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

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

Browse Source
pull/738/head
localizeflow[bot] 3 weeks ago
parent 10bd138637
commit a22a0a6727
6 changed files with 308 additions and 291 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File

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

@ -360,8 +360,8 @@
"language_code": "it"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:43:16+00:00",
"original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953",
"translation_date": "2026-02-06T08:08:21+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "it"
},

170
translations/it/README.md
Unescape View File

@ -17,11 +17,11 @@
[![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)
Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 10 settimane, 20 lezioni tutto dedicato alla Data Science. Ogni lezione include quiz pre-lezione e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione e un compito. La nostra pedagogia basata su progetti permette di imparare costruendo, un modo provato per far sì che le nuove competenze "rimangano".
Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 10 settimane, 20 lezioni tutto dedicato alla Data Science. Ogni lezione include quiz pre-lezione e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione e un incarico. La nostra pedagogia basata su progetti permette di imparare mentre si costruisce, un metodo comprovato affinché le nuove competenze "rimangano".
**Un sentito grazie ai nostri autori:** [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).
**Grazie di cuore ai nostri autori:** [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).
**🙏 Ringraziamenti speciali 🙏 ai nostri autori, revisori e contributori di contenuti [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** in particolare Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
**🙏 Grazie speciali 🙏 ai nostri autori, revisori e contributori di contenuti [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** in particolare Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/it/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
@ -35,23 +35,23 @@ Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 10
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](./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)
> **Preferisci clonare localmente?**
> **Preferisci Clonare Localmente?**
> Questo repository include più di 50 traduzioni che aumentano significativamente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa sparse checkout:
> Questo repository include oltre 50 traduzioni linguistiche che aumentano notevolmente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa lo sparse checkout:
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
> cd Data-Science-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più rapido.
> Questo ti dà tutto ciò di cui hai bisogno per completare il corso con un download molto più veloce.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Se desideri avere supporto per ulteriori lingue di traduzione, le lingue supportate sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Se desideri avere ulteriori lingue di traduzione supportate, sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### Unisciti alla nostra comunità
#### Unisciti alla Nostra Comunità
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Abbiamo in corso una serie su Discord "impara con l'AI", scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai suggerimenti e trucchi sull'uso di GitHub Copilot per la Data Science.
Abbiamo una serie Discord learn with AI in corso, scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi su come usare GitHub Copilot per la Data Science.
![Learn with AI series](../../translated_images/it/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
@ -59,47 +59,47 @@ Abbiamo in corso una serie su Discord "impara con l'AI", scopri di più e unisci
Inizia con le seguenti risorse:
- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) In questa pagina troverai risorse per principianti, pacchetti per studenti e persino modi per ottenere un voucher per la certificazione gratuito. Questa è una pagina che vuoi aggiungere ai preferiti e controllare di tanto in tanto, poiché aggiorniamo i contenuti almeno mensilmente.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Unisciti a una comunità globale di ambasciatori studenti, questo potrebbe essere il tuo modo per entrare in Microsoft.
- [Pagina Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) In questa pagina troverai risorse per principianti, pacchetti per studenti e anche modi per ottenere un voucher gratuito per la certificazione. Questa è una pagina che vuoi mettere tra i preferiti e controllare di tanto in tanto perché aggiorniamo il contenuto almeno una volta al mese.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Unisciti a una comunità globale di ambasciatori studenteschi, questo potrebbe essere il tuo modo per entrare in Microsoft.
# Come iniziare
# Iniziare
## 📚 Documentazione
- **[Guida all'installazione](INSTALLATION.md)** - Istruzioni passo-passo per principianti
- **[Guida all'uso](USAGE.md)** - Esempi e flussi di lavoro comuni
- **[Risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluzioni ai problemi comuni
- **[Guida alla contribuzione](CONTRIBUTING.md)** - Come contribuire a questo progetto
- **[Per insegnanti](for-teachers.md)** - Indicazioni didattiche e risorse per la classe
- **[Guida all’Installazione](INSTALLATION.md)** - Istruzioni passo passo per configurare l’ambiente per principianti
- **[Guida all’Uso](USAGE.md)** - Esempi e flussi di lavoro comuni
- **[Risoluzione Problemi](TROUBLESHOOTING.md)** - Soluzioni ai problemi comuni
- **[Guida per Contribuire](CONTRIBUTING.md)** - Come contribuire a questo progetto
- **[Per Insegnanti](for-teachers.md)** - Guida didattica e risorse per la classe
## 👨‍🎓 Per studenti
> **Principianti assoluti**: Nuovo alla data science? Inizia con i nostri [esempi per principianti](examples/README.md)! Questi esempi semplici e ben commentati ti aiuteranno a comprendere le basi prima di immergerti nel curriculum completo.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: per usare questo curriculum da soli, fai il fork del repository completo e completa gli esercizi in autonomia, iniziando con un quiz pre-lezione. Poi leggi la lezione e completa il resto delle attività. Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni più che copiando il codice soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions di ogni lezione orientata al progetto. Un’altra idea potrebbe essere formare un gruppo di studio con amici e affrontare insieme i contenuti. Per ulteriori approfondimenti, consigliamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
## 👨‍🎓 Per Studenti
> **Principianti Completi**: Nuovo alla data science? Inizia con i nostri [esempi per principianti](examples/README.md)! Questi esempi semplici e ben commentati ti aiuteranno a capire le basi prima di immergerti nell’intero curriculum.
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: per usare questo curriculum in autonomia, fai il fork dell’intero repo e completa gli esercizi da solo, iniziando con un quiz pre-lezione. Quindi leggi la lezione e completa il resto delle attività. Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni anziché copiare il codice della soluzione; tuttavia quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions in ogni lezione incentrata sul progetto. Un'altra idea potrebbe essere quella di formare un gruppo di studio con amici e seguire insieme il contenuto. Per ulteriori studi, consigliamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Avvio rapido:**
1. Consulta la [Guida all'installazione](INSTALLATION.md) per configurare l'ambiente
2. Revisione della [Guida all'uso](USAGE.md) per imparare come lavorare con il curriculum
3. Inizia con la Lezione 1 e procedi sequenzialmente
4. Unisciti alla nostra [comunità Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) per supporto
**Avvio Rapido:**
1. Controlla la [Guida all’Installazione](INSTALLATION.md) per configurare il tuo ambiente
2. Rivedi la [Guida all’Uso](USAGE.md) per imparare come lavorare con il curriculum
3. Inizia con la Lezione 1 e procedi in ordine
4. Unisciti alla nostra [community Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) per supporto
## 👩‍🏫 Per insegnanti
## 👩‍🏫 Per Insegnanti
> **Insegnanti**: abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come usare questo curriculum. Ci piacerebbe ricevere il tuo feedback [nel nostro forum di discussione](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Incontra il Team
> **Insegnanti**: abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come usare questo curriculum. Ci piacerebbe ricevere il vostro feedback [nel nostro forum di discussione](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Conosci il Team
[![Video promozionale](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Video promozionale")
**Gif di** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e le persone che lo hanno creato!
> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!
## Pedagogia
Abbiamo scelto due principi pedagogici durante la costruzione di questo curriculum: assicurare che sia basato su progetti e che includa quiz frequenti. Alla fine di questa serie, gli studenti avranno appreso i principi base della scienza dei dati, inclusi concetti etici, preparazione dei dati, diversi modi di lavorare con i dati, visualizzazione dei dati, analisi dei dati, casi d'uso reali della scienza dei dati e altro.
Abbiamo scelto due principi pedagogici nella costruzione di questo curriculum: garantire che sia basato su progetti e che includa quiz frequenti. Alla fine di questa serie, gli studenti avranno appreso i principi base della data science, inclusi concetti etici, preparazione dei dati, diversi modi di lavorare con i dati, visualizzazione dei dati, analisi dei dati, casi d'uso reali della data science e altro ancora.
Inoltre, un quiz a basso impatto prima di una lezione stabilisce l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o parzialmente. I progetti partono da livelli semplici e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 10 settimane.
