিন্যাস
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T13:15:51+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# পরিসংখ্যান এবং সম্ভাবনার একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
গ্রাফিকভাবে আমরা মধ্যক এবং চতুর্ভাগের সম্পর্ককে **বক্স প্লট** নামে একটি চিত্রে উপস্থাপন করতে পারি:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="বক্স প্লট ব্যাখ্যা" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/bn/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="বক্স প্লট ব্যাখ্যা" width="50%">
এখানে আমরা **ইন্টার-চতুর্ভাগ পরিসর** IQR=Q3-Q1 এবং তথাকথিত **আউটলায়ার** - মানগুলি, যা সীমানার বাইরে [Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR] এ পড়ে, তা গণনা করি।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-27T09:17:30+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ছোট ডায়াবেটিস গবেষণা
এই অ্যাসাইনমেন্টে, আমরা ডায়াবেটিস রোগীদের একটি ছোট ডেটাসেট নিয়ে কাজ করব যা [এখান থেকে](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) নেওয়া হয়েছে।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-27T08:44:01+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্সের পরিচিতি
![ডেটা কার্যক্রমে](../../../translated_images/bn/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T10:59:01+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটার সাথে কাজ: রিলেশনাল ডাটাবেস
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:54:05+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# বিমানবন্দর ডেটা প্রদর্শন
আপনাকে একটি [ডেটাবেস](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) প্রদান করা হয়েছে যা [SQLite](https://sqlite.org/index.html)-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং এতে বিমানবন্দর সম্পর্কিত তথ্য রয়েছে। নিচে স্কিমা প্রদর্শিত হয়েছে। আপনি [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)-এ [SQLite extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ব্যবহার করে বিভিন্ন শহরের বিমানবন্দর সম্পর্কিত তথ্য প্রদর্শন করবেন।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-06T07:07:51+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা নিয়ে কাজ করা: নন-রিলেশনাল ডেটা
|![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) এর স্কেচনোট ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-27T08:42:00+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# সোডা লাভ
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:33:03+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটার সাথে কাজ করা: পাইথন এবং প্যান্ডাস লাইব্রেরি
| ![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) এর স্কেচনোট ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-27T08:37:27+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# পাইথনে ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য অ্যাসাইনমেন্ট
এই অ্যাসাইনমেন্টে, আমরা আপনাকে আমাদের চ্যালেঞ্জগুলিতে শুরু করা কোডটি আরও বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করতে বলব। অ্যাসাইনমেন্টটি দুইটি অংশে বিভক্ত:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-06T07:10:37+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটার সাথে কাজ করা: ডেটা প্রস্তুতি
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-27T08:30:01+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# একটি ফর্ম থেকে ডেটা মূল্যায়ন
একজন ক্লায়েন্ট তাদের গ্রাহক-ভিত্তি সম্পর্কে কিছু মৌলিক তথ্য সংগ্রহ করার জন্য একটি [ছোট ফর্ম](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) পরীক্ষা করেছেন। তারা তাদের সংগ্রহ করা ডেটা যাচাই করার জন্য আপনার কাছে এনেছেন। ফর্মটি দেখতে আপনি ব্রাউজারে `index.html` পৃষ্ঠাটি খুলতে পারেন।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-27T08:19:17+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা নিয়ে কাজ করা
![ডেটার প্রতি ভালোবাসা](../../../translated_images/bn/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-06T07:14:06+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-27T10:46:15+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# লাইন, স্ক্যাটার এবং বার
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-06T07:15:44+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডিস্ট্রিবিউশন ভিজুয়ালাইজেশন
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-27T10:16:25+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# আপনার দক্ষতা প্রয়োগ করুন
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-06T07:13:40+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-27T10:50:23+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# এক্সেলে চেষ্টা করুন
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:32:56+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন: মধুর গল্প 🍯
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-27T10:20:59+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# মৌমাছির চাকের গভীরে ডুব দিন
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-06T07:14:39+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# অর্থবহ ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:07+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# নিজের কাস্টম ভিজ তৈরি করুন
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:12:19+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# বিপজ্জনক সম্পর্ক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রকল্প
শুরু করার জন্য, নিশ্চিত করুন যে আপনার মেশিনে NPM এবং Node চালু রয়েছে। ডিপেনডেন্সিগুলি ইনস্টল করুন (npm install) এবং তারপর প্রকল্পটি লোকালভাবে চালান (npm run serve):

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T10:11:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# বিপজ্জনক সম্পর্ক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রকল্প
শুরু করার জন্য, নিশ্চিত করুন যে আপনার মেশিনে NPM এবং Node চালু রয়েছে। ডিপেনডেন্সিগুলি ইনস্টল করুন (npm install) এবং তারপর প্রকল্পটি লোকালভাবে চালান (npm run serve):

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-27T10:33:12+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|
|:---:|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-27T10:34:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# লাইন, স্ক্যাটার এবং বার
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-27T10:23:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডিস্ট্রিবিউশন ভিজুয়ালাইজেশন
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-27T10:24:47+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# আপনার দক্ষতা প্রয়োগ করুন
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-27T10:40:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-27T10:28:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন: মধুর গল্প 🍯
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-27T10:37:24+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# অর্থবহ ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-27T10:06:49+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ভিজুয়ালাইজেশন
![ল্যাভেন্ডার ফুলে একটি মৌমাছি](../../../translated_images/bn/bee.0aa1d91132b12e3a8994b9ca12816d05ce1642010d9b8be37f8d37365ba845cf.jpg)

9
translations/bn/4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T20:39:29+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/14-DataScience-Lifecycle.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-27T09:54:20+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটাসেট মূল্যায়ন
একজন ক্লায়েন্ট আপনার টিমের কাছে নিউ ইয়র্ক সিটির ট্যাক্সি গ্রাহকদের ঋতুভিত্তিক ব্যয় অভ্যাস তদন্ত করার জন্য সাহায্য চেয়েছেন।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T20:39:07+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেল: বিশ্লেষণ
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা ](../../sketchnotes/15-Analyzing.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-27T09:57:49+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# উত্তর অনুসন্ধান করা
এটি আগের পাঠের [অ্যাসাইনমেন্টের](../14-Introduction/assignment.md) একটি ধারাবাহিকতা, যেখানে আমরা ডেটাসেটটি সংক্ষেপে দেখেছিলাম। এখন আমরা ডেটাসেটটি আরও গভীরভাবে বিশ্লেষণ করব।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T20:39:56+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেল: যোগাযোগ
|![ স্কেচনোট [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা](../../sketchnotes/16-Communicating.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-27T10:05:24+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# একটি গল্প বলুন
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-27T09:48:14+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেল
![communication](../../../translated_images/bn/communication.06d8e2a88d30d168d661ad9f9f0a4f947ebff3719719cfdaf9ed00a406a01ead.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-06T07:06:38+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ক্লাউডে ডেটা সায়েন্সের পরিচিতি
|![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) এর স্কেচনোট ](../../sketchnotes/17-DataScience-Cloud.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-27T09:39:04+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# বাজার গবেষণা
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-06T07:05:25+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স: "লো কোড/নো কোড" পদ্ধতি
|![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) দ্বারা স্কেচনোট ](../../sketchnotes/18-DataScience-Cloud.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-27T09:34:07+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# Azure ML-এ Low code/No code ডেটা সায়েন্স প্রকল্প
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-06T07:07:09+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স: "Azure ML SDK" পদ্ধতি
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/19-DataScience-Cloud.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-27T09:45:57+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# Azure ML SDK ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্স প্রকল্প
## নির্দেশাবলী

