Merge ac29db69b0 into 2cf25624f6
co-op-translator[bot]
2 days ago
committed by
GitHub
commit
f0585779be
|
After Width: | Height: | Size: 105 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 123 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 120 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 113 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 119 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 112 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 114 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 115 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 121 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 119 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 112 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 123 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 120 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 121 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 116 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 119 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 120 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 123 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 120 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 112 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 114 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 119 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 114 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 115 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 111 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 116 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 116 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 112 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 119 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 111 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 120 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 113 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 103 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 121 KiB |
@ -1,157 +1,159 @@
|
|||||||
<!--
|
<!--
|
||||||
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"original_hash": "7332da4946897c5885e9ca5bc24de96b",
|
"original_hash": "627a9124f5f45e7bcea41a96e07f563a",
|
||||||
"translation_date": "2025-09-06T10:47:38+00:00",
|
"translation_date": "2025-09-18T14:56:49+00:00",
|
||||||
"source_file": "README.md",
|
"source_file": "README.md",
|
||||||
"language_code": "ne"
|
"language_code": "ne"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
-->
|
-->
|
||||||
# डाटा साइन्सका लागि शुरुआतीहरू - एक पाठ्यक्रम
|
# डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - एक पाठ्यक्रम
|
||||||
|
|
||||||
Azure Cloud Advocates at Microsoft ले डाटा साइन्स सम्बन्धी १० हप्ताको, २० पाठहरूको पाठ्यक्रम प्रस्तुत गर्न पाउँदा खुशी व्यक्त गर्दछ। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पाठ पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लेखिएका निर्देशनहरू, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण पद्धतिले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, जुन नयाँ सीपहरूलाई स्थायी बनाउनको लागि प्रमाणित विधि हो।
|
Azure Cloud Advocates मा Microsoftले डेटा साइन्सको बारेमा १० हप्ताको, २० पाठको पाठ्यक्रम प्रदान गर्न पाउँदा खुशी छ। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पाठ पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लिखित निर्देशनहरू, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छ। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण विधिले निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि प्रमाणित तरिका।
|
||||||
|
|
||||||
**हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)।
|
**हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद:** [जास्मिन ग्रीनवे](https://www.twitter.com/paladique), [दिमित्री सोश्निकोभ](http://soshnikov.com), [नित्या नरसिम्हन](https://twitter.com/nitya), [जालेन म्याक्गी](https://twitter.com/JalenMcG), [जेन लूपर](https://twitter.com/jenlooper), [मौद लेवी](https://twitter.com/maudstweets), [टिफनी साउतेरे](https://twitter.com/TiffanySouterre), [क्रिस्टोफर ह्यारिसन](https://www.twitter.com/geektrainer)।
|
||||||
|
|
||||||
**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar, [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)।
|
**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी आर्यन अरोरा, [आदित्य गर्ग](https://github.com/AdityaGarg00), [अलोंड्रा सान्चेज](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंह](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैलबिहारी दुबे, [डिब्री एनसोफर](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [दिशिता भासिन](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [मज्द साफी](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [म्याक्स ब्लम](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [मिगुएल कोरेया](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [मोहम्मा इफ्तेखेर (इफ्तु) इब्ने जलाल](https://twitter.com/iftu119), [नवरिन तबस्सुम](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [रेमण्ड वांगसा पुत्रा](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [रोहित यादव](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [सान्या सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [शिना नरुला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौकिर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेन्द्रसिंह पवार, [विदुषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जसलीन सोंधी](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)।
|