Inoltre, un quiz a basso rischio prima di una lezione imposta l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito tutto o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi alla fine del ciclo di 10 settimane.
> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per il [Contributo](CONTRIBUTING.md), la [Traduzione](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con piacere i tuoi feedback costruttivi!
> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per [Contribuire](CONTRIBUTING.md), [Traduzioni](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con piacere il tuo feedback costruttivo!
## Ogni lezione include:
@ -107,26 +107,26 @@ Inoltre, un quiz a basso impatto prima di una lezione stabilisce l'intenzione de
- Video supplementare opzionale
- Quiz di riscaldamento pre-lezione
- Lezione scritta
- Per le lezioni basate su progetti, guide passo passo su come costruire il progetto
- Per le lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto
- Verifiche di conoscenza
- Una sfida
- Lettura supplementare
- Letture supplementari
- Compito
- [Quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz si trovano nella cartella Quiz-App, per un totale di 40 quiz da tre domande ciascuno. Sono collegati all’interno delle lezioni, ma l’app quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono progressivamente localizzati.
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz si trovano nella cartella Quiz-App, per un totale di 40 quiz con tre domande ciascuno. Sono linkati all'interno delle lezioni, ma l'app del quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono gradualmente in fase di localizzazione.
## 🎓 Esempi per Principianti
**Nuovo nella Scienza dei Dati?** Abbiamo creato una speciale [directory di esempi](examples/README.md) con codice semplice e ben commentato per aiutarti a iniziare:
**Sei nuovo alla Data Science?** Abbiamo creato una cartella speciale di [esempi](examples/README.md) con codice semplice e ben commentato per aiutarti a iniziare:
- 🌟 **Hello World** - Il tuo primo programma di scienza dei dati
- 🌟 **Hello World** - Il tuo primo programma di data science
- 📂 **Caricamento Dati** - Impara a leggere ed esplorare dataset
- 📊 **Analisi Semplice** - Calcola statistiche e trova modelli
- 📈 **Visualizzazione Base** - Crea grafici e tabelle
- 📊 **Analisi Semplice** - Calcola statistiche e trova pattern
- 📈 **Visualizzazione Base** - Crea grafici e diagrammi
- 🔬 **Progetto Reale** - Workflow completo dall'inizio alla fine
Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, perfetto per principianti assoluti!
Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passo, perfetto per principianti assoluti!
👉 **[Inizia con gli esempi](examples/README.md)** 👈
@ -135,76 +135,76 @@ Ogni esempio include commenti dettagliati che spiegano ogni passaggio, perfetto
|![ Sketchnote di @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/it/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Scienza dei Dati per Principianti: Roadmap - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Data Science For Beginners: Roadmap - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore |
| Numero Lezione | Argomento | Gruppo di Lezioni | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Definizione di Scienza dei Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti base della scienza dei dati e come si relaziona con intelligenza artificiale, machine learning e big data. | [lezione](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etica nella Scienza dei Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Concetti, sfide e framework dell’etica dei dati. | [lezione](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definizione di Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Come i dati sono classificati e le loro fonti comuni. | [lezione](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Introduzione a Statistica e Probabilità | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Le tecniche matematiche della probabilità e della statistica per comprendere i dati. | [lezione](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Lavorare con Dati Relazionali | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati relazionali e le basi dell'esplorazione e analisi con il Structured Query Language, noto come SQL (pronunciato “see-quell”). | [lezione](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Lavorare con Dati NoSQL | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati non relazionali, i suoi vari tipi e le basi dell'esplorazione e analisi di database di documenti. | [lezione](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Lavorare con Python | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Basi dell'uso di Python per l'esplorazione dei dati con librerie come Pandas. Si raccomanda una comprensione base della programmazione Python. | [lezione](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Preparazione dei Dati | [Lavorare con i Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Temi relativi a tecniche di pulizia e trasformazione dei dati per affrontare sfide di dati mancanti, inaccurati o incompleti. | [lezione](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Visualizzazione di Quantità | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Impara a usare Matplotlib per visualizzare dati ornitologici 🦆 | [lezione](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Visualizzare Distribuzioni di Dati | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare osservazioni e tendenze all’interno di un intervallo. | [lezione](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Visualizzare Proporzioni | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare percentuali discrete e raggruppate. | [lezione](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Visualizzare Relazioni | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare connessioni e correlazioni tra insiemi di dati e variabili. | [lezione](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Visualizzazioni Significative | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Tecniche e indicazioni per rendere le tue visualizzazioni preziose per una risoluzione efficace dei problemi e approfondimenti. | [lezione](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Introduzione al ciclo di vita della Scienza dei Dati | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduzione al ciclo di vita della scienza dei dati e il suo primo passo di acquisizione ed estrazione dei dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analisi | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della scienza dei dati si concentra sulle tecniche per analizzare i dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Comunicazione | [Lifecycle](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della scienza dei dati si concentra sul presentare gli insight dai dati in modo che sia più facile per i decisori comprendere. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Scienza dei Dati nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Questa serie di lezioni introduce la scienza dei dati nel cloud e i suoi vantaggi. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Scienza dei Dati nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Addestramento modelli usando strumenti Low Code. |[lezione](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Scienza dei Dati nel Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuzione dei modelli con Azure Machine Learning Studio. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Scienza dei Dati nel Mondo Reale | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Progetti di scienza dei dati nel mondo reale. | [lezione](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 01 | Definizione di Data Science | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti base dietro la data science e come è collegata all'intelligenza artificiale, machine learning e big data. | [lezione](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etica della Data Science | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Concetti, sfide e quadri etici nella data science. | [lezione](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definizione di Dati | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Come vengono classificati i dati e le loro fonti comuni. | [lezione](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Introduzione a Statistica e Probabilità | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Tecniche matematiche di probabilità e statistica per comprendere i dati. | [lezione](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Lavorare con Dati Relazionali | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati relazionali e le basi per esplorare e analizzare dati relazionali con il Structured Query Language, noto come SQL (“see-quell”). | [lezione](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Lavorare con Dati NoSQL | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Introduzione ai dati non relazionali, i vari tipi e le basi per esplorare e analizzare database a documenti. | [lezione](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Lavorare con Python | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Basi dell'uso di Python per l'esplorazione dei dati con librerie come Pandas. È consigliata una conoscenza di base della programmazione Python. | [lezione](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Preparazione dei Dati | [Lavorare con Dati](2-Working-With-Data/README.md) | Argomenti sulle tecniche di pulizia e trasformazione dati per gestire problemi di dati mancanti, inaccurati o incompleti. | [lezione](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Visualizzazione delle Quantità | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Impara a usare Matplotlib per visualizzare dati sugli uccelli 🦆 | [lezione](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Visualizzare Distribuzioni di Dati | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare osservazioni e tendenze all'interno di un intervallo. | [lezione](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Visualizzare Proporzioni | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare percentuali discrete e raggruppate. | [lezione](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Visualizzare Relazioni | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Visualizzare connessioni e correlazioni tra set di dati e loro variabili. | [lezione](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Visualizzazioni Significative | [Visualizzazione Dati](3-Data-Visualization/README.md) | Tecniche e consigli per rendere le tue visualizzazioni utili per una risoluzione efficace dei problemi e per ottenere insight. | [lezione](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Introduzione al ciclo di vita della Data Science | [Ciclo di Vita](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduzione al ciclo di vita della data science e al suo primo passo di acquisizione ed estrazione dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analisi | [Ciclo di Vita](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della data science si concentra su tecniche di analisi dei dati. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Comunicazione | [Ciclo di Vita](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Questa fase del ciclo di vita della data science si concentra sulla presentazione degli insight dai dati in modo che i decisori possano comprenderli meglio. | [lezione](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Data Science nel Cloud | [Dati nel Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Questa serie di lezioni introduce la data science nel cloud e i suoi vantaggi. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Data Science nel Cloud | [Dati nel Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Addestramento di modelli usando strumenti Low Code. |[lezione](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Data Science nel Cloud | [Dati nel Cloud](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deploy di modelli con Azure Machine Learning Studio. | [lezione](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) e [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Data Science nella vita reale | [In natura](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Progetti di data science applicati al mondo reale. | [lezione](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Segui questi passaggi per aprire questo esempio in un Codespace:
1. Clicca sul menu a tendina Code e seleziona l'opzione Open with Codespaces.
1. Clicca sul menu a discesa Code e seleziona l'opzione Open with Codespaces.
2. Seleziona + New codespace in fondo al pannello.
Per ulteriori informazioni, consulta la [documentazione GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
Per maggiori informazioni, consulta la [documentazione GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Segui questi passaggi per aprire questo repo in un container usando la tua macchina locale e VSCode con l’estensione VS Code Remote - Containers:
Segui questi passaggi per aprire questo repository in un container usando la tua macchina locale e VSCode con l'estensione VS Code Remote - Containers:
1. Se è la prima volta che usi un container di sviluppo, assicurati che il sistema soddisfi i prerequisiti (cioè avere Docker installato) nella [documentazione per iniziare](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Se è la prima volta che usi un container di sviluppo, assicurati che il tuo sistema soddisfi i prerequisiti (ad esempio avere Docker installato) nella [documentazione per iniziare](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Per usare questo repository, puoi o aprire il repository in un volume Docker isolato:
Per usare questo repository, puoi aprirlo in un volume Docker isolato:
**Nota**: Dietro le quinte, questo userà il comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** per clonare il codice sorgente in un volume Docker invece che nel filesystem locale. I [volumi](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sono il meccanismo preferito per persistere dati del container.
**Nota**: In background, questo utilizzerà il comando Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** per clonare il codice sorgente in un volume Docker invece che nel filesystem locale. I [volumi](https://docs.docker.com/storage/volumes/) sono il meccanismo preferito per conservare i dati di un container.
Oppure apri una copia clonata o scaricata localmente del repository:
Oppure aprire una copia localmente clonata o scaricata del repository:
- Clona questo repository nel tuo filesystem locale.
- Clona questo repository nel filesystem locale.
- Premi F1 e seleziona il comando **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Seleziona la copia clonata di questa cartella, attendi l’avvio del container e prova.
- Seleziona la copia clonata di questa cartella, attendi l'avvio del container e prova ad usarlo.
## Accesso Offline
Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai il fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella principale di questo repo, digita `docsify serve`. Il sito sarà servito sulla porta 3000 in locale: `localhost:3000`.
Puoi usare questa documentazione offline con [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai il fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella root di questo repo digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 in localhost: `localhost:3000`.
> Nota, i notebook non saranno resi via Docsify, quindi quando devi eseguire un notebook, fallo separatamente in VS Code con un kernel Python attivo.
> Nota, i notebook non verranno renderizzati via Docsify, quindi quando devi eseguire un notebook, fallo separatamente in VS Code usando un kernel Python.
## Altri Curricula
Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata:
Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js per Principianti](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[![LangChain per Principianti](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agent
### Azure / Edge / MCP / Agenti
[![AZD per Principianti](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 per Principianti](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 per Principianti](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)
[![Agent AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Agenti AI per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
@ -221,27 +221,27 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata:
[![Data Science per Principianti](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 per Principianti](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity per Principianti](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev per Principianti](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Sviluppo Web per Principianti](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT per Principianti](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Sviluppo XR per Principianti](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Serie Copilot
[![Copilot per Programmazione Affiancata AI](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 per Programmazione AI in Coppia](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 per 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)
[![Avventura Copilot](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)
[![Avventure Copilot](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 -->
## Ottieni Aiuto
## Ottenere Aiuto
**Hai problemi?** Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni.
**Incontri problemi?** Consulta la nostra [Guida alla risoluzione dei problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni.
Se rimani bloccato o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente.
Se ti blocchi o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Se hai feedback sul prodotto o errori durante la creazione visita:
Se hai feedback sul prodotto o errori durante la creazione, visita:
[![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)
@ -249,5 +249,5 @@ Se hai feedback sul prodotto o errori durante la creazione visita:
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Avvertenza**:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pur impegnandoci per garantire accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua originale deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un umano. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione.
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale effettuata da un umano. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

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

@ -360,8 +360,8 @@
"language_code": "pl"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:44:46+00:00",
"original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953",
"translation_date": "2026-02-06T08:10:30+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "pl"
},

192
translations/pl/README.md
Unescape View File

@ -1,130 +1,130 @@
# Data Science dla Początkujących - Program Nauczania
# Data Science dla początkujących - Program nauczania
[![Otwórz w GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
[![Licencja GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![Współtwórcy GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![Zgłoszenia GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![Pull requesty GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![PRs Mile widziane](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
[![Obserwujący GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
[![Forki GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
[![Gwiazdki GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferują 10-tygodniowy, 20-lekcyjny program nauczania poświęcony Data Science. Każda lekcja zawiera quiz przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasza oparta na projektach pedagogika pozwala uczyć się podczas tworzenia, co jest sprawdzonym sposobem, aby nowe umiejętności „pozostały”.
Zespół Azure Cloud Advocates w Microsoft ma przyjemność zaoferować 10-tygodniowy kurs składający się z 20 lekcji, poświęcony całkowicie Data Science. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje realizacji lekcji, rozwiązanie oraz zadanie. Nasza projektowo-oparta metodologia pozwala uczyć się podczas tworzenia, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswajanie nowych umiejętności.
**Serdeczne podziękowania dla naszych autorów:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
**🙏 Szczególne podziękowania 🙏 dla naszych autorów, recenzentów i współtwórców treści z [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** w szczególności Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
**🙏 Szczególne podziękowania 🙏 dla naszych autorów, recenzentów i współtwórców treści z programu [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** w szczególności Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| Data Science dla Początkujących - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Data Science dla początkujących - _Rysunek notatek autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
### 🌐 Wielojęzyczne wsparcie
### 🌐 Wsparcie wielojęzyczne
#### Wsparcie poprzez GitHub Action (zautomatyzowane i zawsze aktualne)
#### Wspierane przez GitHub Action (Automatyczne i Zawsze Aktualne)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bułgarski](../bg/README.md) | [Birmański (Myanmar)](../my/README.md) | [Chiński (uproszczony)](../zh-CN/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chiński (tradycyjny, Tajwan)](../zh-TW/README.md) | [Chorwacki](../hr/README.md) | [Czeski](../cs/README.md) | [Duński](../da/README.md) | [Holenderski](../nl/README.md) | [Estoński](../et/README.md) | [Fiński](../fi/README.md) | [Francuski](../fr/README.md) | [Niemiecki](../de/README.md) | [Grecki](../el/README.md) | [Hebrajski](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Węgierski](../hu/README.md) | [Indonezyjski](../id/README.md) | [Włoski](../it/README.md) | [Japoński](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreański](../ko/README.md) | [Litewski](../lt/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Malajalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Nigeryjski Pidgin](../pcm/README.md) | [Norweski](../no/README.md) | [Perski (Farsi)](../fa/README.md) | [Polski](./README.md) | [Portugalski (Brazylia)](../pt-BR/README.md) | [Portugalski (Portugalia)](../pt-PT/README.md) | [Pendżabski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumuński](../ro/README.md) | [Rosyjski](../ru/README.md) | [Serbski (cyrylica)](../sr/README.md) | [Słowacki](../sk/README.md) | [Słoweński](../sl/README.md) | [Hiszpański](../es/README.md) | [Suahili](../sw/README.md) | [Szwedzki](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipiński)](../tl/README.md) | [Tamilski](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tajski](../th/README.md) | [Turecki](../tr/README.md) | [Ukraiński](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Wietnamski](../vi/README.md)
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](./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)
> **Wolisz sklonować lokalnie?**
> To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj sparse checkout:
> To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacząco zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj sparse checkout:
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
> cd Data-Science-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
> To da Ci wszystko, czego potrzebujesz, aby ukończyć kurs z dużo szybszym pobraniem.