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-27T09:26:13+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স
![cloud-picture](../../../translated_images/bn/cloud-picture.f5526de3c6c6387b2d656ba94f019b3352e5e3854a78440e4fb00c93e2dea675.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:21:37+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# বাস্তব জীবনে ডেটা সায়েন্স
| ![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/20-DataScience-RealWorld.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-27T09:25:15+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# একটি প্ল্যানেটারি কম্পিউটার ডেটাসেট অন্বেষণ করুন
## নির্দেশনা

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-27T09:18:31+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# বাস্তব জীবনে ডেটা সায়েন্স
বিভিন্ন শিল্পক্ষেত্রে বাস্তব জীবনে ডেটা সায়েন্সের প্রয়োগ।

9
translations/bn/AGENTS.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:12:23+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# AGENTS.md
## প্রকল্পের সংক্ষিপ্ত বিবরণ

9
translations/bn/CODE_OF_CONDUCT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-27T08:16:19+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# মাইক্রোসফট ওপেন সোর্স আচরণবিধি
এই প্রকল্পটি [মাইক্রোসফট ওপেন সোর্স আচরণবিধি](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) গ্রহণ করেছে।

9
translations/bn/CONTRIBUTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T13:42:08+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স-এ অবদান রাখুন
ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স কারিকুলামে অবদান রাখার প্রতি আপনার আগ্রহের জন্য ধন্যবাদ! আমরা কমিউনিটির কাছ থেকে অবদানকে স্বাগত জানাই।

9
translations/bn/INSTALLATION.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:17:50+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ইনস্টলেশন গাইড
এই গাইডটি আপনাকে Data Science for Beginners কারিকুলামের জন্য আপনার পরিবেশ সেট আপ করতে সাহায্য করবে।