||||||
|
|
||||||
||
|
||
|
||||||
|:---:|
|
|:---:|
|
||||||
| डाटा साइन्सका लागि शुरुआतीहरू - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा स्केच नोट_ |
|
| डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - _स्केच नोट [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
||||||
|
|
||||||
### 🌐 बहुभाषिक समर्थन
|
### 🌐 बहुभाषी समर्थन
|
||||||
|
|
||||||
#### GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक)
|
#### GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक)
|
||||||
|
|
||||||
[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)
|
[फ्रान्सेली](../fr/README.md) | [स्पेनिश](../es/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [रुसी](../ru/README.md) | [अरबी](../ar/README.md) | [फारसी (पर्सियन)](../fa/README.md) | [उर्दू](../ur/README.md) | [चिनियाँ (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, मकाउ)](../mo/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, हङकङ)](../hk/README.md) | [चिनियाँ (पारम्परिक, ताइवान)](../tw/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कोरियाली](../ko/README.md) | [हिन्दी](../hi/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](./README.md) | [पंजाबी (गुरमुखी)](../pa/README.md) | [पोर्चुगिज (पोर्चुगल)](../pt/README.md) | [पोर्चुगिज (ब्राजिल)](../br/README.md) | [इटालियन](../it/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [टर्किश](../tr/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [थाई](../th/README.md) | [स्विडिश](../sv/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [नर्वेजियन](../no/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [हिब्रू](../he/README.md) | [भियतनामी](../vi/README.md) | [इन्डोनेसियन](../id/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [टागालोग (फिलिपिनो)](../tl/README.md) | [स्वाहिली](../sw/README.md) | [हंगेरी](../hu/README.md) | [चेक](../cs/README.md) | [स्लोभाक](../sk/README.md) | [रोमानियन](../ro/README.md) | [बुल्गेरियन](../bg/README.md) | [सर्बियन (सिरिलिक)](../sr/README.md) | [क्रोएशियन](../hr/README.md) | [स्लोभेनियन](../sl/README.md) | [युक्रेनी](../uk/README.md) | [बर्मिज (म्यानमार)](../my/README.md)
|
||||||
|
|
||||||
**यदि तपाईंलाई थप भाषाहरूको अनुवाद चाहिन्छ भने, समर्थित भाषाहरूको सूची [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) हेर्नुहोस्।**
|
**यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरू चाहनुहुन्छ भने यहाँ सूचीबद्ध छन् [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
|
||||||
|
|
||||||
#### हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस्
|
#### हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस्
|
||||||
[](https://discord.gg/kzRShWzttr)
|
हामीसँग AI सिक्ने Discord श्रृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र सामेल हुन [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा जानुहोस्। तपाईंलाई डेटा साइन्सका लागि GitHub Copilot प्रयोग गर्ने टिप्स र ट्रिक्स प्राप्त हुनेछ।
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ?
|
# के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ?
|
||||||
|
|
||||||
तलका स्रोतहरूबाट सुरू गर्नुहोस्:
|
निम्न स्रोतहरूबाट सुरु गर्नुहोस्:
|
||||||
|
|
||||||
- [विद्यार्थी हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईंलाई शुरुआती स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू भेट्न सक्नुहुन्छ। यो पृष्ठलाई बुकमार्क गर्नुहोस् र समय-समयमा जाँच गर्नुहोस् किनभने हामीले कम्तीमा मासिक रूपमा सामग्री परिवर्तन गर्छौं।
|
- [विद्यार्थी हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईंले शुरुवातकर्ता स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू पाउनुहुनेछ। यो एक पृष्ठ हो जुन तपाईंले बुकमार्क गर्न चाहनुहुन्छ र समय-समयमा जाँच गर्नुहोस् किनभने हामी कम्तीमा मासिक सामग्री परिवर्तन गर्छौं।
|
||||||
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक विश्वव्यापी विद्यार्थी राजदूतहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो Microsoft मा तपाईंको प्रवेशद्वार हुन सक्छ।
|
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक विश्वव्यापी विद्यार्थी राजदूतहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो Microsoftमा तपाईंको प्रवेशको बाटो हुन सक्छ।
|
||||||
|
|
||||||
# सुरूवात गर्दै
|
# सुरु गर्दै
|
||||||
|
|
||||||
> **शिक्षकहरू**: हामीले [केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं](for-teachers.md) यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। हामी तपाईंको प्रतिक्रिया [हाम्रो छलफल फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) चाहन्छौं!
|
> **शिक्षकहरू**: हामीले [केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं](for-teachers.md) यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। हामी तपाईंको प्रतिक्रिया [हाम्रो छलफल फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) चाहन्छौं!
