diff --git a/translations/lt/.co-op-translator.json b/translations/lt/.co-op-translator.json
index 9c8e3adf..ea7ba850 100644
--- a/translations/lt/.co-op-translator.json
+++ b/translations/lt/.co-op-translator.json
@@ -12,8 +12,8 @@
"language_code": "lt"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb": {
- "original_hash": "8f5eb7b3f7cc89e6d98fb32e1de65dec",
- "translation_date": "2026-02-27T10:16:08+00:00",
+ "original_hash": "8eb07e3d899aaba7ea9c9ec9b5aa2850",
+ "translation_date": "2026-07-17T22:22:38+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb",
"language_code": "lt"
},
@@ -42,8 +42,8 @@
"language_code": "lt"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
- "original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
- "translation_date": "2025-09-05T16:15:34+00:00",
+ "original_hash": "7217c6f9eb464d4ff4bae6c036ab53cb",
+ "translation_date": "2026-07-17T22:25:11+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "lt"
},
@@ -65,6 +65,12 @@
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "lt"
},
+ "1-Introduction/04-stats-and-probability/notebook.ipynb": {
+ "original_hash": "0c77e104b29c723287bf11b773fcc5d5",
+ "translation_date": "2026-07-17T22:23:37+00:00",
+ "source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/notebook.ipynb",
+ "language_code": "lt"
+ },
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-31T05:54:57+00:00",
@@ -108,8 +114,8 @@
"language_code": "lt"
},
"2-Working-With-Data/07-python/notebook-covidspread.ipynb": {
- "original_hash": "6335cccba01dc6ad7b15aba7a8c73f38",
- "translation_date": "2026-02-27T10:17:35+00:00",
+ "original_hash": "da97f98781c7cd271063f605fe8d71d0",
+ "translation_date": "2026-07-17T22:22:09+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/notebook-covidspread.ipynb",
"language_code": "lt"
},
@@ -192,14 +198,14 @@
"language_code": "lt"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
- "original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
- "translation_date": "2025-08-31T05:53:17+00:00",
+ "original_hash": "2b3b2632bb02af608ca60be828e8097d",
+ "translation_date": "2026-07-17T22:25:19+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "lt"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
- "original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
- "translation_date": "2025-08-31T05:53:23+00:00",
+ "original_hash": "2b3b2632bb02af608ca60be828e8097d",
+ "translation_date": "2026-07-17T22:25:15+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "lt"
},
diff --git a/translations/lt/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb b/translations/lt/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb
index 8c57f0fc..845e1c26 100644
--- a/translations/lt/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb
+++ b/translations/lt/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb
@@ -2,420 +2,319 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
"# Iššūkis: Analizuojame tekstą apie duomenų mokslą\n",
"\n",
- "Šiame pavyzdyje atliksime paprastą pratimą, apimantį visas tradicinio duomenų mokslo proceso etapus. Jums nereikia rašyti jokio kodo, galite tiesiog spustelėti žemiau esančias langelius, kad juos paleistumėte ir stebėtumėte rezultatą. Kaip iššūkį, siūloma išbandyti šį kodą su skirtingais duomenimis.\n",
+ "Šiame pavyzdyje atliksime paprastą pratimą, apimantį visus tradicinio duomenų mokslo proceso žingsnius. Jums nereikia rašyti jokio kodo, galite tiesiog spustelėti žemiau esančius langelius, kad juos vykdytumėte ir stebėtumėte rezultatą. Kaip iššūkį, jums siūloma išbandyti šį kodą su įvairiais duomenimis.\n",
"\n",
"## Tikslas\n",
"\n",
- "Šioje pamokoje nagrinėjome įvairias su Duomenų mokslo sritimi susijusias sąvokas. Pamėginkime atrasti daugiau susijusių sąvokų atlikdami **teksto analizę**. Pradėsime nuo teksto apie Duomenų mokslą, ištrauksime iš jo pagrindinius raktažodžius ir tada pabandysime vizualizuoti rezultatą.\n",
+ "Šioje pamokoje aptarėme skirtingas su duomenų mokslu susijusias sąvokas. Pabandykime atrasti daugiau susijusių sąvokų atlikdami **teksto gavybą**. Pradėsime nuo teksto apie duomenų mokslą, ištrauksime iš jo raktinius žodžius, o tada bandysime vizualizuoti rezultatą.\n",
"\n",
- "Kaip tekstą naudosiu Duomenų mokslo puslapį iš Vikipedijos:\n"
- ],
- "metadata": {}
+ "Kaip tekstą naudosiu puslapį apie duomenų mokslą iš Vikipedijos:\n"
+ ]
},
{
"cell_type": "markdown",
- "source": [],
- "metadata": {}
+ "metadata": {},
+ "source": []
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 62,
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
"source": [
"url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science'"
- ],
- "outputs": [],
- "metadata": {}
+ ]
},
{
"cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
- "## 1 žingsnis: Duomenų gavimas\n",
+ "## 1 veiksmas: Duomenų gavimas\n",
"\n",
- "Pirmasis žingsnis kiekviename duomenų mokslo procese yra duomenų gavimas. Tam naudosime biblioteką `requests`:\n"
- ],
- "metadata": {}
+ "Pirmas žingsnis kiekviename duomenų mokslo procese yra duomenų gavimas. Tam naudosime `requests` biblioteką:\n"
+ ]
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 63,
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
"source": [
- "import requests\r\n",
- "\r\n",
- "text = requests.get(url).content.decode('utf-8')\r\n",
- "print(text[:1000])"
- ],
- "outputs": [
- {
- "output_type": "stream",
- "name": "stdout",
- "text": [
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "Data science - Wikipedia\n",
- "