🌐 Update translations via Co-op Translator

1 week ago · fd4ba9a6b9
parent 777dd104cb
commit fd4ba9a6b9
3 changed files with 107 additions and 107 deletions
--- a/translations/fi/README.md
+++ b/translations/fi/README.md
@ -1,15 +1,15 @@
 <!--
 CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
 {
-  "original_hash": "4639a5b3d37a3533b4a81dc700aff3bb",
+  "original_hash": "a5443b88ba402d2ec7b000e4de6cecb8",
-  "translation_date": "2025-08-28T14:58:08+00:00",
+  "translation_date": "2025-08-28T17:07:34+00:00",
  "source_file": "README.md",
  "language_code": "fi"
 }
 -->
-# Tietojenkäsittelytiede aloittelijoille - Opetussuunnitelma
+# Tieteenalkeet - Opetussuunnitelma
-Azure Cloud Advocates Microsoftilta ovat iloisia voidessaan tarjota 10 viikon ja 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee tietojenkäsittelytiedettä. Jokainen oppitunti sisältää ennakko- ja jälkitestit, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen oppimismenetelmämme mahdollistaa oppimisen tekemisen kautta, mikä on todistetusti tehokas tapa omaksua uusia taitoja.
+Azure Cloud Advocates Microsoftilta tarjoavat ilolla 10 viikon ja 20 oppitunnin opetussuunnitelman, joka käsittelee datatiedettä. Jokainen oppitunti sisältää ennakkokyselyn ja jälkikyselyn, kirjalliset ohjeet oppitunnin suorittamiseen, ratkaisun ja tehtävän. Projektipohjainen oppimismenetelmämme antaa mahdollisuuden oppia tekemisen kautta, mikä on todistetusti tehokas tapa omaksua uusia taitoja.
 **Sydämelliset kiitokset kirjoittajillemme:** [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).
@ -17,7 +17,7 @@ Azure Cloud Advocates Microsoftilta ovat iloisia voidessaan tarjota 10 viikon ja
 |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.fi.png)|
 |:---:|
-| Tietojenkäsittelytiede aloittelijoille - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
+| Datatieteen alkeet - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
 ### 🌐 Monikielinen tuki
@ -25,7 +25,7 @@ Azure Cloud Advocates Microsoftilta ovat iloisia voidessaan tarjota 10 viikon ja
 [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](../ne/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](./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)
-**Jos haluat lisätä muita kieliä, tuetut kielet löytyvät [täältä](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
+**Jos haluat lisätä uusia käännöksiä, tuetut kielet löytyvät [täältä](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
 #### Liity yhteisöömme 
 [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)
@ -34,14 +34,14 @@ Azure Cloud Advocates Microsoftilta ovat iloisia voidessaan tarjota 10 viikon ja
 Aloita seuraavilla resursseilla:
- [Student Hub -sivu](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tältä sivulta löydät aloitusresursseja, opiskelijapaketteja ja jopa tapoja saada ilmainen sertifikaattikoe. Tämä on sivu, jonka haluat lisätä kirjanmerkkeihin ja tarkistaa säännöllisesti, sillä päivitämme sisältöä vähintään kuukausittain.
+- [Opiskelijasivusto](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Tältä sivulta löydät aloitusresursseja, opiskelijapaketteja ja jopa tapoja saada ilmainen sertifikaattivoucher. Tämä on sivu, jonka haluat lisätä kirjanmerkkeihin ja tarkistaa säännöllisesti, sillä päivitämme sisältöä vähintään kuukausittain.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liity globaaliin opiskelijalähettiläiden yhteisöön, tämä voi olla sinun tiesi Microsoftille.
+- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Liity maailmanlaajuiseen opiskelijalähettiläiden yhteisöön, tämä voi olla sinun tiesi Microsoftille.