|
||||||
|
|
||||||
> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रमलाई आफैं प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई फोर्क गर्नुहोस् र आफैं अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस्, प्रारम्भिक क्विजबाट सुरू गर्दै। त्यसपछि व्याख्यान पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। समाधान कोड नक्कल नगरी पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्न प्रयास गर्नुहोस्; यद्यपि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठको /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनु र सामग्री सँगै जानु हो। थप अध्ययनको लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं।
|
> **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रम आफैं प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई फोर्क गर्नुहोस् र आफैं अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस्, शुरुवातमा प्र-लेक्चर क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि लेक्चर पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्न प्रयास गर्नुहोस् समाधान कोड प्रतिलिपि नगरी; यद्यपि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठको /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनुहोस् र सामग्री सँगै जानुहोस्। थप अध्ययनको लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं।
|
||||||
|
|
||||||
## टोलीसँग भेट्नुहोस्
|
## टोलीलाई भेट्नुहोस्
|
||||||
|
|
||||||
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो भिडियो")
|
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो भिडियो")
|
||||||
|
|
||||||
**Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
**Gif द्वारा** [मोहित जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
||||||
|
|
||||||
> 🎥 माथिको छविमा क्लिक गर्नुहोस् परियोजनाको बारेमा भिडियो हेर्न र यसलाई सिर्जना गर्ने व्यक्तिहरूसँग भेट्न!
|
> 🎥 माथिको छवि क्लिक गर्नुहोस् परियोजनाको बारेमा भिडियोका लागि र यसलाई सिर्जना गर्ने व्यक्तिहरूका लागि!
|
||||||
|
|
||||||
## शिक्षण पद्धति
|
## शिक्षण विधि
|
||||||
|
|
||||||
हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित छ र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश छन्। यो श्रृंखलाको अन्त्यसम्ममा, विद्यार्थीहरूले डाटा साइन्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिकेका हुनेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डाटा तयारी, डाटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डाटा भिजुअलाइजेसन, डाटा विश्लेषण, डाटा साइन्सका वास्तविक जीवनका प्रयोगहरू, र अन्य धेरै समावेश छन्।
|
हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण विधि अपनाएका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित हो र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश छन्। यस श्रृंखलाको अन्त्यसम्ममा, विद्यार्थीहरूले डेटा साइन्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिकेका हुनेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटा काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा दृश्यता, डेटा विश्लेषण, डेटा साइन्सका वास्तविक जीवन प्रयोगहरू, र अन्य धेरै समावेश छन्।
|
||||||
|
|
||||||
यसका अतिरिक्त, कक्षाको अघि गरिएको कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषयवस्तु सिक्न प्रेरित गर्छ, जबकि कक्षापछि गरिएको दोस्रो क्विजले थप अवधारणाको स्थायित्व सुनिश्चित गर्छ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको हो र यसलाई पूर्ण रूपमा वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना हुँदै सुरू हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्।
|
यसका साथै, कक्षाको अघि कम-स्तरको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि उद्देश्य सेट गर्दछ, जबकि कक्षाको पछि दोस्रो क्विजले थप स्मरण सुनिश्चित गर्दछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको हो र पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना सुरु हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्।
|
||||||
हाम्रो [आचार संहिता](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्दछौं!
|
हाम्रो [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देशहरू हेर्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्दछौं!
|
||||||
## प्रत्येक पाठमा समावेश छ:
|
## प्रत्येक पाठमा समावेश हुन्छ:
|
||||||
|
|
||||||
- वैकल्पिक स्केच नोट
|
- वैकल्पिक स्केच नोट
|
||||||
- वैकल्पिक पूरक भिडियो
|
- वैकल्पिक पूरक भिडियो
|
||||||
- पाठ अघि वार्मअप क्विज
|
- पाठ अघि वार्मअप क्विज
|
||||||
- लिखित पाठ
|
- लिखित पाठ
|
||||||
- परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना निर्माण गर्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
|
- परियोजना आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना निर्माण गर्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
|
||||||
- ज्ञान जाँच
|
- ज्ञान जाँच
|
||||||
- एक चुनौती
|
- चुनौती
|
||||||
- पूरक अध्ययन सामग्री
|
- पूरक पढाइ
|
||||||
- असाइनमेन्ट
|
- असाइनमेन्ट
|
||||||
- [पाठ पछि क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
- [पाठ पछि क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
||||||
|
|
||||||
> **क्विजहरूको बारेमा नोट**: सबै क्विजहरू `Quiz-App` फोल्डरमा समावेश छन्, जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्न भएका ४० वटा क्विजहरू छन्। यी पाठहरूबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा दिइएको निर्देशन पालना गर्नुहोस्। यी क्रमशः स्थानीयकरण हुँदैछन्।
|
> **क्विजहरूको बारेमा नोट**: सबै क्विजहरू `Quiz-App` फोल्डरमा समावेश छन्, जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू सहित ४० वटा क्विजहरू छन्। यी पाठहरूबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा दिइएको निर्देशन पालना गर्नुहोस्। यी क्रमिक रूपमा स्थानीयकरण हुँदैछन्।