220
translations/bn/README.md
Unescape View File

@ -1,13 +1,4 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "33d252f7491b696d85df7f680e7e7b90",
"translation_date": "2026-01-16T11:54:01+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স - একটি পাঠক্রম
# Data Science ফর বেগিনার্স - একটি কারিকুলাম
[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
@ -26,181 +17,182 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
[![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)
মাইক্রোসফটের Azure Cloud Advocates আনন্দের সঙ্গে ডেটা সায়েন্স সম্পর্কিত একটি ১০ সপ্তাহব্যাপী, ২০টি পাঠের পাঠক্রম প্রদান করছে। প্রতিটি পাঠ অন্তর্ভুক্ত করে পাঠ পূর্ববর্তী ও পরে কুইজ, পাঠ সম্পন্ন করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান, এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট। আমাদের প্রকল্পভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সাথে সাথেই গড়ে তুলতে দেয়, যা নতুন দক্ষতা স্থায়ী করার একটি প্রমাণিত উপায়।
মাইক্রোসফটের আজুর ক্লাউড অ্যাডভোকেটরা ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে ১০ সপ্তাহ, ২০টি পাঠবিশিষ্ট একটি কারিকুলাম দিতে পেরে আনন্দিত। প্রতিটি পাঠে প্রি-লেসন এবং পোস্ট-লেসন কুইজ, পাঠ সম্পূর্ণ করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমাদের প্রজেক্ট-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সাথে সাথে নির্মাণ করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতা 'টিকিয়ে রাখার' প্রমাণিত উপায়।
**আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ:** [জাসমিন গ্রিনওয়ে](https://www.twitter.com/paladique), [ডিমিত্রি সোশনিকভ](http://soshnikov.com), [নিত্য নরসিমহন](https://twitter.com/nitya), [জ্যালেন ম্যাগি](https://twitter.com/JalenMcG), [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper), [মাউড লেভি](https://twitter.com/maudstweets), [টিফানি সাউটের](https://twitter.com/TiffanySouterre), [ক্রিস্টোফার হ্যারিসন](https://www.twitter.com/geektrainer)।
**আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ:** [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)।
**🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) লেখক, পর্যালোচক এবং বিষয়বস্তু অবদানকারীদের,** বিশেষ করে আর্যন অরোরা, [আদিত্য গরগ](https://github.com/AdityaGarg00), [আলন্দ্রা সাঞ্চেজ](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [অঙ্কিতা সিংহ](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [অনুপম মিশ্রা](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [অর্পিতা দাস](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ছাইলবিহারী দুবে, [ডিব্রি নসফোর](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [ডিশিতা ভাসিন](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [মাজদ সাফি](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [ম্যাক্স ব্লাম](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [মিগুয়েল করিয়া](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [মোহাম্মা ইফতেখের (ইফটু) এবনে জালাল](https://twitter.com/iftu119), [নওরিন তাবাসসম](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [রেমন্ড ওয়াংসা পুত্রা](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [রোহিত যাদব](https://www.linkedin.com/in/rty2423), সমৃদ্ধি শর্মা, [সানিয়া সিনহা](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
[শিনা নারুলা](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [তাউকীর আহমাদ](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), যোগেন্দ্রসিং পওয়ার , [বিদুষী গুপ্তা](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [জাসলিন সোনধি](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
**🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) লেখক, রিভিউয়ার এবং কন্টেন্ট কন্ট্রিবিউটরদের,** বিশেষ করে আরিয়ান অরোরা, [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/bn/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bn/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ |
| Data Science ফর বেগিনার্স - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ |
### 🌐 বহু-ভাষায় সহযোগিতা
### 🌐 মাল্টি-ভাষা সমর্থন
#### গিটহাব অ্যাকশন মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপ-টু-ডেট)
#### গিটহাব অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপ-টু-ডেট)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](./README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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)
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](./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](../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)
> **স্থানীয়ভাবে ক্লোন করতে চান?**
> **স্থানীয়ভাবে ক্লোন করতে পছন্দ করেন?**
> এই রেপোজিটরিটি ৫০+ ভাষার অনুবাদ অন্তর্ভুক্ত করে যা ডাউনলোড আকার উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। অনুবাদ ব্যতীত ক্লোন করতে sparse checkout ব্যবহার করুন:
> এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা ডাউনলোডের আকার উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। অনুবাদ ব্যতীত ক্লোন করতে sparse checkout ব্যবহার করুন:
> ```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'
> ```
> এটি আপনাকে খুব দ্রুত একটি ডাউনলোডের মাধ্যমে পুরো কোর্সটি সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু দেবে।
> এটি আপনাকে কোর্স সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু দেয় দ্রুত ডাউনলোড সহ।
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**যদি আপনি অতিরিক্ত অনুবাদের প্রয়োজন পান তাহলে সেগুলি এখানে [তালিকাভুক্ত](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) রয়েছে**
**আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষা চান সেগুলি এখানে তালিকাভুক্ত আছে [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### আমাদের কমিউনিটিতে যোগ দিন
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
আমাদের কাছে একটি ডিসকর্ড লার্ন উইথ AI সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যুক্ত হোন [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫ থেকে। আপনি ডেটা সায়েন্সের জন্য GitHub Copilot ব্যবহারের টিপস এবং ট্রিকস পাবেন।
আমাদের একটি ডিসকর্ড লার্ন উইথ AI সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে Data Science এর টিপস এবং ট্রিকস পাবেন।
![Learn with AI series](../../../../translated_images/bn/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
![Learn with AI series](../../translated_images/bn/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# আপনি কি একজন ছাত্র?
নিম্নলিখিত সম্পদ দিয়ে শুরু করুন:
নিম্নলিখিত উৎস থেকে শুরু করুন:
- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) এই পৃষ্ঠায় আপনি শুরু করার জন্য রিসোর্স, শিক্ষার্থীদের জন্য প্যাক এবং এমনকি একটি বিনামূল্যে সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায়গুলি পাবেন। এটি এমন একটি পৃষ্ঠা যা আপনি বুকমার্ক করতে চাইবেন এবং মাঝে মাঝে পরীক্ষা করবেন কারণ আমরা প্রতি মাস অন্ততএকবার বিষয়বস্তু পরিবর্তন করি।
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) একটি গ্লোবাল স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি হতে পারে মাইক্রোসফটে প্রবেশের আপনার পথ।
- [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) এই পেজে আপনি বেগিনার্স রিসোর্স, ছাত্র প্যাক এবং এমনকি একটি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায় পাবেন। এটি একটি পেজ যা আপনি বুকমার্ক করতে এবং মাঝে মাঝে চেক করতে চান কারণ আমরা মাসের কমপক্ষে একবার কনটেন্ট পরিবর্তন করি।
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) একটি গ্লোবাল ছাত্র অ্যাম্বাসাডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি হতে পারে মাইক্রোসফটে আপনার পথ।
# শুরু করা হচ্ছে
# শুরু করা যাক
## 📚 ডকুমেন্টেশন
- **[ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md)** - শিক্ষানবিসদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশাবলী
- **[ব্যবহার নির্দেশিকা](USAGE.md)** - উদাহরণ এবং সাধারণ কর্মপ্রবাহ
- **[সমস্যা সমাধান](TROUBLESHOOTING.md)** - সাধারণ সমস্যার সমাধান
- **[অবদানকারী গাইড](CONTRIBUTING.md)** - এই প্রকল্পে অবদান রাখার উপায়
- **[শিক্ষকদের জন্য](for-teachers.md)** - শিক্ষাদান নির্দেশনা এবং শ্রেণীকক্ষ সম্পদ
- **[ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md)** - বেগিনারদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশনা
- **[ব্যবহারের গাইড](USAGE.md)** - উদাহরণ এবং সাধারণ ওয়ার্কফ্লো
- **[ট্রাবলশুটিং](TROUBLESHOOTING.md)** - সাধারণ সমস্যার সমাধান
- **[কনট্রিবিউটিং গাইড](CONTRIBUTING.md)** - কিভাবে এই প্রোজেক্টে অবদান রাখবেন
- **[শিক্ষকদের জন্য](for-teachers.md)** - শেখানোর নির্দেশনা এবং ক্লাসরুম রিসোর্স
## 👨‍🎓 শিক্ষার্থীদের জন্য
> **পূর্ণ শিখনশীলরা**: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের [শিক্ষানবিস-বান্ধব উদাহরণগুলি](examples/README.md) দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভাল টীকা যুক্ত উদাহরণগুলি আপনাকে পুরো পাঠক্রমে প্রবেশ করার আগে মৌলিক বিষয়গুলি বোঝাতে সাহায্য করবে।
> **[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**: নিজের জন্য এই পাঠক্রম ব্যবহার করতে চাইলে, পুরো রেপো ফর্ক করুন এবং নিজেরাই কার্যাবলী সম্পন্ন করুন, একটি প্রি-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচার পড়ুন এবং বাকি কাজগুলি সম্পন্ন করুন। সমাধানের কোড অনুলিপি করার পরিবর্তে পাঠগুলি বোঝার মাধ্যমে প্রকল্পগুলি তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে, এই কোডগুলি প্রতিটি প্রকল্পভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে পাওয়া যায়। অন্য একটি ধারণা হলো বন্ধুদের সাথে একটি অধ্যয়ন গোষ্ঠী গঠন করে একত্রে বিষয়বস্তু পড়া। আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি।
> **সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য**: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের [শিখতে সহজ উদাহরণগুলি](examples/README.md) দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালোভাবে টীকা করা উদাহরণগুলি আপনাকে মৌলিক বিষয়গুলো বোঝাতে সাহায্য করবে পূর্ণ কারিকুলামে যাওয়ার আগে।
> **[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**: এই কারিকুলাম নিজে ব্যবহার করার জন্য, পুরো রেপো ফর্ক করে নিজে নিজে প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচার পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রমগুলি সম্পন্ন করুন। সমাধান কোড কপি করার পরিবর্তে পাঠগুলো বোঝার মাধ্যমে প্রজেক্ট তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে প্রতিটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে সেই কোড উপলব্ধ। আরেকটি ধারণা হলো বন্ধুদের সাথে স্টাডি গ্রুপ তৈরি করে একসাথে বিষয়বস্তু পড়া। আরো পড়াশোনার জন্য, আমরা [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) সুপারিশ করি।
**দ্রুত শুরু:**
1. পরিবেশ সেটআপের জন্য [ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md) দেখুন
2. পাঠক্রমের সঙ্গে কাজ করার জন্য [ব্যবহার নির্দেশিকা](USAGE.md) পর্যালোচনা করুন
3. পাঠ ১ থেকে শুরু করে ধারাবাহিকভাবে এগিয়ে যান
1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করতে [ইনস্টলেশন গাইড](INSTALLATION.md) দেখুন
2. কারিকুলামের সাথে কাজ করার জন্য [ব্যবহারের গাইড](USAGE.md) পর্যালোচনা করুন
3. পাঠ ১ থেকে শুরু করে ধারাবাহিকভাবে কাজ করুন
4. সহায়তার জন্য আমাদের [ডিসকর্ড কমিউনিটিতে](https://aka.ms/ds4beginners/discord) যোগ দিন