 # Aloittaminen
-> **Opettajat**: olemme [lisänneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) tämän opetussuunnitelman käyttöön. Haluaisimme kuulla palautettanne [keskustelufoorumillamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
+> **Opettajat**: olemme [lisänneet joitakin ehdotuksia](for-teachers.md) tämän opetussuunnitelman käyttöön. Kuulemme mielellämme palautettasi [keskustelufoorumillamme](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
-> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: jos haluat käyttää tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, haaroita koko repositorio ja suorita harjoitukset itsenäisesti aloittaen ennakkotestistä. Lue sitten luento ja suorita loput tehtävät. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että kopioisit ratkaisukoodin; kuitenkin kyseinen koodi on saatavilla /solutions-kansioissa jokaisessa projektiin perustuvassa oppitunnissa. Toinen idea olisi muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö yhdessä läpi. Lisäopiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
+> **[Opiskelijat](https://aka.ms/student-page)**: jos käytät tätä opetussuunnitelmaa itsenäisesti, haaroita koko repo ja suorita harjoitukset itsenäisesti aloittaen ennakkokyselystä. Lue sitten luento ja suorita loput tehtävät. Yritä luoda projektit ymmärtämällä oppitunnit sen sijaan, että kopioisit ratkaisukoodin; kuitenkin kyseinen koodi on saatavilla /solutions-kansioissa jokaisessa projektiin perustuvassa oppitunnissa. Toinen idea olisi muodostaa opiskeluryhmä ystävien kanssa ja käydä sisältö yhdessä läpi. Lisäopiskelua varten suosittelemme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
 ## Tutustu tiimiin
@ -53,15 +53,15 @@ Aloita seuraavilla resursseilla:
 ## Pedagogiikka
-Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tätä opetussuunnitelmaa rakentaessamme: varmistaa, että se on projektipohjainen ja että se sisältää usein toistuvia testejä. Tämän sarjan lopussa opiskelijat ovat oppineet tietojenkäsittelytieteen perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelun, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisoinnin, data-analyysin, tietojenkäsittelytieteen tosielämän käyttötapaukset ja paljon muuta.
+Olemme valinneet kaksi pedagogista periaatetta tätä opetussuunnitelmaa rakentaessamme: varmistaa, että se on projektipohjainen ja että se sisältää usein toistuvia kyselyitä. Tämän sarjan lopussa opiskelijat ovat oppineet datatieteen perusperiaatteet, mukaan lukien eettiset käsitteet, datan valmistelun, erilaiset tavat työskennellä datan kanssa, datan visualisoinnin, data-analyysin, datatieteen tosielämän käyttötapaukset ja paljon muuta.
-Lisäksi matalan kynnyksen testi ennen oppituntia suuntaa opiskelijan huomion aiheen oppimiseen, kun taas toinen testi oppitunnin jälkeen varmistaa paremman tiedon säilymisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sen voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienistä ja muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi 10 viikon jakson loppua kohden.
+Lisäksi matalan kynnyksen kysely ennen oppituntia suuntaa opiskelijan huomion aiheen oppimiseen, kun taas toinen kysely oppitunnin jälkeen varmistaa aiheen paremman muistamisen. Tämä opetussuunnitelma on suunniteltu joustavaksi ja hauskaksi, ja sen voi suorittaa kokonaan tai osittain. Projektit alkavat pienistä ja muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi 10 viikon jakson loppua kohden.
 > Löydät [käytännesäännöt](CODE_OF_CONDUCT.md), [ohjeet osallistumiseen](CONTRIBUTING.md) ja [käännösohjeet](TRANSLATIONS.md). Otamme mielellämme vastaan rakentavaa palautettasi!
 ## Jokainen oppitunti sisältää:
- Valinnainen luonnoskuva
+- Valinnainen luonnosmuistio
 - Valinnainen lisävideo
- Lämmittelykysely ennen oppituntia
+- Alkuverryttelykysely ennen oppituntia
 - Kirjallinen oppitunti
 - Projektipohjaisissa oppitunneissa vaiheittaiset ohjeet projektin rakentamiseen
 - Tietotarkistukset
@ -70,34 +70,34 @@ Lisäksi matalan kynnyksen testi ennen oppituntia suuntaa opiskelijan huomion ai
 - Tehtävä
 - [Kysely oppitunnin jälkeen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
-> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt löytyvät Quiz-App-kansiosta, yhteensä 40 kyselyä, joissa on kolme kysymystä kussakin. Ne on linkitetty oppitunneista, mutta kyselysovellusta voi ajaa paikallisesti tai julkaista Azureen; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Kyselyitä lokalisoidaan vähitellen.