|
||||||
|
|
||||||
## पाठहरू
|
## पाठहरू
|
||||||
|
|
||||||
||
|
||
|
||||||
|:---:|
|
|:---:|
|
||||||
| डाटा साइन्सका लागि शुरुआतीहरू: रोडम्याप - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा स्केच नोट_ |
|
| डाटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता: रोडम्याप - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा स्केच नोट_ |
|
||||||
|
|
||||||
| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सिकाइ उद्देश्यहरू | लिंक गरिएको पाठ | लेखक |
|
| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सिक्ने उद्देश्यहरू | लिंक गरिएको पाठ | लेखक |
|
||||||
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
||||||
| 01 | डाटा साइन्सको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा साइन्सको आधारभूत अवधारणाहरू र यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, र ठूला डाटासँग कसरी सम्बन्धित छ भन्ने कुरा सिक्नुहोस्। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
| 01 | डाटा साइन्स परिभाषित गर्दै | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा साइन्सको आधारभूत अवधारणाहरू सिक्नुहोस् र यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, र बिग डाटासँग कसरी सम्बन्धित छ। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
||||||
| 02 | डाटा साइन्स नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र रूपरेखा। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
| 02 | डाटा साइन्स नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र फ्रेमवर्कहरू। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
||||||
| 03 | डाटाको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटाको वर्गीकरण र यसको सामान्य स्रोतहरू। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
| 03 | डाटा परिभाषित गर्दै | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटालाई कसरी वर्गीकृत गरिन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
||||||
| 04 | तथ्यांक र सम्भावनाको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटालाई बुझ्नका लागि तथ्यांक र सम्भावनाका गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
| 04 | तथ्यांक र सम्भावनाको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डाटालाई बुझ्नको लागि सम्भावना र तथ्यांकको गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
||||||
| 05 | सम्बन्धित डाटासँग काम गर्ने | [डाटासँग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | सम्बन्धित डाटाको परिचय र SQL (Structured Query Language) प्रयोग गरेर डाटाको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
| 05 | सम्बन्धित डाटासँग काम गर्दै | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | सम्बन्धित डाटाको परिचय र संरचित क्वेरी भाषा (SQL) प्रयोग गरेर सम्बन्धित डाटाको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
||||||
| 06 | NoSQL डाटासँग काम गर्ने | [डाटासँग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-सम्बन्धित डाटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र डकुमेन्ट डाटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
| 06 | NoSQL डाटासँग काम गर्दै | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-सम्बन्धित डाटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र डकुमेन्ट डाटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
||||||
| 07 | Python सँग काम गर्ने | [डाटासँग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता पुस्तकालयहरूको प्रयोग गरेर डाटाको अन्वेषणका लागि Python प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। Python प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
| 07 | Python सँग काम गर्दै | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता पुस्तकालयहरू प्रयोग गरेर डाटा अन्वेषणको लागि Python प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। Python प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
||||||
| 08 | डाटा तयारी | [डाटासँग काम गर्ने](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत, वा अपूर्ण डाटाको चुनौतीहरू समाधान गर्न डाटालाई सफा र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
| 08 | डाटा तयारी | [डाटासँग काम गर्दै](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत, वा अपूर्ण डाटाको चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न डाटालाई सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
||||||
| 09 | परिमाणहरूको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरेर चरा डाटाको दृश्यात्मकता सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
| 09 | मात्राहरूको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरेर चरा डाटालाई दृश्यात्मक बनाउने सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
||||||
| 10 | डाटाको वितरणको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | अन्तरालभित्रका अवलोकन र प्रवृत्तिहरूको दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
| 10 | डाटाको वितरणको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | अन्तरालभित्रको अवलोकनहरू र प्रवृत्तिहरूलाई दृश्यात्मक बनाउने। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
||||||
| 11 | अनुपातहरूको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | छुट्टै र समूहबद्ध प्रतिशतहरूको दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
| 11 | अनुपातहरूको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | छुट्टै र समूहबद्ध प्रतिशतहरूलाई दृश्यात्मक बनाउने। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
||||||
| 12 | सम्बन्धहरूको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | डाटाका सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरू बीचका सम्बन्ध र सहसंबन्धहरूको दृश्यात्मकता। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