## 👩‍🏫 শিক্ষকদের জন্য
> **শিক্ষকগণ**: আমরা এই পাঠক্রম ব্যবহারের কিছু পরামর্শ [অন্তর্ভুক্ত করেছি](for-teachers.md)। আমাদের আলোচনা ফোরামে আপনার মতামত জানান [এখানে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **শিক্ষকবৃন্দ**: আমরা এই কারিকুলাম কিভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে [কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) অন্তর্ভুক্ত করেছি। আপনার মতামত আমাদের [আলোচনা ফোরামে](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) জানাতে চাই!
## টিমের সাথে পরিচিত হন
## দলকে পরিচিত করুন
[![প্রোমো ভিডিও](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "প্রোমো ভিডিও")
**গিফ তৈরি করেছেন** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
**গিফ বিকাশ করেছেন** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 প্রকল্প সম্পর্কে এবং যারা এটি তৈরি করেছেন তাদের জন্য ভিডিও দেখতে উপরের ছবিটি ক্লিক করুন!
> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে প্রকল্প এবং যারা এটি তৈরি করেছেন তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন!
## শিক্ষাবিদ্যা
## পেডাগজি
আমরা এই পাঠক্রম তৈরির সময় দুটি শিক্ষণগত নীতিকে বেছে নিয়েছি: নিশ্চিত করা যে এটি প্রকল্পভিত্তিক এবং এতে নিয়মিত ছোট কুইজ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিমালা শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব-জগতের ব্যবহার, এবং আরো অনেক কিছু।
আমরা এই কারিকুলাম নির্মাণের সময় দুটি পেডাগজিকাল নীতিমালা বেছে নিয়েছি: তা প্রকল্প-ভিত্তিক নিশ্চিত করা এবং এতে প্রায়শই কুইজ অন্তর্ভুক্ত থাকা। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিমালা শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব বিশ্বের ব্যবহার ক্ষেত্রে এবং আরও অনেক কিছু।
অতিরিক্তভাবে, কোনও ক্লাসের আগে একটি কম ঝুঁকিপূর্ণ কুইজ শিক্ষার্থীদের একটি বিষয় শেখার উদ্দেশ্য নির্ধারণ করে, এবং ক্লাসের পরের দ্বিতীয় কুইজ আরও ভালো স্মরণশক্তি নিশ্চিত করে। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার দেখতে তৈরি করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে গ্রহণ করা যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু করে শেষ ১০ সপ্তাহের চক্রে ক্রমবর্ধমান জটিল হয়ে ওঠে।
অতিরিক্তভাবে, একটি শ্রেণীর আগে একটি কম ঝুঁকিপূর্ণ কুইজ শিক্ষার্থীর শেখার উদ্দেশ্য স্থাপন করে, जबकि শ্রেণী শেষের পর দ্বিতীয় কুইজ আরও মেমোরি নিশ্চিত করে। এই কারিকুলামটি নমনীয় এবং মজার করে ডিজাইন করা হয়েছে এবং সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে।
> আমাদের [আচরণবিধি](CODE_OF_CONDUCT.md), [অংশগ্রহণের নিয়মাবলি](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ গাইডলাইন](TRANSLATIONS.md) দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক মতামত স্বাগত জানাই!
> আমাদের [আচারসংহিতা](CODE_OF_CONDUCT.md), [অবদান](CONTRIBUTING.md), [অনুবাদ](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়ার স্বাগত জানাই!
## প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত:
## প্রতিটি পাঠের মধ্যে রয়েছে:
- ঐচ্ছিক স্কেচনোট
- ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও
- ঐচ্ছিক অতিরিক্ত ভিডিও
- পাঠের আগে ওয়ার্মআপ কুইজ
- লিখিত পাঠ
- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে গাইড
- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, ধাপে ধাপে প্রকল্প তৈরি করার গাইড
- জ্ঞান যাচাই
- একটি চ্যালেঞ্জ
- সম্পূরক পড়াশোনা
- অ্যাসাইনমেন্ট
- [পাঠের পরবর্তী কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
- অতিরিক্ত পঠন
- নিয়োগ
- [পাঠের পরের কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে থাকে, মোট ৪০টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে লিঙ্ক করা হয়েছে, কিন্তু কুইজ অ্যাপ লোকালি চালানো বা Azure এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলো ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ হচ্ছে।
> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজগুলি Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ যার প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে লিঙ্ক করা আছে, তবে কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো বা Azure-এ স্থাপন করা যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারের নির্দেশ অনুসরণ করুন। এগুলি ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে।
## 🎓 নবীনদের উপযোগী উদাহরণ
## 🎓 শুরুতে বন্ধু-সুলভ উদাহরণ
**ডেটা সায়েন্সে নতুন?** আমরা একটি বিশেষ [উদাহরণ ডিরেক্টরি](examples/README.md) তৈরি করেছি সাদামাটা, ভালভাবে মন্তব্যযুক্ত কোডসহ যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে:
**ডেটা সায়েন্সে নতুন?** আমরা একটি বিশেষ [উদাহরণের ডিরেক্টরি](examples/README.md) তৈরি করেছি যেখানে সহজ, স্পষ্ট মন্তব্য সহ কোড আছে যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে:
- 🌟 **Hello World** - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম
- 📂 **ডেটা লোডিং** - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ শেখা
- 🌟 **হ্যালো ওয়ার্ল্ড** - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম
- 📂 **ডেটা লোড করা** - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ করা শেখা
- 📊 **সহজ বিশ্লেষণ** - পরিসংখ্যান গণনা এবং প্যাটার্ন খোঁজা
- 📈 **মৌলিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন** - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি
- 🔬 **বাস্তব-জগতের প্রকল্প** - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কাজের প্রবাহ
- 📈 **বেসিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন** - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করা
- 🔬 **বাস্তব প্রকল্প** - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কার্যপ্রণালি
প্রতিটি উদাহরণ বিস্তারিত মন্তব্য সহ আসে যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে, যা একেবারে নবীনদের জন্য আদর্শ!
প্রতিটি উদাহরণ বিশদ মন্তব্য অন্তর্ভুক্ত করে যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে, যা সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য উপযুক্ত!
👉 **[উদাহরণগুলি দিয়ে শুরু করুন](examples/README.md)** 👈
## পাঠসমূহ
|![ @sketchthedocs এর স্কেচনোট https://sketchthedocs.dev](../../../../translated_images/bn/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ @sketchthedocs এর স্কেচনোট https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/bn/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স: রোডম্যাপ - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ |
| পাঠ নম্বর | বিষয় | পাঠ গ্রুপিং | শেখার উদ্দেশ্য | লিঙ্কযুক্ত পাঠ | লেখক |
| :-------: | :----------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচয়](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণাগুলো শেখা এবং কিভাবে এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বড় ডেটার সাথে সম্পর্কিত। | [পাঠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | ডেটা সায়েন্স নীতিশাস্ত্র | [পরিচয়](1-Introduction/README.md) | ডেটা নীতিশাস্ত্রের ধারণা, চ্যালেঞ্জ ও কাঠামো। | [পাঠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | ডেটা সংজ্ঞা | [পরিচয়](1-Introduction/README.md) | কিভাবে ডেটাকে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং তার সাধারণ উত্স। | [পাঠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনায় পরিচয় | [পরিচয়](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা ও পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল। | [পাঠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | রিলেশনাল ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | রিলেশনাল ডেটার পরিচয় এবং স্ট্রাকচার্ড কুয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ(SQL) ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) |
| 06 | নন-রিলেশনাল ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | নন-রিলেশনাল ডেটার পরিচয়, বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডাটাবেস অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়। | [পাঠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | পাইথনের সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | পাইথন ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের মৌলিক বিষয়সমূহ, যেমন প্যান্ডাস লাইব্রেরি। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের প্রাথমিক ধারণা থাকা প্রয়োজন। | [পাঠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | ডেটা প্রস্তুতি | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | মিসিং, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা মোকাবিলার জন্য ডেটা পরিষ্কারকরণ ও রূপান্তর কৌশল। | [পাঠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | পরিমাণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | বাটার ডেটা 🦆 ভিজ্যুয়ালাইজ করতে ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার শেখা | [পাঠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | ডেটার বণ্টন ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতাগুলো একটি ইন্টারভ্যালে ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | অনুপাত ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | বিচ্ছিন্ন এবং গ্রুপকৃত শতাংশ ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটা সেট এবং তাদের ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ এবং সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | অর্থবহ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | সমস্যা সমাধান ও অন্তর্দৃষ্টির জন্য আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশন মূল্যবান করার কৌশল এবং নির্দেশনা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলে পরিচয় | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স জীবচক্র পরিচিতি এবং প্রথম ধাপ - ডেটা সংগ্রহ ও নিষ্কাশন। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | বিশ্লেষণ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই পর্যায়ের কৌশল। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 16 | যোগাযোগ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | তথ্য থেকে অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপন করার লক্ষ্যে সিদ্ধান্তগ্রহণকারীকে সহজবোধ্য উপস্থাপনা। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) |
| 17 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ক্লাউডের মধ্যে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহের পরিচয়। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | লো কোড সরঞ্জাম ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | অ্যাজিউর মেশিন লার্নিং স্টুডিও দিয়ে মডেল ডিপ্লয়মেন্ট। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | প্রকৃত জগতে ডেটা সায়েন্স | [প্রকৃত জগতে](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | বাস্তব জগতে ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্পসমূহ। | [পাঠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনারস: রোডম্যাপ - _স্কেচনোট [@nitya](https://twitter.com/nitya) দ্বারা_ |
| পাঠ নম্বর | বিষয় | পাঠ গোষ্ঠী | শেখার উদ্দেশ্য | লিংক করা পাঠ | লেখক |
| :-------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | :----: |