+> **Huomio kyselyistä**: Kaikki kyselyt löytyvät Quiz-App-kansiosta, yhteensä 40 kyselyä, joissa jokaisessa on kolme kysymystä. Ne on linkitetty oppitunneilta, mutta kyselysovelluksen voi suorittaa paikallisesti tai ottaa käyttöön Azureen; seuraa ohjeita `quiz-app`-kansiossa. Kyselyitä lokalisoidaan vähitellen.
 ## Oppitunnit
-|![ Luonnoskuva [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](./sketchnotes/00-Roadmap.png)|
+|![ Luonnosmuistio @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.fi.png)|
 |:---:|
-| Data Science For Beginners: Roadmap - _Luonnoskuva [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
+| Data Science For Beginners: Roadmap - _Luonnosmuistio [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
-| Oppitunnin numero | Aihe | Oppituntiryhmä | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Kirjoittaja |
+| Oppitunnin numero | Aihe | Oppituntiryhmä | Oppimistavoitteet | Linkitetty oppitunti | Tekijä |
 | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
-| 01 | Datatieteen määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opettele datatieteen peruskäsitteet ja sen yhteys tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [oppitunti](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
+| 01 | Mitä on datatiede | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Opi datatieteen peruskäsitteet ja sen yhteys tekoälyyn, koneoppimiseen ja big dataan. | [oppitunti](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 02 | Datatieteen etiikka | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Dataetiikan käsitteet, haasteet ja viitekehykset. | [oppitunti](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
+| 02 | Datatieteen etiikka | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Datan etiikan käsitteet, haasteet ja viitekehykset. | [oppitunti](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
-| 03 | Datan määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Miten data luokitellaan ja sen yleiset lähteet. | [oppitunti](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
+| 03 | Datan määrittely | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Kuinka data luokitellaan ja sen yleiset lähteet. | [oppitunti](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
-| 04 | Johdatus tilastotieteeseen ja todennäköisyyteen | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Todennäköisyyden ja tilastotieteen matemaattiset tekniikat datan ymmärtämiseksi. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
+| 04 | Johdatus tilastoihin ja todennäköisyyksiin | [Johdanto](1-Introduction/README.md) | Todennäköisyyden ja tilastotieteen matemaattiset menetelmät datan ymmärtämiseksi. | [oppitunti](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 05 | Työskentely relaatiodatan kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus relaatiodataan ja perusteet relaatiodatan tutkimiseen ja analysointiin käyttäen SQL:ää (lausutaan "see-quell"). | [oppitunti](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
+| 05 | Relaatiodatan käsittely | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus relaatiodataan sekä perusteet relaatiodatan tutkimiseen ja analysointiin käyttäen SQL-kieltä (lausutaan "siikuel"). | [oppitunti](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
-| 06 | Työskentely NoSQL-datan kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relaatiodataan, sen eri tyyppeihin ja perusteet dokumenttitietokantojen tutkimiseen ja analysointiin. | [oppitunti](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
+| 06 | NoSQL-datan käsittely | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Johdatus ei-relationaaliseen dataan, sen eri tyyppeihin ja dokumenttitietokantojen tutkimisen ja analysoinnin perusteisiin. | [oppitunti](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
-| 07 | Työskentely Pythonin kanssa | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Pythonin käyttö datan tutkimiseen kirjastoilla, kuten Pandas. Perustiedot Python-ohjelmoinnista suositellaan. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
+| 07 | Pythonin käyttö datan käsittelyssä | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Pythonin peruskäyttö datan tutkimiseen Pandas-kirjaston avulla. Suositellaan perustason Python-ohjelmointiosaamista. | [oppitunti](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 08 | Datan valmistelu | [Työskentely datan kanssa](2-Working-With-Data/README.md) | Aiheita datan puhdistamisen ja muuntamisen tekniikoista, jotka auttavat käsittelemään puuttuvaa, epätarkkaa tai epätäydellistä dataa. | [oppitunti](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