| 12 | सम्बन्धहरूको दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | डाटाका सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरू बीचको सम्बन्ध र सहसंबन्धलाई दृश्यात्मक बनाउने। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
||||||
| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंका दृश्यात्मकताहरूलाई मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
| 13 | अर्थपूर्ण दृश्यात्मकता | [डाटा दृश्यात्मकता](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंको दृश्यात्मकतालाई मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
||||||
| 14 | डाटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय र डाटा प्राप्ति र निकासीको पहिलो चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
| 14 | डाटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय र डाटा प्राप्ति र निकाल्ने पहिलो चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
||||||
| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रित जीवनचक्रको यो चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
| 15 | विश्लेषण गर्दै | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डाटालाई विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
||||||
| 16 | सञ्चार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटाबाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिहरूलाई निर्णयकर्ताहरूले सजिलै बुझ्ने तरिकामा प्रस्तुत गर्ने जीवनचक्रको यो चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
| 16 | सञ्चार | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डाटाबाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिलाई निर्णयकर्ताहरूलाई बुझ्न सजिलो बनाउने तरिकामा प्रस्तुत गर्ने। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
||||||
| 17 | क्लाउडमा डाटा साइन्स | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमा डाटा साइन्स र यसको फाइदाहरूको परिचय दिने पाठहरूको श्रृंखला। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
| 17 | क्लाउडमा डाटा साइन्स | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउडमा डाटा साइन्स र यसको फाइदाहरूको परिचय दिने पाठहरूको श्रृंखला। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
||||||
| 18 | क्लाउडमा डाटा साइन्स | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
| 18 | क्लाउडमा डाटा साइन्स | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
||||||
| 19 | क्लाउडमा डाटा साइन्स | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू डिप्लोय गर्नु। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
| 19 | क्लाउडमा डाटा साइन्स | [क्लाउड डाटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू डिप्लोय गर्दै। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) र [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
||||||
| 20 | वास्तविक संसारमा डाटा साइन्स | [वास्तविक संसार](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा आधारित डाटा साइन्स परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
| 20 | जङ्गलमा डाटा साइन्स | [जङ्गलमा](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डाटा साइन्सद्वारा संचालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
||||||
|
|
||||||
## GitHub Codespaces
|
## GitHub Codespaces
|
||||||
|
|
||||||
यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:
|
यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न निम्न चरणहरू पालना गर्नुहोस्:
|
||||||
1. Code ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्।
|
1. Code ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्।
|
||||||
2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्।
|
2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्।
|
||||||
थप जानकारीका लागि [GitHub दस्तावेज](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्।
|
थप जानकारीको लागि, [GitHub दस्तावेज](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्।
|
||||||
|
|
||||||
## VSCode Remote - Containers
|
## VSCode Remote - Containers
|
||||||
तपाईंको स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा खोल्नका लागि यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:
|
तपाईंको स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा खोल्न निम्न चरणहरू पालना गर्नुहोस्:
|
||||||
|
|
||||||
1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको प्रणालीले [शुरुआत दस्तावेज](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा दिइएका पूर्व-आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ (जस्तै, Docker स्थापना गर्नुहोस्)।
|
1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको प्रणालीले [शुरुवात दस्तावेज](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा उल्लेखित पूर्व-आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ (जस्तै Docker स्थापना गर्नुहोस्)।
|
||||||
|
|
||||||
यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईं या त यसलाई एक पृथक Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ:
|
यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईं यसलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ:
|
||||||
|
|
||||||
**नोट**: यसले Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** आदेश प्रयोग गरेर स्रोत कोडलाई स्थानीय फाइल प्रणालीको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डाटालाई स्थायी बनाउनको लागि प्राथमिक मेकानिज्म हो।
|
**नोट**: यसले Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** आदेश प्रयोग गरेर स्रोत कोडलाई स्थानीय फाइल प्रणालीको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डाटा कायम राख्नको लागि प्राथमिक मेकानिज्म हो।
|
||||||