| ০১ | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণা এবং এটি কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং বড় ডেটার সাথে সম্পর্কিত তা শেখা। | [পাঠ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| ০২ | ডেটা সায়েন্স নীতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা নীতিশাস্ত্রের ধারণা, চ্যালেঞ্জ ও নীতিমালা। | [পাঠ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| ০৩ | ডেটা সংজ্ঞায়িত করা | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা কিভাবে শ্রেণীবদ্ধ এবং সাধারণ উৎসগুলো কী তা শেখা। | [পাঠ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| ০৪ | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি | [পরিচিতি](1-Introduction/README.md) | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা ও পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল। | [পাঠ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| ০৫ | সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং Structured Query Language (SQL) ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণা। | [পাঠ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| ০৬ | NoSQL ডেটার সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | সম্পর্কবিহীন ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন ধরন, এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণা। | [পাঠ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| ০৭ | পাইথন এর সাথে কাজ | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহারের মূলনীতি। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের মৌলিক ধারণা থাকা উত্তম। | [পাঠ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [ভিডিও](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| ০৮ | ডেটা প্রস্তুতি | [ডেটার সাথে কাজ](2-Working-With-Data/README.md) | অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার সমস্যা মোকাবেলার জন্য ডেটা পরিষ্কারকরণ এবং রূপান্তরের প্রযুক্তি। | [পাঠ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| ০৯ | পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib ব্যবহার করে পাখির ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন শেখা 🦆 | [পাঠ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| ১০ | ডেটার বন্টনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | একটি ইন্টারভ্যালে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| ১১ | অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | বিচ্ছিন্ন এবং গোষ্ঠীবদ্ধ শতাংশের ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| ১২ | সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | ডেটার সেট এবং তাদের পরিবর্তকদের মধ্যে সংযোগ এবং সহসম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | [পাঠ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| ১৩ | অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | [ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন](3-Data-Visualization/README.md) | কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে মূল্যবান করার কৌশল ও নির্দেশনা। | [পাঠ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| ১৪ | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা অর্জন ও নিষ্কাশনের প্রথম ধাপ। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| ১৫ | বিশ্লেষণ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি ডেটা বিশ্লেষণের কৌশলগুলোর প্রতি মনোযোগ দেয়। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| ১৬ | যোগাযোগ | [লাইফসাইকেল](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | এই ধাপটি ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপনের ওপর কেন্দ্রিত, যেন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সহজে বুঝতে পারে। | [পাঠ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| ১৭ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহ পরিচয় করিয়ে দেয়। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| ১৮ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ। |[পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| ১৯ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | [ক্লাউড ডেটা](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio দিয়ে মডেল মোতায়েন। | [পাঠ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) এবং [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| ২০ | বন্যে ডেটা সায়েন্স | [ইন দ্য ওয়াইল্ড](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | বাস্তব জগতে ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্প। | [পাঠ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
এই নমুনাটি একটি Codespace এ খুলতে নিম্নলিখিত ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
1. Code ড্রপ-ডাউন মেনুতে ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশন নির্বাচন করুন।
2. প্যানেল-এর নিচে + New codespace নির্বাচন করুন।
অতিরিক্ত তথ্যের জন্য, [GitHub ডকুমেন্টেশন](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) দেখুন।
এই নমুনাটি একটি Codespace-এ খোলার জন্য নিচের ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
১. কোড ড্রপ-ডাউন মেনুতে ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশন নির্বাচন করুন।
২. পেনের নীচে + New codespace নির্বাচন করুন।
আরো তথ্যের জন্য, [GitHub ডকুমেন্টেশন](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) দেখুন।
## VSCode রিমোট - কনটেইনারস
আপনার স্থানীয় মেশিন ও VSCode ব্যবহার করে VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন দিয়ে একটি কনটেইনারে এই রিপোজিটরি খুলতে:
## VSCode রিমোট - কন্টেইনার
1. এই প্রথম যদি কোনও ডেভেলপমেন্ট কনটেইনার ব্যবহার করেন, দয়া করে নিশ্চিত করুন আপনার সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন ডকার ইনস্টল করা আছে) [গেটিং স্টার্টেড ডকুমেন্টেশন](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) এ।
আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরিটি একটি কন্টেইনার এ খোলার জন্য VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন ব্যবহার করুন:
এই রিপোজিটরি ব্যবহার করতে, আপনি বা হয়তো একটি বিচ্ছিন্ন ডকার ভলিউমে রিপোজিটরি খুলতে পারেন:
১. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার করা হয়, তাহলে নিশ্চিত করুন আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা রয়েছে) [গেটিং স্টার্টেড ডকুমেন্টেশন](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) এ।
**দ্রষ্টব্য**: আন্ডার দ্য হুড, এটি Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** কমান্ড ব্যবহার করবে সোর্স কোড ডকার ভলিউমে ক্লোন করার জন্য স্থানীয় ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে। [ভলিউমস](https://docs.docker.com/storage/volumes/) হল কনটেইনার ডেটা সংরক্ষণের জন্য পছন্দের পদ্ধতি।
এই রিপোজিটরিটি ব্যবহার করতে আপনি পৃথক Docker ভলিউমে রিপোজিটরিটি খুলতে পারেন:
অথবা স্থানীয়ভাবে ক্লোন করা বা ডাউনলোড করা রিপোজিটরি খুলুন:
**বিঃদ্রঃ** ভিতরে Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** কমান্ড ব্যবহার করে সোর্স কোড লোকাল ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে Docker ভলিউমে ক্লোন করবে। [ভলিউম](https://docs.docker.com/storage/volumes/) হলো কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের প্রিয় পদ্ধতি।
- এই রিপোজিটরিটি আপনার লোকাল ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন।
অথবা স্থানীয়ভাবে ক্লোন বা ডাউনলোডকৃত সংকলনটি খুলুন:
- রিপোজিটরিটি আপনার লোকাল ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন।
- F1 চাপুন এবং **Remote-Containers: Open Folder in Container...** কমান্ড নির্বাচন করুন।
- এই ফোল্ডারটির ক্লোনকৃত কপি নির্বাচন করুন, কনটেইনার শুরু হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন, এবং কাজ শুরু করুন।
- এই ফোল্ডারের ক্লোনকৃত কপি নির্বাচন করুন, কন্টেইনার শুরু হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন এবং কাজ শুরু করুন।
## অফলাইন প্রবেশাধিকার
## অফলাইনে অ্যাক্সেস
আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোজিটরিটি ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify ইন্সটল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), তারপর এই রিপোর রুট ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে ৩০০০ নম্বর পোর্টে চলবে: `localhost:3000`।
[Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে আপনি অফলাইনে এই ডকুমেন্টেশনটি চালাতে পারেন। এই রিপো ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), তারপর এই রিপো-এর রুট ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টের পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন হবে: `localhost:3000`।
> নোট করুন, নোটবুকগুলো Docsify দিয়ে রেন্ডার হবে না, তাই যখন কোনও নোটবুক চালাতে হবে, সেটি আলাদাভাবে VS Code এ পাইথন কার্নেল চালিয়ে করুন।
> লক্ষ্য করুন, নোটবুকগুলি Docsify দ্বারা রেন্ডার করা হবে না, তাই যখন নোটবুক চালানোর প্রয়োজন হবে, আলাদা করে VS Code-এ Python কের্নেল চালিয়ে তা করুন।
## অন্যান্য পাঠক্রম
## অন্যান্য কারিকুলাম
আমাদের টিম অন্যান্য পাঠক্রম তৈরি করে! দেখুন:
আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলামও তৈরি করে! দেখুন:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -209,7 +201,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
---
### আজুর / এজ / এমসিপি / এজেন্টস
### Azure / Edge / MCP / Agents
[![AZD for Beginners](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 for Beginners](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 for Beginners](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)
@ -217,7 +209,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
---
### জেনারেটিভ এআই সিরিজ
### Generative AI সিরিজ
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -225,7 +217,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
---
### কোর লার্নিং
### মূল শিখন
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -236,27 +228,27 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
---
### কপিলট সিরিজ
### কপাইলট সিরিজ
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## সাহায্য পাওয়া
## সহায়তা নেওয়া
**সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছেন?** সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য আমাদের [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন।
**সমস্যায় পড়েছেন?** সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য আমাদের [Troubleshooting Guide](TROUBLESHOOTING.md) দেখুন।
যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপস তৈরির বিষয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে। এমসিপি নিয়ে আলোচনা করতে শিখতে ইচ্ছুক বন্ধু ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহযোগী সম্প্রদায় যেখানে প্রশ্ন স্বাগত এবং জ্ঞান মুক্তভাবে ভাগ করা হয়।
যদি আটকে যান অথবা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনও প্রশ্ন থাকে। MCP সম্পর্কে আলোচনায় সহশিক্ষার্থী ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন স্বাগত এবং জ্ঞান স্বাধীনভাবে শেয়ার করা হয়।
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
পণ্য সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া বা তৈরি করার সময় ত্রুটি থাকলে যান:
পণ্য প্রতিক্রিয়া বা ত্রুটি থাকলে এই ঠিকানায় যান:
[![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 -->
**অস্বীকারোক্তি**:
এই দস্তাবেজটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতা বজায় রাখতে চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা ত্রুটি থাকতে পারে। মৌলিক ভাষায় থাকা আসল দস্তাবেজটিকে কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের ক্ষেত্রে পেশাদার মানুষ দ্বারা অনুবাদ করানো শিফারিশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল ধারণা বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়বদ্ধ না।
**বিষয়ভিত্তিক সতর্কতা**:
এই ডকুমেন্টটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। যদিও আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবুও স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা অসততা থাকতে পারে। মূল ডকুমেন্টটির নিজ ভাষায় থাকা তথ্যই সর্বোচ্চ প্রমাণ স্বরূপ গ্রহণ করতে হবে। জরুরি তথ্যের জন্য পেশাজীবী মানব অনুবাদের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে সৃষ্ট যেকোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল অর্থ গ্রহণের জন্য আমরা দায়ী নই।
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