+| 08 | Datan valmistelu | [Datan käsittely](2-Working-With-Data/README.md) | Aiheita datan puhdistamiseen ja muuntamiseen liittyen, jotta voidaan käsitellä puuttuvaa, epätarkkaa tai epätäydellistä dataa. | [oppitunti](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
-| 09 | Määrien visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Opettele käyttämään Matplotlibia lintudatan visualisointiin 🦆 | [oppitunti](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 09 | Määrien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Opi käyttämään Matplotlib-kirjastoa lintudatan visualisointiin 🦆 | [oppitunti](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 10 | Datan jakaumien visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Havainnointien ja trendien visualisointi tietyllä aikavälillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 10 | Datan jakaumien visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Havainnoiden ja trendien visualisointi tietyllä aikavälillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 11 | Suhteiden visualisointi | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Yhteyksien ja korrelaatioiden visualisointi datan joukkojen ja niiden muuttujien välillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 11 | Suhteiden visualisointi | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Yhteyksien ja korrelaatioiden visualisointi datan joukkojen ja niiden muuttujien välillä. | [oppitunti](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 12 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Datavisualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikat ja ohjeet, joiden avulla visualisoinnit ovat arvokkaita tehokkaaseen ongelmanratkaisuun ja oivalluksiin. | [oppitunti](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 12 | Merkitykselliset visualisoinnit | [Datan visualisointi](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniikoita ja ohjeita, joiden avulla visualisoinneista tulee arvokkaita tehokkaaseen ongelmanratkaisuun ja oivalluksiin. | [oppitunti](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 13 | Johdatus datatieteen elinkaareen | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Johdatus datatieteen elinkaareen ja sen ensimmäiseen vaiheeseen, datan hankintaan ja uuttamiseen. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
+| 13 | Johdatus datatieteen elinkaareen | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Johdatus datatieteen elinkaareen ja sen ensimmäiseen vaiheeseen, datan hankintaan ja poimintaan. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
-| 14 | Analysointi | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Datatieteen elinkaaren vaihe, joka keskittyy datan analysointitekniikoihin. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
+| 14 | Analysointi | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä vaihe datatieteen elinkaaresta keskittyy datan analysointitekniikoihin. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
-| 15 | Viestintä | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Datatieteen elinkaaren vaihe, joka keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen päätöksentekijöille ymmärrettävällä tavalla. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
+| 15 | Viestintä | [Elinkaari](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tämä vaihe datatieteen elinkaaresta keskittyy datasta saatujen oivallusten esittämiseen päätöksentekijöille ymmärrettävällä tavalla. | [oppitunti](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
 | 16 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tämä oppituntisarja esittelee datatieteen pilvessä ja sen hyödyt. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
 | 17 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien kouluttaminen Low Code -työkaluilla. |[oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
-| 18 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien julkaiseminen Azure Machine Learning Studiossa. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
+| 18 | Datatiede pilvessä | [Pilvidata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Mallien käyttöönotto Azure Machine Learning Studiossa. | [oppitunti](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ja [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
 | 19 | Datatiede tosielämässä | [Tosielämässä](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Datatieteen ohjaamat projektit tosielämässä. | [oppitunti](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
 ## GitHub Codespaces
@ -112,21 +112,21 @@ Seuraa näitä ohjeita avataksesi tämän repositorion kontissa paikallisella ko
 1. Jos käytät kehityskonttia ensimmäistä kertaa, varmista, että järjestelmäsi täyttää vaatimukset (esim. Docker on asennettu) [aloitusdokumentaation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) mukaisesti.