> Otrzymasz wszystko, czego potrzebujesz do ukończenia kursu, przy znacznie szybszym pobieraniu.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Jeśli chcesz, aby dodatkowe języki tłumaczeń były wspierane, są one wymienione [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**Jeśli chcesz, by dodatkowe języki tłumaczeń zostały wspierane, są one wymienione [tutaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
#### Dołącz do naszej społeczności
#### Dołącz do naszej społeczności
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Mamy trwającą serię Discord Learn with AI, dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) w dniach 18 - 30 września 2025. Otrzymasz wskazówki i triki dotyczące używania GitHub Copilot w Data Science.
Prowadzimy serię nauki na Discordzie z AI, dowiedz się więcej i dołącz do nas na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) w dniach 18 - 30 września 2025. Otrzymasz porady i triki dotyczące używania GitHub Copilot w Data Science.
![Seria Learn with AI](../../translated_images/pl/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
![Learn with AI series](../../translated_images/pl/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# Jesteś studentem?
Zacznij od następujących zasobów:
Rozpocznij z następującymi zasobami:
- [Strona Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej stronie znajdziesz zasoby dla początkujących, pakiety studenckie i nawet sposoby na zdobycie darmowego vouchera na certyfikat. To jedna strona, którą warto dodać do ulubionych i regularnie sprawdzać, ponieważ zawartość jest zmieniana co najmniej raz w miesiącu.
- [Strona Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej stronie znajdziesz materiały dla początkujących, pakiety dla studentów, a nawet sposoby na zdobycie darmowego vouchera na certyfikat. To strona, którą warto dodać do zakładek i regularnie odwiedzać, gdyż co najmniej raz w miesiącu zmieniamy zawartość.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Dołącz do globalnej społeczności ambasadorów studenckich, może to być Twoja droga do Microsoft.
# Zacznijmy
# Jak zacząć
## 📚 Dokumentacja
- **[Przewodnik instalacji](INSTALLATION.md)** - Instrukcje krok po kroku dla początkujących
- **[Przewodnik użytkowania](USAGE.md)** - Przykłady i popularne przepływy pracy
- **[Rozwiązywanie problemów](TROUBLESHOOTING.md)** - Rozwiązania typowych problemów
- **[Przewodnik współtworzenia](CONTRIBUTING.md)** - Jak współtworzyć ten projekt
- **[Dla nauczycieli](for-teachers.md)** - Wskazówki dydaktyczne i materiały do klasy
- **[Przewodnik użytkowania](USAGE.md)** - Przykłady i typowe workflow
- **[Rozwiązywanie problemów](TROUBLESHOOTING.md)** - Rozwiązania powszechnych problemów
- **[Przewodnik współtworzenia](CONTRIBUTING.md)** - Jak przyczynić się do projektu
- **[Dla nauczycieli](for-teachers.md)** - Wskazówki i zasoby do nauczania
## 👨‍🎓 Dla studentów
> **Całkowicie początkujący**: Nowy w data science? Zacznij od naszych [przykładów dla początkujących](examples/README.md)! Te proste, bogato komentowane przykłady pomogą Ci zrozumieć podstawy zanim przejdziesz do pełnego programu.
> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: aby korzystać z programu samodzielnie, utwórz fork całego repozytorium i wykonuj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed wykładem. Następnie przeczytaj wykład i wykonaj pozostałe zadania. Staraj się tworzyć projekty rozumiejąc lekcje, a nie tylko kopiując kod rozwiązań; jednak ten kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji skupionej na projekcie. Innym pomysłem jest utworzenie grupy nauki z przyjaciółmi i wspólne przerabianie materiału. Do dalszej nauki rekomendujemy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
> **Całkowici początkujący**: Nowi w data science? Zacznij od naszych [przyjaznych dla początkujących przykładów](examples/README.md)! Te proste, dobrze skomentowane przykłady pomogą Ci zrozumieć podstawy, zanim przejdziesz do pełnego programu.
> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**: aby korzystać z tego programu samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i wykonuj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przedwykładowego. Następnie przeczytaj wykład i wykonaj resztę aktywności. Staraj się tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod z rozwiązania; jednak ten kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji zorientowanej na projekt. Innym pomysłem jest utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przerabianie materiału. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
**Szybki start:**
1. Sprawdź [Przewodnik instalacji](INSTALLATION.md), aby skonfigurować środowisko
2. Przejrzyj [Przewodnik użytkowania](USAGE.md), aby nauczyć się pracy z programem
3. Zacznij od Lekcji 1 i pracuj po kolei
4. Dołącz do naszej [społeczności Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord) po wsparcie
2. Przejrzyj [Przewodnik użytkowania](USAGE.md), aby nauczyć się korzystać z programu
3. Zacznij od Lekcji 1 i kontynuuj kolejno
4. Dołącz do naszej społeczności na [Discordzie](https://aka.ms/ds4beginners/discord) po wsparcie
## 👩‍🏫 Dla nauczycieli
> **Nauczyciele**: zamieściliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu. Chętnie przyjmiemy Wasze opinie [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
> **Nauczyciele**: przygotowaliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md) dotyczących korzystania z tego programu. Chętnie poznamy Wasze opinie [na naszym forum dyskusyjnym](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
## Poznaj Zespół
[![Film promocyjny](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Film promocyjny")
**Gif autorstwa** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Kliknij powyższy obraz, aby zobaczyć film o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli!
> 🎥 Kliknij powyższy obrazek, aby obejrzeć film o projekcie i ludziach, którzy go stworzyli!
## Pedagogika
Wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne podczas tworzenia tego programu nauczania: zapewnienie, że jest oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii uczniowie poznają podstawowe zasady nauki o danych, w tym zagadnienia etyczne, przygotowanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, rzeczywiste przypadki użycia nauki o danych i więcej.
Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii studenci poznają podstawowe zasady data science, w tym koncepcje etyczne, przygotowanie danych, różne sposoby pracy z danymi, wizualizację danych, analizę danych, zastosowania data science w rzeczywistych przypadkach oraz więcej.
Dodatkowo, mało stresujący quiz przed lekcją nastawia ucznia na naukę danego tematu, podczas gdy drugi quiz po lekcji zapewnia lepsze zapamiętanie materiału. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 10-tygodniowego cyklu.
Dodatkowo, quiz o niskiej stawce przed zajęciami ustawia intencję studenta na naukę danego tematu, natomiast drugi quiz po zajęciach zapewnia lepsze utrwalenie wiedzy. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub w części. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej skomplikowane pod koniec 10-tygodniowego cyklu.
> Znajdź nasze [Zasady zachowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Zasady współtworzenia](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Twoją konstruktywną opinię!
> Znajdź nasze [Zasady postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wkład w projekt](CONTRIBUTING.md), [Tłumaczenia](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Twoją konstruktywną opinię!
## Każda lekcja zawiera:
- Opcjonalną notatkę wizualną (sketchnote)
- Opcjonalny film uzupełniający
- Quiz rozgrzewający przed lekcją
- Opcjonalną sketchnotkę
- Opcjonalne dodatkowe wideo
- Quiz rozgrzewkowy przed lekcją
- Lekcję pisaną
- W przypadku lekcji opartych na projektach, instrukcje krok po kroku jak zbudować projekt
- Sprawdziany wiedzy
- Dla lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku jak zbudować projekt
- Sprawdzenia wiedzy
- Wyzwanie
- Materiały uzupełniające do czytania
- Dodatkową lekturę
- Zadanie domowe
- [Quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Uwaga na temat quizów**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, łącznie 40 quizów po trzy pytania każdy. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Są stopniowo lokalizowane.
> **Uwaga o quizach**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-App, jest ich łącznie 40, każdy z trzema pytaniami. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację do quizów można uruchomić lokalnie lub wdrożyć do Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Są one stopniowo lokalizowane.