9
translations/bn/SECURITY.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-27T08:17:45+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "bn"
}
-->
## নিরাপত্তা
মাইক্রোসফট আমাদের সফটওয়্যার পণ্য এবং পরিষেবার নিরাপত্তাকে অত্যন্ত গুরুত্ব দেয়, যার মধ্যে রয়েছে আমাদের GitHub সংগঠনগুলোর মাধ্যমে পরিচালিত সমস্ত সোর্স কোড রিপোজিটরি। এই সংগঠনগুলোর মধ্যে রয়েছে [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), এবং [আমাদের GitHub সংগঠনগুলো](https://opensource.microsoft.com/)।

9
translations/bn/SUPPORT.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-27T08:14:18+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# সহায়তা
## সমস্যা জমা দেওয়া এবং সহায়তা পাওয়ার উপায়

9
translations/bn/TROUBLESHOOTING.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:35:19+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# সমস্যার সমাধানের গাইড
এই গাইডটি ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স কারিকুলাম নিয়ে কাজ করার সময় সাধারণ সমস্যাগুলোর সমাধান প্রদান করে।

9
translations/bn/USAGE.md
Unescape View File

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T14:58:16+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ব্যবহার নির্দেশিকা
এই নির্দেশিকাটি ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স কারিকুলাম ব্যবহারের উদাহরণ এবং সাধারণ কর্মপ্রবাহ প্রদান করে।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-27T08:43:16+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "bn"
}
-->
- পরিচিতি
- [ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা](../1-Introduction/01-defining-data-science/README.md)
- [ডেটা সায়েন্সের নৈতিকতা](../1-Introduction/02-ethics/README.md)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T12:59:26+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# ডেটা সায়েন্সের জন্য সহজ উদাহরণ
উদাহরণ ডিরেক্টরিতে আপনাকে স্বাগতম! এই সহজ, বিস্তারিত মন্তব্যসহ উদাহরণগুলো এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে আপনি ডেটা সায়েন্স শুরু করতে পারেন, এমনকি আপনি যদি একেবারে নতুন হন।

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T19:54:37+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "bn"
}
-->
## শিক্ষকদের জন্য
আপনি কি আপনার ক্লাসরুমে এই পাঠ্যক্রম ব্যবহার করতে চান? নির্দ্বিধায় ব্যবহার করুন!

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-27T09:47:21+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
# কুইজসমূহ
এই কুইজগুলো ডেটা সায়েন্স কারিকুলামের প্রাক-লেকচার এবং পোস্ট-লেকচার কুইজ, যা পাওয়া যাবে এখানে: https://aka.ms/datascience-beginners

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-27T09:18:03+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "bn"
}
-->
সমস্ত স্কেচনোট এখানে খুঁজুন!
## কৃতজ্ঞতা