-Tätä repositoriota voi käyttää joko avaamalla sen eristetyssä Docker-volyymissa:
+Käyttääksesi tätä repositoriota voit joko avata sen eristetyssä Docker-volyymissä:
-**Huomio**: Taustalla tämä käyttää Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -komentoa kloonatakseen lähdekoodin Docker-volyymiin paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Volyymit](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu tapa säilyttää konttidata.
+**Huomio**: Tämä käyttää taustalla Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** -komentoa kloonatakseen lähdekoodin Docker-volyymiin paikallisen tiedostojärjestelmän sijaan. [Volyymit](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ovat suositeltu tapa säilyttää konttidataa.
-Tai avaamalla paikallisesti kloonatun tai ladatun version repositoriosta:
+Tai avata paikallisesti kloonatun tai ladatun version repositoriosta:
 - Kloonaa tämä repositorio paikalliselle tiedostojärjestelmällesi.
 - Paina F1 ja valitse **Remote-Containers: Open Folder in Container...** -komento.
- Valitse kloonattu kopio tästä kansiosta, odota konttia käynnistymään ja kokeile asioita.
+- Valitse kloonattu kansio, odota, että kontti käynnistyy, ja kokeile.
 ## Offline-käyttö
-Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa käyttämällä [Docsifyä](https://docsify.js.org/#/). Haaroita tämä repositorio, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, ja kirjoita tämän repositorion juurikansiossa `docsify serve`. Verkkosivusto palvelee portilla 3000 localhostissa: `localhost:3000`.
+Voit käyttää tätä dokumentaatiota offline-tilassa käyttämällä [Docsifyä](https://docsify.js.org/#/). Haaroita tämä repositorio, [asenna Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) paikalliselle koneellesi, ja kirjoita tämän repositorion juurikansiossa `docsify serve`. Verkkosivusto palvelee portissa 3000 localhostissa: `localhost:3000`.
-> Huomio, muistikirjoja ei renderöidä Docsifyllä, joten kun tarvitset muistikirjan käyttöä, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimen avulla.
+> Huomio, muistikirjoja ei renderöidä Docsifyn kautta, joten kun tarvitset muistikirjan suorittamista, tee se erikseen VS Codessa Python-ytimellä.
 ## Muut opetussuunnitelmat
@ -150,4 +150,4 @@ Tiimimme tuottaa muita opetussuunnitelmia! Tutustu:
 ---
 **Vastuuvapauslauseke**:  
-Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pyrimme tarkkuuteen, mutta huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulee pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskääntämistä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä.
+Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulee pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskääntämistä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista.
--- a/translations/he/README.md
+++ b/translations/he/README.md
@ -1,65 +1,65 @@
 <!--
 CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
 {
-  "original_hash": "4639a5b3d37a3533b4a81dc700aff3bb",
+  "original_hash": "a5443b88ba402d2ec7b000e4de6cecb8",
-  "translation_date": "2025-08-28T15:00:39+00:00",
+  "translation_date": "2025-08-28T17:09:51+00:00",
  "source_file": "README.md",
  "language_code": "he"
 }
 -->
-# מדעי הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים
+# מדע הנתונים למתחילים - תוכנית לימודים
-Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים בנושא מדעי הנתונים. כל שיעור כולל מבחנים לפני ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הגישה שלנו מבוססת פרויקטים ומאפשרת ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות.
+Azure Cloud Advocates במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים בת 10 שבועות ו-20 שיעורים על מדע הנתונים. כל שיעור כולל חידונים לפני ואחרי השיעור, הוראות כתובות להשלמת השיעור, פתרון ומשימה. הגישה מבוססת הפרויקטים שלנו מאפשרת ללמוד תוך כדי בנייה, שיטה מוכחת להטמעת מיומנויות חדשות.