## 🎓 Przykłady przyjazne dla początkujących
**Nowy w nauce o danych?** Stworzyliśmy specjalny [katalog przykładów](examples/README.md) z prostym, dobrze skomentowanym kodem, aby pomóc Ci zacząć:
**Nowy w Data Science?** Stworzyliśmy specjalny [folder z przykładami](examples/README.md) z prostym, dobrze skomentowanym kodem, który pomoże Ci zacząć:
- 🌟 **Hello World** – Twój pierwszy program nauki o danych
- 📂 **Ładowanie danych** – Naucz się czytać i eksplorować zbiory danych
- 📊 **Prosta analiza** – Oblicz statystyki i znajdź wzorce
- 📈 **Podstawowa wizualizacja** – Twórz wykresy i diagramy
- 🔬 **Projekt z prawdziwego świata** – Kompletny przepływ pracy od początku do końca
- 🌟 **Hello World** - Twój pierwszy program data science
- 📂 **Ładowanie danych** - Naucz się czytać i eksplorować zbiory danych
- 📊 **Prosta analiza** - Oblicz statystyki i znajdź wzorce
- 📈 **Podstawowa wizualizacja** - Twórz wykresy i diagramy
- 🔬 **Projekt w świecie rzeczywistym** - Kompletny przepływ pracy od początku do końca
Każdy przykład zawiera szczegółowe komentarze wyjaśniające każdy krok, co czyni go idealnym dla absolutnych początkujących!
@ -133,61 +133,61 @@ Każdy przykład zawiera szczegółowe komentarze wyjaśniające każdy krok, co
## Lekcje
|![ Notatka wizualna autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ Sketchnotka autorstwa @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/pl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Data Science dla początkujących: mapa drogowa - _Notatka wizualna autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Data Science dla początkujących: Plan działania - _Sketchnotka autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele nauczania | Powiązana lekcja | Autor |
| Numer lekcji | Temat | Grupa lekcji | Cele naukowe | Powiązana lekcja | Autor |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Definicja nauki o danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe koncepcje nauki o danych oraz jak wiąże się ona ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [film](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etyka w nauce o danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Koncepcje etyki danych, wyzwania i ramy postępowania. | [lekcja](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definicja danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikowane są dane i ich typowe źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Wprowadzenie do statystyki i rachunku prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Matematyczne techniki prawdopodobieństwa i statystyki do zrozumienia danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [film](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstawy eksploracji i analizy danych relacyjnych przy użyciu języka Structured Query Language, znanego jako SQL (czyt. „si-kju-el”). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 01 | Definicja Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Poznaj podstawowe koncepcje związane z data science oraz jej powiązania ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i big data. | [lekcja](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [wideo](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Etyka w Data Science | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Koncepcje etyki danych, wyzwania i ramy postępowania. | [lekcja](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Definicja danych | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Jak klasyfikowane są dane i jakie są ich typowe źródła. | [lekcja](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | Wprowadzenie do statystyki i rachunku prawdopodobieństwa | [Wprowadzenie](1-Introduction/README.md) | Techniki matematyczne rachunku prawdopodobieństwa i statystyki do analizy danych. | [lekcja](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [wideo](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | Praca z danymi relacyjnymi | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych relacyjnych oraz podstaw eksploracji i analizy danych z użyciem strukturalnego języka zapytań SQL (czytane „sekwel”). | [lekcja](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | Praca z danymi NoSQL | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Wprowadzenie do danych nierelacyjnych, ich różnych typów oraz podstaw eksploracji i analizy baz dokumentów. | [lekcja](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Praca z Pythonem | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z użyciem bibliotek takich jak Pandas. Zalecane podstawy programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [film](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy dotyczące technik czyszczenia i przekształcania danych, aby radzić sobie z problemami brakujących, nieprawidłowych lub niekompletnych danych. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Wizualizacja ilości | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Naucz się używać Matplotlib do wizualizacji danych o ptakach 🦆 | [lekcja](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 07 | Praca z Pythonem | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Podstawy używania Pythona do eksploracji danych z bibliotekami takimi jak Pandas. Zaleca się podstawową znajomość programowania w Pythonie. | [lekcja](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [wideo](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Przygotowanie danych | [Praca z danymi](2-Working-With-Data/README.md) | Tematy dotyczące technik czyszczenia i przekształcania danych w celu radzenia sobie z brakującymi, niedokładnymi lub niekompletnymi danymi. | [lekcja](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Wizualizacja ilości | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Naucz się używać Matplotlib do wizualizacji danych ptaków 🦆 | [lekcja](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Wizualizacja rozkładów danych | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja obserwacji i trendów w obrębie przedziału. | [lekcja](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Wizualizacja proporcji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja dyskretnych i grupowanych procentów. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Wizualizacja proporcji | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja dyskretnych i zgrupowanych procentów. | [lekcja](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | Wizualizacja zależności | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Wizualizacja powiązań i korelacji między zestawami danych i ich zmiennymi. | [lekcja](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Znaczące wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki, jak tworzyć wizualizacje wartościowe dla skutecznego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wglądów. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia nauki o danych | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia nauki o danych i jego pierwszego kroku, pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiza | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia nauki o danych koncentruje się na technikach analizy danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikacja | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia nauki o danych skupia się na prezentowaniu wniosków z danych w sposób ułatwiający zrozumienie decydentom. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Nauka o danych w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta seria lekcji wprowadza naukę o danych w chmurze i jej korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Nauka o danych w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trenowanie modeli przy użyciu narzędzi Low Code. |[lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Nauka o danych w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli przy pomocy Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Nauka o danych w praktyce | [W praktyce](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty nauki o danych w świecie rzeczywistym. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 13 | Znaczące wizualizacje | [Wizualizacja danych](3-Data-Visualization/README.md) | Techniki i wskazówki, jak tworzyć wartościowe wizualizacje dla skutecznego rozwiązywania problemów i uzyskiwania wglądu. | [lekcja](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Wprowadzenie do cyklu życia data science | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Wprowadzenie do cyklu życia data science i jego pierwszego etapu pozyskiwania i ekstrakcji danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiza | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia data science koncentruje się na technikach analizy danych. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | Komunikacja | [Cykl życia](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza cyklu życia data science koncentruje się na prezentacji wniosków z danych w sposób ułatwiający zrozumienie przez decydentów. | [lekcja](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta seria lekcji wprowadza data science w chmurze i jej korzyści. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trenowanie modeli za pomocą narzędzi Low Code. |[lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Data Science w chmurze | [Dane w chmurze](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Wdrażanie modeli przy użyciu Azure Machine Learning Studio. | [lekcja](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Data Science w praktyce | [Na żywo](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty data science realizowane w świecie rzeczywistym. | [lekcja](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Wykonaj te kroki, aby otworzyć ten przykład w Codespace:
1. Kliknij menu rozwijane Code i wybierz opcję Open with Codespaces.
2. Wybierz + New codespace na dole panelu.
Wykonaj poniższe kroki, aby otworzyć ten przykład w Codespace:
1. Kliknij menu rozwijane Kod i wybierz opcję Otwórz w Codespaces.
2. Wybierz + Nowy codespace u dołu panelu.
Więcej informacji znajdziesz w [dokumentacji GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
## VSCode Remote - Containers
Wykonaj te kroki, aby otworzyć to repozytorium w kontenerze używając swojej lokalnej maszyny i VSCode oraz rozszerzenia VS Code Remote - Containers:
Wykonaj poniższe kroki, aby otworzyć to repozytorium w kontenerze, używając lokalnego komputera i VSCode oraz rozszerzenia VS Code Remote - Containers:
1. Jeśli używasz kontenera deweloperskiego po raz pierwszy, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. ma zainstalowany Docker) opisane w [dokumentacji rozpoczęcia pracy](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Jeśli to Twój pierwszy raz używania kontenera deweloperskiego, upewnij się, że Twój system spełnia wymagania wstępne (np. ma zainstalowany Docker) w [dokumentacji wprowadzającej](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć repozytorium w izolowanym wolumenie Dockera:
Aby użyć tego repozytorium, możesz otworzyć repozytorium w izolowanym wolumenie Docker:
**Uwaga**: Pod spodem będzie używane polecenie Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, które klonuje kod źródłowy do wolumenu Dockera zamiast do lokalnego systemu plików. [Wolumeny](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera.