422
translations/mr/.co-op-translator.json
Unescape View File

@ -0,0 +1,422 @@
{
"1-Introduction/01-defining-data-science/README.md": {
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:45:29+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md": {
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-27T17:16:48+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md": {
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-27T17:17:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/02-ethics/README.md": {
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:18:56+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/02-ethics/assignment.md": {
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-27T17:12:12+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-06T07:37:12+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/03-defining-data/assignment.md": {
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-27T17:20:52+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md": {
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T13:18:24+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md": {
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-27T17:28:44+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-27T17:02:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md": {
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T11:02:01+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md": {
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:54:16+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md": {
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-06T07:25:35+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md": {
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-27T17:00:24+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/07-python/README.md": {
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:34:10+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/07-python/assignment.md": {
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-27T16:56:33+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md": {
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-06T07:27:48+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md": {
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-27T16:49:42+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"2-Working-With-Data/README.md": {
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-27T16:40:56+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-06T07:31:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-27T18:42:14+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-06T07:33:30+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-27T18:19:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-06T07:30:53+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md": {
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-27T18:44:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:33:29+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md": {
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-27T18:22:09+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md": {
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-06T07:32:23+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md": {
"original_hash": "e56df4c0f49357e30ac8fc77aa439dd4",
"translation_date": "2025-08-27T18:15:02+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T18:16:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
"original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
"translation_date": "2025-08-27T18:15:34+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md": {
"original_hash": "22acf28f518a4769ea14fa42f4734b9f",
"translation_date": "2025-08-27T18:28:57+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md": {
"original_hash": "0ea21b6513df5ade7419c6b7d65f10b1",
"translation_date": "2025-08-27T18:33:42+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md": {
"original_hash": "ea67c0c40808fd723594de6896c37ccf",
"translation_date": "2025-08-27T18:22:37+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md": {
"original_hash": "a233d542512136c4dd29aad38ca0175f",
"translation_date": "2025-08-27T18:24:57+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md": {
"original_hash": "47028abaaafa2bcb1079702d20569066",
"translation_date": "2025-08-27T18:37:01+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md": {
"original_hash": "a33c5d4b4156a2b41788d8720b6f724c",
"translation_date": "2025-08-27T18:25:27+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md": {
"original_hash": "b4039f1c76548d144a0aee0bf28304ec",
"translation_date": "2025-08-27T18:34:12+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/R/13-meaningful-vizualizations/README.md",
"language_code": "mr"
},
"3-Data-Visualization/README.md": {
"original_hash": "1441550a0d789796b2821e04f7f4cc94",
"translation_date": "2025-08-27T18:10:05+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/README.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md": {
"original_hash": "07e12a25d20b8f191e3cb651c27fdb2b",
"translation_date": "2025-09-06T20:41:39+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "564445c39ad29a491abcb9356fc4d47d",
"translation_date": "2025-08-27T18:00:25+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md": {
"original_hash": "661dad02c3ac239644d34c1eb51e76f8",
"translation_date": "2025-09-06T20:40:52+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md": {
"original_hash": "fcc7547171f4530f159676dd73ed772e",
"translation_date": "2025-08-27T18:02:46+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md": {
"original_hash": "215a3254ba5a222a57c5bb0192cea8e3",
"translation_date": "2025-09-06T20:42:08+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md": {
"original_hash": "8980d7efd101c82d6d6ffc3458214120",
"translation_date": "2025-08-27T18:09:35+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"4-Data-Science-Lifecycle/README.md": {
"original_hash": "dd173fd30fc039a7a299898920680723",
"translation_date": "2025-08-27T17:55:42+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/README.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md": {
"original_hash": "5f8e7cdefa096664ae86f795be571580",
"translation_date": "2025-09-06T07:24:24+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md": {
"original_hash": "96f3696153d9ed54b19a1bb65438c104",
"translation_date": "2025-08-27T17:47:31+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md": {
"original_hash": "bd4da10766c64fce4294a98f6479dfb0",
"translation_date": "2025-09-06T07:23:18+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md": {
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-27T17:44:22+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md": {
"original_hash": "472d3fab1c5be50f387336e7a686dbe1",
"translation_date": "2025-09-06T07:24:54+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md": {
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-27T17:53:45+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"5-Data-Science-In-Cloud/README.md": {
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
"translation_date": "2025-08-27T17:36:48+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
"language_code": "mr"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md": {
"original_hash": "0f67a4139454816631526779a456b734",
"translation_date": "2025-09-06T18:22:31+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md",
"language_code": "mr"
},
"6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md": {
"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
"translation_date": "2025-08-27T17:35:50+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
"language_code": "mr"
},
"6-Data-Science-In-Wild/README.md": {
"original_hash": "07faf02ff163e609edf0b0308dc5d4e6",
"translation_date": "2025-08-27T17:29:52+00:00",
"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/README.md",
"language_code": "mr"
},
"AGENTS.md": {
"original_hash": "cc2e18ab65df63e75d3619c4752e9b22",
"translation_date": "2025-10-03T11:13:42+00:00",
"source_file": "AGENTS.md",
"language_code": "mr"
},
"CODE_OF_CONDUCT.md": {
"original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
"translation_date": "2025-08-27T16:39:05+00:00",
"source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"language_code": "mr"
},
"CONTRIBUTING.md": {
"original_hash": "10f86fb29b5407088445ac803b3d0ed1",
"translation_date": "2025-10-03T13:43:50+00:00",
"source_file": "CONTRIBUTING.md",
"language_code": "mr"
},
"INSTALLATION.md": {
"original_hash": "a64d8afa22ffcc2016bb239188d6acb1",
"translation_date": "2025-10-03T15:18:10+00:00",
"source_file": "INSTALLATION.md",
"language_code": "mr"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:32:06+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "mr"
},
"SECURITY.md": {
"original_hash": "0d575483100c332b2dbaefef915bb3c4",
"translation_date": "2025-08-27T16:39:30+00:00",
"source_file": "SECURITY.md",
"language_code": "mr"
},
"SUPPORT.md": {
"original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
"translation_date": "2025-08-27T16:37:14+00:00",
"source_file": "SUPPORT.md",
"language_code": "mr"
},
"TROUBLESHOOTING.md": {
"original_hash": "93a6a8a8a209128cbfedcbc076ee21b0",
"translation_date": "2025-10-03T15:35:58+00:00",
"source_file": "TROUBLESHOOTING.md",
"language_code": "mr"
},
"USAGE.md": {
"original_hash": "f546349678757508d69ce9e1d2688446",
"translation_date": "2025-10-03T14:58:45+00:00",
"source_file": "USAGE.md",
"language_code": "mr"
},
"docs/_sidebar.md": {
"original_hash": "3767555b3cc28a2865c79202f4374204",
"translation_date": "2025-08-27T17:00:59+00:00",
"source_file": "docs/_sidebar.md",
"language_code": "mr"
},
"examples/README.md": {
"original_hash": "9bef7fd96c8f262339933117d9b3e342",
"translation_date": "2025-10-03T12:59:46+00:00",
"source_file": "examples/README.md",
"language_code": "mr"
},
"for-teachers.md": {
"original_hash": "f7440be10c17a8a9262713af3d2818a9",
"translation_date": "2025-09-06T19:54:51+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "mr"
},
"quiz-app/README.md": {
"original_hash": "e92c33ea498915a13c9aec162616db18",
"translation_date": "2025-08-27T17:54:23+00:00",
"source_file": "quiz-app/README.md",
"language_code": "mr"
},
"sketchnotes/README.md": {
"original_hash": "3a848466cb63aff1a93411affb152c2a",
"translation_date": "2025-08-27T17:29:30+00:00",
"source_file": "sketchnotes/README.md",
"language_code": "mr"
}
}