|
|
||||||
वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्न सक्नुहुन्छ:
|
वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्न सक्नुहुन्छ:
|
||||||
|
|
||||||
- यस रिपोजिटरीलाई तपाईंको स्थानीय फाइल प्रणालीमा क्लोन गर्नुहोस्।
|
- यो रिपोजिटरीलाई तपाईंको स्थानीय फाइल प्रणालीमा क्लोन गर्नुहोस्।
|
||||||
- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** आदेश चयन गर्नुहोस्।
|
- F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** आदेश चयन गर्नुहोस्।
|
||||||
- यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुन कुर्नुहोस्, र परीक्षण गर्नुहोस्।
|
- यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुने प्रतीक्षा गर्नुहोस्, र परीक्षण गर्नुहोस्।
|
||||||
|
|
||||||
## अफलाइन पहुँच
|
## अफलाइन पहुँच
|
||||||
|
|
||||||
तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेजलाई अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यस रिपोलाई फोर्क गर्नुहोस्, [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart) तपाईंको स्थानीय मेसिनमा, त्यसपछि यस रिपोको मूल फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा गरिनेछ: `localhost:3000`।
|
तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेजलाई अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यस रिपोजिटरीलाई Fork गर्नुहोस्, [Docsify स्थापना गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart) तपाईंको स्थानीय मेसिनमा, त्यसपछि यस रिपोजिटरीको मूल फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा हुनेछ: `localhost:3000`।
|
||||||
|
|
||||||
> नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत प्रस्तुत गरिने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक पर्छ, Python कर्नेल चलाउँदै VS Code मा छुट्टै चलाउनुहोस्।
|
> नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत प्रस्तुत गरिने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक छ, Python कर्नेल चलाउँदै VS Code मा अलग्गै गर्नुहोस्।
|
||||||
|
|
||||||
## अन्य पाठ्यक्रमहरू
|
## अन्य पाठ्यक्रमहरू
|
||||||
|
|
||||||
हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:
|
हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:
|
||||||
|
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि Generative AI](https://aka.ms/genai-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि Generative AI](https://aka.ms/genai-beginners)
|
||||||
- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि Generative AI .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
|
||||||
- [JavaScript सँग Generative AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
|
- [JavaScript सँग Generative AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
|
||||||
- [Java सँग Generative AI](https://aka.ms/genaijava)
|
- [Java सँग Generative AI](https://aka.ms/genaijava)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि AI](https://aka.ms/ai-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि AI](https://aka.ms/ai-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि डाटा साइन्स](https://aka.ms/datascience-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि डाटा साइन्स](https://aka.ms/datascience-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि Bash](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि Bash](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि मेसिन लर्निङ](https://aka.ms/ml-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि ML](https://aka.ms/ml-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि साइबर सुरक्षा](https://github.com/microsoft/Security-101)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि साइबर सुरक्षा](https://github.com/microsoft/Security-101)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि वेब विकास](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि वेब विकास](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि IoT](https://aka.ms/iot-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि IoT](https://aka.ms/iot-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि मेसिन लर्निङ](https://aka.ms/ml-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि मेसिन लर्निङ](https://aka.ms/ml-beginners)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि XR विकास](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि XR विकास](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
|
||||||
- [AI जोडी प्रोग्रामिङका लागि GitHub Copilot मास्टर गर्नुहोस्](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)
|
- [AI जोडी प्रोग्रामिङका लागि GitHub Copilot मास्टरिङ](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)
|
||||||
- [शुरुआतीहरूको लागि XR विकास](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
|
- [शुरुवातकर्ताहरूका लागि XR विकास](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
|
||||||
- [C#/.NET विकासकर्ताहरूका लागि GitHub Copilot मास्टर गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
|
- [C#/.NET विकासकर्ताहरूका लागि GitHub Copilot मास्टरिङ](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
|
||||||
- [आफ्नै Copilot साहसिक यात्रा चयन गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
|
- [आफ्नै Copilot साहसिक यात्रा चयन गर्नुहोस्](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
**अस्वीकरण**:
|
**अस्वीकरण**:
|
||||||
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटि वा अशुद्धता हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।
|
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।
|
||||||
Loading…
Reference in new issue