**Uwaga**: W praktyce użyje to polecenia Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**, aby sklonować kod źródłowy do wolumenu Dockera zamiast systemu plików lokalnych. [Wolumeny](https://docs.docker.com/storage/volumes/) są preferowanym mechanizmem do przechowywania danych kontenera.
Lub otwórz lokalnie sklonowaną lub pobraną wersję repozytorium:
- Sklonuj to repozytorium na swój lokalny system plików.
- Sklonuj to repozytorium do lokalnego systemu plików.
- Naciśnij F1 i wybierz polecenie **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
- Wybierz sklonowaną kopię tego folderu, poczekaj, aż kontener się uruchomi, i rozpocznij pracę.
- Wybierz sklonowaną kopię tego folderu, poczekaj na uruchomienie kontenera i wypróbuj.
## Dostęp offline
Możesz uruchomić tę dokumentację offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sforkuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swojej lokalnej maszynie, następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona będzie dostępna pod adresem localhost:3000.
Możesz uruchomić tę dokumentację offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Rozgałęź to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim komputerze, a następnie w głównym folderze repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona będzie serwowana na porcie 3000 na Twoim localhost: `localhost:3000`.
> Uwaga, notatniki (notebooks) nie będą renderowane przez Docsify, więc jeśli potrzebujesz uruchomić notatnik, zrób to oddzielnie w VS Code z uruchomionym kernellem Pythona.
> Uwaga, notatniki nie będą renderowane przez Docsify, więc gdy musisz uruchomić notatnik, zrób to osobno w VS Code z uruchomionym jądrem Pythona.
## Inne programy nauczania
@ -197,7 +197,7 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź:
### LangChain
[![LangChain4j dla początkujących](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js dla początkujących](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[![LangChain dla początkujących](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agenci
@ -207,7 +207,7 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź:
[![AI Agenci dla początkujących](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Seria Generatywnej AI
[![Generatywna AI dla początkujących](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)
[![Generatywna 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)
@ -215,9 +215,9 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź:
[![Generatywna AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Core Learning
[![Uczenie maszynowe dla początkujących](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)
### Podstawowe nauki
[![ML dla początkujących](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 dla początkujących](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 dla początkujących](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)
[![Cyberbezpieczeństwo dla początkujących](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
@ -226,22 +226,22 @@ Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź:
[![XR Development dla początkujących](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Seria Copilot
[![Copilot do programowania współpracującego z AI](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 dla AI wspólnego programowania](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 dla 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)
[![Przygoda Copilota](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot 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 -->
## Uzyskanie pomocy
## Uzyskiwanie pomocy
**Napotykałeś problemy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) z rozwiązaniami najczęstszych problemów.
**Masz problemy?** Sprawdź nasz [Przewodnik rozwiązywania problemów](TROUBLESHOOTING.md) w poszukiwaniu rozwiązań najczęstszych problemów.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów, aby dyskutować o MCP. To wspierająca się społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do innych uczących się oraz doświadczonych programistów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub zauważysz błędy podczas tworzenia, odwiedź:
Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź:
[![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)
@ -249,5 +249,5 @@ Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub zauważysz błędy podczas tworzenia,
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Zastrzeżenie**:
Dokument ten został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy starań, aby tłumaczenie było jak najbardziej precyzyjne, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym należy traktować jako źródło nadrzędne. W przypadku istotnych informacji zaleca się skorzystanie z usług profesjonalnego tłumacza. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.
Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mimo że staramy się zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niedokładności. Za źródło autorytatywne należy uważać oryginalny dokument w jego oryginalnym języku. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

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

@ -360,8 +360,8 @@
"language_code": "tr"
},
"README.md": {
"original_hash": "8ec92ecfeb14923af733851239552146",
"translation_date": "2026-01-30T01:46:10+00:00",
"original_hash": "9204a2806964384a56f5cb0f22bbe953",
"translation_date": "2026-02-06T08:12:34+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "tr"
},

225
translations/tr/README.md
Unescape View File

@ -1,236 +1,253 @@
# Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - Bir Müfredat
# Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi - Müfredat
Azure Bulut Savunucuları, Veri Bilimi ile ilgili 10 hafta, 20 derslik bir müfredata sunmaktan mutluluk duyar. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlama için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemle inşa ederken öğrenmenizi sağlar.
[![GitHub Codespaces'da Aç](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
**Yazarlarımıza içten teşekkürler:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
[![GitHub lisansı](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[![GitHub katkıda bulunanlar](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
[![GitHub sorunlar](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
[![GitHub çekme talepleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
[![PR'lar Hoşgeldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara**, özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
[![GitHub izleyiciler](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
[![GitHub çatallar](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
[![GitHub yıldızlar](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
Microsoft'taki Azure Cloud Advocates, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredatı sunmaktan mutluluk duyar. Her ders, ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagoji yaklaşımımız sayesinde, yeni beceriler 'sağlam kalıcı' olacak şekilde öğrenirken inşa edebilirsiniz.
**Yazarlarımıza kalpten teşekkürler:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Öğrenci Elçisi](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara,** özellikle Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|![@sketchthedocs tarafından Sketchnote https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tr/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)|
|:---:|
| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından Sketchnote_ |
| Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından Sketchnote_ |
### 🌐 Çok Dilli Destek
#### GitHub Action ile Desteklenmektedir (Otomatik & Her Zaman Güncel)
#### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik & Her Zaman Güncel)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../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](./README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
[Arapça](../ar/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Birmanca (Myanmar)](../my/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh-CN/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Çince (Geleneksel, Makao)](../zh-MO/README.md) | [Çince (Geleneksel, Tayvan)](../zh-TW/README.md) | [Hırvatça](../hr/README.md) | [Çekçe](../cs/README.md) | [Danca](../da/README.md) | [Flemenkçe](../nl/README.md) | [Estonca](../et/README.md) | [Fince](../fi/README.md) | [Fransızca](../fr/README.md) | [Almanca](../de/README.md) | [Yunanca](../el/README.md) | [İbranice](../he/README.md) | [Hintçe](../hi/README.md) | [Macarca](../hu/README.md) | [Endonezce](../id/README.md) | [İtalyanca](../it/README.md) | [Japonca](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korece](../ko/README.md) | [Litvanca](../lt/README.md) | [Malayca](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalce](../ne/README.md) | [Nijerya Pidgin](../pcm/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Farsça (Persian)](../fa/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../pt-BR/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romence](../ro/README.md) | [Rusça](../ru/README.md) | [Sırpça (Kiril)](../sr/README.md) | [Slovakça](../sk/README.md) | [Slovence](../sl/README.md) | [İspanyolca](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [İsveççe](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipince)](../tl/README.md) | [Tamilce](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tayca](../th/README.md) | [Türkçe](./README.md) | [Ukraynaca](../uk/README.md) | [Urduca](../ur/README.md) | [Vietnamca](../vi/README.md)
> **Yerel olarak Klonlamayı Tercih Ediyor musunuz?**
> **Tercihiniz Yerelde Klonlamak mı?**
> Bu depo 50+ dil çevirisini içermektedir, bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:
> Bu depo 50+ dil çevirisi içerir, bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için seyrek checkout kullanın:
> ```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'
> ```
> Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile size verir.
> Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Ek dil desteği istemeniz durumunda desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir**
**Ek dil desteği isterseniz, desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir**
#### Topluluğumuza Katılın
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Discord üzerinde AI ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi alın ve 18 - 30 Eylül 2025 arasında [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) topluluğumuza katılın. GitHub Copilot'u Veri Bilimi için kullanmanın ipuçları ve püf noktalarını öğreneceksiniz.