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "43212cc1ac137b7bb1dcfb37ca06b0f4",
"translation_date": "2025-10-25T18:45:29+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा सायन्सची व्याख्या
| ![ स्केच नोट [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) द्वारे ](../../sketchnotes/01-Definitions.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "4e0f1773b9bee1be3b28f9fe2c71b3de",
"translation_date": "2025-08-27T17:16:48+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# असाइनमेंट: डेटा सायन्स परिदृश्य
या पहिल्या असाइनमेंटमध्ये, तुम्हाला वेगवेगळ्या समस्या क्षेत्रांमधील काही वास्तविक जीवनातील प्रक्रिया किंवा समस्या विचारात घ्यायच्या आहेत आणि डेटा सायन्स प्रक्रियेचा वापर करून त्यात सुधारणा कशी करता येईल याचा विचार करायचा आहे. खालील गोष्टींचा विचार करा:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a8f79b9c0484c35b4f26e8aec7fc4d56",
"translation_date": "2025-08-27T17:17:33+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/solution/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# असाइनमेंट: डेटा सायन्स परिदृश्य
या पहिल्या असाइनमेंटमध्ये, तुम्हाला वेगवेगळ्या समस्या क्षेत्रांमधील काही वास्तविक जीवनातील प्रक्रिया किंवा समस्या विचारात घ्यायच्या आहेत आणि डेटा सायन्स प्रक्रियेचा वापर करून त्यात सुधारणा कशी करता येईल याचा विचार करायचा आहे. खालील गोष्टींचा विचार करा:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "58860ce9a4b8a564003d2752f7c72851",
"translation_date": "2025-10-03T16:18:56+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा नैतिकतेची ओळख
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/02-Ethics.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "b588c0fc73014f52520c666efc3e0cc3",
"translation_date": "2025-08-27T17:12:12+00:00",
"source_file": "1-Introduction/02-ethics/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
## डेटा नीतिमत्ता प्रकरण अभ्यास लिहा
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
"translation_date": "2025-09-06T07:37:12+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा परिभाषित करणे
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/03-DefiningData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "2e5cacb967c1e9dfd07809bfc441a0b4",
"translation_date": "2025-08-27T17:20:52+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटासेट वर्गीकरण
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ce95884566a74db72572cd51f0cb25ad",
"translation_date": "2025-09-06T13:18:24+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# सांख्यिकी आणि संभाव्यतेचा संक्षिप्त परिचय
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/04-Statistics-Probability.png)|
@ -64,7 +55,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
ग्राफिकदृष्ट्या आपण माध्य आणि चतुर्थांश यांच्यातील संबंध **बॉक्स प्लॉट** (box plot) नावाच्या आकृतीत दर्शवू शकतो:
<img src="images/boxplot_explanation.png" alt="Box Plot Explanation" width="50%">
<img src="../../../../translated_images/mr/boxplot_explanation.4039b7de08780fd4.webp" alt="Box Plot Explanation" width="50%">
येथे आपण **आंतर-चतुर्थांश श्रेणी** IQR=Q3-Q1 आणि तथाकथित **आउटलायर्स** - मूल्ये, जी [Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR] च्या मर्यादेबाहेर असतात, मोजतो.

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "01d1b493e8b51a6ebb42524f6b1bcfff",
"translation_date": "2025-08-27T17:28:44+00:00",
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# लहान मधुमेह अभ्यास
या असाइनमेंटमध्ये, आपण [येथून](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) घेतलेल्या मधुमेह रुग्णांच्या एका लहान डेटासेटसह काम करू.

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-27T17:02:07+00:00",
"source_file": "1-Introduction/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा सायन्सची ओळख
![डेटा अॅक्शनमध्ये](../../../translated_images/mr/data.48e22bb7617d8d92188afbc4c48effb920ba79f5cebdc0652cd9f34bbbd90c18.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "11739c7b40e7c6b16ad29e3df4e65862",
"translation_date": "2025-12-19T11:02:01+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटासह काम करणे: रिलेशनल डेटाबेस
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "25b37acdfb2452917c1aa2e2ca44317a",
"translation_date": "2025-10-24T09:54:16+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# विमानतळ डेटा प्रदर्शित करणे
तुम्हाला [SQLite](https://sqlite.org/index.html) वर आधारित एक [डेटाबेस](https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Data-Science-For-Beginners/main/2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) प्रदान करण्यात आला आहे ज्यामध्ये विमानतळांची माहिती आहे. खाली स्कीमा दर्शवले आहे. तुम्ही [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) मधील [SQLite विस्तार](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alexcvzz.vscode-sqlite&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) वापरून विविध शहरांच्या विमानतळांची माहिती प्रदर्शित कराल.

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
"translation_date": "2025-09-06T07:25:35+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटासह काम करणे: नॉन-रिलेशनल डेटा
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f824bfdb8b12d33293913f76f5c787c5",
"translation_date": "2025-08-27T17:00:24+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# सोडा नफा
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
"translation_date": "2025-09-06T15:34:10+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा सोबत काम करणे: Python आणि Pandas लायब्ररी
| ![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "dc8f035ce92e4eaa078ab19caa68267a",
"translation_date": "2025-08-27T16:56:33+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा प्रोसेसिंगसाठी Python मध्ये असाइनमेंट
या असाइनमेंटमध्ये, आम्ही तुम्हाला आमच्या चॅलेंजेसमध्ये विकसित केलेल्या कोडवर अधिक सविस्तर माहिती देण्यास सांगणार आहोत. असाइनमेंट दोन भागांमध्ये विभागलेली आहे:

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
"translation_date": "2025-09-06T07:27:48+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा सोबत काम करणे: डेटा तयारी
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f9d5a7275e046223fa6474477674b810",
"translation_date": "2025-08-27T16:49:42+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# फॉर्ममधून डेटा मूल्यांकन करणे
एक ग्राहक त्यांच्या ग्राहक-आधारित माहिती गोळा करण्यासाठी [लहान फॉर्म](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/index.html) चाचणी करत आहे. त्यांनी गोळा केलेला डेटा सत्यापित करण्यासाठी आपल्याकडे आणला आहे. फॉर्म पाहण्यासाठी तुम्ही `index.html` पृष्ठ ब्राउझरमध्ये उघडू शकता.

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "abc3309ab41bc5a7846f70ee1a055838",
"translation_date": "2025-08-27T16:40:56+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# डेटा सोबत काम करणे
![डेटा प्रेम](../../../translated_images/mr/data-love.a22ef29e6742c852505ada062920956d3d7604870b281a8ca7c7ac6f37381d5a.jpg)

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "a49d78e32e280c410f04e5f2a2068e77",
"translation_date": "2025-09-06T07:31:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# प्रमाणांचे दृश्यांकन
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "ad163c4fda72c8278280b61cad317ff4",
"translation_date": "2025-08-27T18:42:14+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# रेषा, विखुरलेले आणि बार
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "80a20467e046d312809d008395051fc7",
"translation_date": "2025-09-06T07:33:30+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# वितरणांचे दृश्यांकन
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "40eeb9b9f94009c537c7811f9f27f037",
"translation_date": "2025-08-27T18:19:03+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# तुमचे कौशल्य वापरा
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
"translation_date": "2025-09-06T07:30:53+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# प्रमाणांचे दृश्यांकन
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "1e00fe6a244c2f8f9a794c862661dd4f",
"translation_date": "2025-08-27T18:44:51+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# एक्सेलमध्ये प्रयत्न करा
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
"translation_date": "2025-09-06T11:33:29+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# नातेसंबंधांचे दृश्यांकन: मधाबद्दल सर्व काही 🍯
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "680419753c086eef51be86607c623945",
"translation_date": "2025-08-27T18:22:09+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/assignment.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# मधमाशांच्या पोळ्यात डोकावून पाहा
## सूचना

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

@ -1,12 +1,3 @@
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cfb068050337a36e348debaa502a24fa",
"translation_date": "2025-09-06T07:32:23+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md",
"language_code": "mr"
}
-->
# अर्थपूर्ण व्हिज्युअलायझेशन तयार करणे
|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)|

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More

Write Preview
Loading…
Cancel
Save