Discord’da yapay zeka ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi edinip [AI ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord) etkinliğine 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında katılabilirsiniz. GitHub Copilot’u Veri Bilimi için kullanmanın ipuçlarını ve püf noktalarını alacaksınız.
![Learn with AI series](../../translated_images/tr/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
![AI ile Öğrenme serisi](../../translated_images/tr/1.2b28cdc6205e26fe.webp)
# Öğrenci misiniz?
Aşağıdaki kaynaklarla başlayın:
- [Student Hub sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada, başlangıç seviyesine uygun kaynaklar, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu edinmenin yollarını bulacaksınız. İçerik ayda en az bir kez değiştirildiği için bu sayfayı zaman zaman yer imlerinize ekleyip kontrol etmek isteyeceksiniz.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu Microsoft'a girmek için bir yolunuz olabilir.
- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada, yeni başlayanlar için kaynaklar, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yolları bulabilirsiniz. İçeriği en az ayda bir kez değiştirdiğimiz için bu sayfayı sık kullanılanlara ekleyip zaman zaman kontrol etmek isteyeceksiniz.
- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu sizin Microsoft’a giriş yolunuz olabilir.
# Başlarken
## 📚 Dokümantasyon
- **[Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)** - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum yönergeleri
- **[Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)** - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum talimatları
- **[Kullanım Kılavuzu](USAGE.md)** - Örnekler ve yaygın iş akışları
- **[Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md)** - Yaygın sorunlara çözümler
- **[Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md)** - Yaygın sorunların çözümleri
- **[Katkıda Bulunma Kılavuzu](CONTRIBUTING.md)** - Bu projeye nasıl katkıda bulunulur
- **[Öğretmenler için](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları
- **[Öğretmenler İçin](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları
## 👨‍🎓 Öğrenciler için
> **Tamamen Yeni Başlayanlar**: Veri bilimiyle yeni misiniz? Öncelikle [başlangıç dostu örneklerimiz](examples/README.md) ile başlayın! Bu basit, iyi yorumlanmış örnekler temel bilgileri öğrenmenize yardımcı olacaktır.
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm repoyu çatallayın ve ders öncesi quiz ile başlayarak alıştırmaları kendiniz tamamlayın. Daha sonra dersi okuyun ve diğer aktiviteleri yapın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri kavrayarak oluşturmaya çalışın; ancak bu kod her proje odaklı derste /solutions klasörlerinde mevcuttur. Bir diğer fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturup içeriği birlikte gözden geçirmektir. Daha ileri çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz.
## 👨‍🎓 Öğrenciler İçin
> **Tamamen Yeni Başlayanlar**: Veri bilimine yeni misiniz? [başlangıç dostu örneklerimizle](examples/README.md) başlayın! Bu basit ve iyi yorumlanmış örnekler, tam müfredata geçmeden önce temel bilgileri anlamanıza yardımcı olacak.
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm depoyu çatallayın ve öncelikle ders öncesi quizini tamamlayıp ardından dersi okuyup geri kalan aktiviteleri tamamlayın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri anlayarak oluşturmaya çalışın; ancak o kod her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturarak içeriği birlikte gözden geçirmek olabilir. Daha ileri çalışmalar için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneririz.
**Hızlı Başlangıç:**
1. Ortamınızı kurmak için [Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)'nu kontrol edin
2. Müfredatla nasıl çalışacağınızı öğrenmek için [Kullanım Kılavuzu](USAGE.md)'nu inceleyin
3. Ders 1 ile başlayıp sırayla ilerleyin
1. Ortamınızı kurmak için [Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md) ‘nu kontrol edin
2. Müfredatla nasıl çalışılacağını öğrenmek için [Kullanım Kılavuzu](USAGE.md) ‘nu gözden geçirin
3. 1. Dersten başlayıp sıralı şekilde devam edin
4. Destek için [Discord topluluğumuza](https://aka.ms/ds4beginners/discord) katılın
## 👩‍🏫 Öğretmenler için
## 👩‍🏫 Öğretmenler İçin
> **Öğretmenler**: bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair [bazı öneriler](for-teachers.md) ekledik. Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) bekliyoruz!
## Ekiple Tanışın
> **Öğretmenler**: bu müfredatın nasıl kullanılacağına dair [bazı önerilerimizi](for-teachers.md) ekledik. Geri bildiriminizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) bekliyoruz!
## Takım ile Tanışın
[![Tanıtım videosu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım videosu")
[![Tanıtım Videosu](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım Videosu")
**Gif yapan** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Proje ve onu yaratan ekip hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!
> 🎥 Proje ve onu yaratan kişiler hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!
## Pedagoji
Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olması ve sık sık sınavlar içermesi. Bu serinin sonunda öğrenciler, etik kavramlar, veri hazırlama, verilerle çalışma farklı yolları, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım örnekleri ve daha fazlasını içeren veri biliminin temel prensiplerini öğrenmiş olacaklar.
Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık quizler içermesini sağlamak. Bu serinin sonunda, öğrenciler etik kavramlar, veri hazırlama, veri ile çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanımları ve daha fazlasını içeren veri biliminin temel prensiplerini öğrenecekler.
Ayrıca, bir dersten önce düşük riskli bir sınav öğrenci için konuyu öğrenme niyeti belirlerken, dersten sonra ikinci bir sınav ise bilgilerin kalıcılığını artırır. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamen ya da kısmen alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır.
Ayrıca, dersten önce yapılan düşük riskli bir quiz, öğrencinin bir konuyu öğrenme niyetini belirlerken, dersten sonra yapılan ikinci bir quiz bilgilerin daha iyi korunmasını sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı ya da kısmen alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir.
> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) rehberlerimizi bulun. Yapıcı geri bildiriminizi bekliyoruz!
> [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) rehberlerini bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi bekliyoruz!
## Her ders içerir:
## Her ders şunları içerir:
- İsteğe bağlı taslak notu
- İsteğe bağlı tamamlayıcı video
- Dersten önce ısınma sınavı
- İsteğe bağlı sketchnote
- İsteğe bağlı ek video
- Dersten önce ısınma quizi
- Yazılı ders
- Proje tabanlı dersler için projenin adım adım yapımı rehberleri
- Bilgi kontrolü
- Proje tabanlı derslerde, projenin adım adım nasıl oluşturulacağına dair rehberler
- Bilgi kontrolleri
- Bir meydan okuma
- Tamamlayıcı kaynak okuması
- Ek okuma materyali
- Ödev
- [Dersten sonra sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
- [Dersten sonra quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Sınavlar hakkında not**: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer alır, toplam 40 adet üç soruluk sınav bulunur. Derslerin içinde bağlantı verilmiştir, ayrıca sınav uygulaması yerelde çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip edin. Sınavlar kademeli olarak yerelleştirilmektedir.
> **Quizler hakkında bir not**: Tüm quizler Quiz-App klasöründe yer almakta olup, toplamda üç sorudan oluşan 40 quiz vardır. Derslerden linklenmiştir, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları izleyin. Quizler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.
## 🎓 Yeni Başlayanlar için Örnekler
**Veri Biliminde yen misiniz?** Başlamanıza yardımcı olması için basit, iyi yorumlanmış kod içeren özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) oluşturduk:
**Veri Bilimine yeni mi başlıyorsunuz?** Başlamak için basit ve iyi yorumlanmış kodlarla oluşturulmuş özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) hazırladık:
- 🌟 **Merhaba Dünya** - İlk veri bilimi programınız
- 📂 **Veri Yükleme** - Veri setlerini okuma ve keşfetmeyi öğrenin
- 📊 **Basit Analiz** - İstatistik hesaplayın ve desenler bulun
- 📈 **Temel Görselleştirme** - Grafikler ve çizeler oluşturun
- 📈 **Temel Görselleştirme** - Grafikler ve çizelgeler oluşturun
- 🔬 **Gerçek Dünya Projesi** - Baştan sona tam iş akışı
Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, bu nedenle tamamen yeni başlayanlar için mükemmeldir!
Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, böylece kesinlikle yeni başlayanlar için mükemmeldir!
👉 **[Örneklerle başlayın](examples/README.md)** 👈
## Dersler
|![ @sketchthedocs tarafından Taslak not https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|![ @sketchthedocs tarafından Sketchnote https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/tr/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)|
|:---:|
| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi Yol Haritası - _Taslak not [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ |
| Veri Bilimi Başlangıç Rehberi: Yol Haritası - _Sketchnote [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ |
| Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veriyle ilişkisini öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile ilişkisini öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | Veri Bilimi Etiği | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri Etiği Kavramları, Zorluklar ve Çerçeveler. | [ders](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin sınıflandırılması ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistik matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etme temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, farklı türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etme temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanımı temelleri. Temel Python programlama bilgisi önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, hatalı veya tamamlanmamış verilerin zorluklarıyla başa çıkmak için veriyi temizleme ve dönüştürme teknikleri. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Miktarları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verisini görselleştirin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve İlişkisel Sorgu Dili (SQL) kullanarak veriyi keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, türleri ve döküman veri tabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanmanın temelleri. Python programlamanın temelinin anlaşılması önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, yanlış ya da eksik verilerle başa çıkmak için veri temizleme ve dönüştürme teknikleri. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | Nicelikleri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verilerini nasıl görselleştireceğinizi öğrenin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | Verinin Dağılımlarını Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | Oranları Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Ayrık ve gruplanmış yüzdeleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantı ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve içgörüler için değerli hale getirmek için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri edinme, çıkarma ilk adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiz Etme | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriyi analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriden elde edilen içgörüleri karar vericilerin daha iyi anlayabileceği şekilde sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu dizi derslerde bulutta veri bilimine ve faydalarına giriş yapılır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modeller eğitme. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modelleri dağıtma. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Doğada Veri Bilimi | [Doğada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Veri Görselleştirme](3-Data-Visualization/README.md) | Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve bulgular için değerli kılmak için teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve verinin edinilip çıkarılmasının ilk adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | Analiz Etme | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veri analiz tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | İletişim Kurma | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, alınan içgörüleri karar vericilerin kolayca anlayabilmesi için sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu ders serisi, bulutta veri bilimi ve faydalarını tanıtır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanarak modellerin eğitilmesi. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio ile modellerin dağıtımı. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ve [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | Doğada Veri Bilimi | [Doğada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyadaki veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
## GitHub Codespaces
Bu örneği bir Codespace'de açmak için şu adımları takip edin:
Bu örneği bir Codespace'te açmak için şu adımları izleyin:
1. Kod açılır menüsüne tıklayın ve Open with Codespaces seçeneğini seçin.
2. Panelin altında + New codespace'i seçin.
2. Panelin en altında + New codespace seçin.
Daha fazla bilgi için [GitHub dokümantasyonuna](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) bakabilirsiniz.
## VSCode Remote - Containers
Bu repoyu yerel makinenizde ve VSCode ile, VS Code Remote - Containers eklentisi kullanarak bir konteynerde açmak için şu adımları izleyin:
Bu depoyu yerel makineniz ve VSCode kullanarak bir konteynerde açmak için VS Code Remote - Containers eklentisini kullanın:
1. Geliştirme konteyneri kullanıyorsanız, sisteminizde gerekli önkoşulların (örneğin Docker) olduğundan emin olun: [başlangıç dokümantasyonu](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
1. Eğer ilk defa bir geliştirme konteyneri kullanıyorsanız sisteminizin ön koşulları (örneğin Docker kurulu olması) karşıladığından emin olun, detaylar için [başlarken dökümantasyonuna](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) bakın.
Bu repoyu şu şekilde kullanabilirsiniz, ya repoyu izole bir Docker hacminde açın:
Bu depoyu kullanmak için, ya depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz:
**Not**: Altında Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanarak kaynak kodu yerel dosya sistemi yerine Docker hacminde klonlayacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/), konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır.
**Not**: Bu durumda, yerel dosya sistemi yerine kaynak kodu Docker hacmine klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutu kullanılacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmenin tercih edilen yoludur.
Ya da repoyu yerel klonlayarak veya indirerek açın:
Ya da yerel olarak klonlanmış ya da indirilen depo sürümünü açabilirsiniz:
- Repoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
- F1'e basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin.
- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve denemeye başlayın.
- Bu depoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
- F1 tuşuna basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin.
- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve deneyin.
## Çevrimdışı erişim
Bu dokümantasyonu çevrimdışı [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu çatallayın, yerel makinenize [Docsify kurun](https://docsify.js.org/#/quickstart), sonra bu repoda kök klasörde `docsify serve` yazarak çalıştırın. Site localhost:3000 portunda yayınlanacaktır: `localhost:3000`.
Bu dokümantasyonu çevrimdışı çalıştırmak için [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanabilirsiniz. Bu depoyu fork edin, yerel makinenize [Docsify kurun](https://docsify.js.org/#/quickstart), sonra bu deponun kök klasöründe `docsify serve` komutunu çalıştırın. Site localhost:3000 portunda hizmet verir: `localhost:3000`.
> Not, not defterleri Docsify tarafından işlenmez, bu yüzden bir not defteri çalıştırmak istediğinizde bunu ayrı olarak VS Code'da Python kernel kullanarak yapın.
> Not, defterler Docsify ile render edilmez; bu yüzden defter çalıştırmanız gerekiyorsa, bunu VS Code'da ayrı bir Python çekirdeği çalıştırarak yapmanız gerekir.
## Diğer Müfredatlar
Ekibimiz başka müfredatlar üretiyor! Şunlara göz atın:
Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[![LangChain4j Başlangıç için](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js Başlangıç Seviyesi](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[![LangChain Başlangıç Seviyesi](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Ajanlar
[![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)
[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Başlangıç Seviyesi AZD](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)
[![Başlangıç Seviyesi Edge AI](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)
[![Başlangıç Seviyesi MCP](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)
[![Başlangıç Seviyesi AI Ajanları](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Üretken AI Serisi
[![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)
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Üretken Yapay Zeka Serisi
[![Başlangıç Seviyesi Üretken Yapay Zeka](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)
[![Üretken Yapay Zeka (.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)
[![Üretken Yapay Zeka (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)
[![Üretken Yapay Zeka (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Temel Öğrenme
[![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)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Başlangıç Seviyesi ML](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)
[![Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi](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)
[![Başlangıç Seviyesi Yapay Zeka](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)
[![Başlangıç Seviyesi Siber Güvenlik](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Başlangıç Seviyesi Web Geliştirme](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Başlangıç Seviyesi IoT](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Başlangıç Seviyesi XR Geliştirme](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Copilot Serisi
[![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)
[![AI Eşli Programlama için Copilot](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)
[![C#/.NET için Copilot](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 Macerası](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 -->
## Yardım Alma
**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunlara çözümler için [Sorun Giderme Rehberimizi](TROUBLESHOOTING.md) kontrol edin.
**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunlar için çözümler içeren [Sorun Giderme Rehberi](TROUBLESHOOTING.md) sayfamıza göz atın.
AI uygulamaları oluştururken takılırsanız veya herhangi bir sorunuz varsa. MCP hakkında tartışmalara katılmak için diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle buluşun. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Yapay zeka uygulamaları geliştirme konusunda takılırsanız veya sorularınız olursa, diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle MCP hakkında tartışmalara katılın. Soruların hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Ürün geri bildirimi veya yapım sırasında hatalarınız varsa ziyaret edin:
Ürün geri bildirimi veya geliştirme sırasında karşılaştığınız hatalar için şu adresi ziyaret edin:
[![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)
[![Microsoft Foundry Geliştirici Forumu](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 -->
**Feragatname**:
Bu belge, AI çeviri servisi [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba gösterilse de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çeviri kullanımı nedeniyle oluşabilecek yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.
**Feragatname**:
Bu belge, AI çeviri servisi [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için özen gösterilse de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, ana dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
Write Preview
Loading…
Cancel
Save