 **תודה רבה למחברים שלנו:** [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).
-**🙏 תודה מיוחדת 🙏 ל-[Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) המחברים, הסוקרים ותורמי התוכן שלנו,** במיוחד 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/)
+**🙏 תודה מיוחדת 🙏 ל[שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com/) שתרמו לכתיבה, סקירה ותוכן,** וביניהם 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/)
-|![סקצ'נוט מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.he.png)|
+|![איור מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.he.png)|
 |:---:|
-| מדעי הנתונים למתחילים - _סקצ'נוט מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
+| מדע הנתונים למתחילים - _איור מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
-### 🌐 תמיכה רב-לשונית
+### 🌐 תמיכה בריבוי שפות
-#### נתמכת באמצעות GitHub Action (אוטומטית ותמיד מעודכנת)
+#### נתמך באמצעות GitHub Action (אוטומטי ומעודכן תמיד)
 [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](../ne/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](./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)
-**אם תרצו להוסיף שפות נוספות, רשימת השפות הנתמכות נמצאת [כאן](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
+**אם תרצו להוסיף שפות נוספות, ניתן למצוא רשימה [כאן](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
-#### הצטרפו לקהילה שלנו  
+#### הצטרפו לקהילה שלנו 
 [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)
 # האם אתם סטודנטים?
 התחילו עם המשאבים הבאים:
- [עמוד מרכז הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה בחינם. זהו עמוד שכדאי לשמור ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מעדכנים את התוכן לפחות פעם בחודש.
+- [עמוד הסטודנטים](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) בעמוד זה תמצאו משאבים למתחילים, חבילות לסטודנטים ואפילו דרכים לקבל שובר הסמכה בחינם. זהו עמוד שכדאי לשמור ולבדוק מדי פעם, שכן אנו מעדכנים את התוכן לפחות פעם בחודש.
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירי סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלכם להיכנס ל-Microsoft.
+- [שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) הצטרפו לקהילה גלובלית של שגרירים סטודנטים, זו יכולה להיות הדרך שלכם להיכנס למיקרוסופט.
-# איך להתחיל
+# התחלת העבודה
 > **מורים**: כללנו [כמה הצעות](for-teachers.md) כיצד להשתמש בתוכנית הלימודים הזו. נשמח לקבל את המשוב שלכם [בפורום הדיונים שלנו](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
-> **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**: כדי להשתמש בתוכנית הלימודים הזו באופן עצמאי, עשו fork לכל הריפו והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל ממבחן לפני השיעור. לאחר מכן, קראו את השיעור והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור מבוסס פרויקט. רעיון נוסף הוא ליצור קבוצת לימוד עם חברים ולעבור על התוכן יחד. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
+> **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**: כדי להשתמש בתוכנית הלימודים הזו בעצמכם, בצעו fork לכל המאגר והשלימו את התרגילים בעצמכם, החל מחידון לפני השיעור. לאחר מכן, קראו את השיעור והשלימו את שאר הפעילויות. נסו ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להעתיק את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות /solutions בכל שיעור מבוסס פרויקט. רעיון נוסף הוא להקים קבוצת לימוד עם חברים ולעבור על התוכן יחד. ללימוד נוסף, אנו ממליצים על [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
 ## הכירו את הצוות
-[![סרטון פרומו](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "סרטון פרומו")
+[![סרטון תדמית](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "סרטון תדמית")
-**Gif מאת** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
+**הגיף נוצר על ידי** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
 > 🎥 לחצו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו!
 ## פדגוגיה
-בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת מבחנים תכופים. בסוף הסדרה, סטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים במדעי הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבוד עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, שימושים בעולם האמיתי במדעי הנתונים ועוד.
+בחרנו בשני עקרונות פדגוגיים בעת בניית תוכנית הלימודים הזו: לוודא שהיא מבוססת פרויקטים ושכוללת חידונים תכופים. בסיום הסדרה, הסטודנטים ילמדו עקרונות בסיסיים של מדע הנתונים, כולל מושגים אתיים, הכנת נתונים, דרכים שונות לעבודה עם נתונים, ויזואליזציה של נתונים, ניתוח נתונים, מקרי שימוש אמיתיים במדע הנתונים ועוד.
-בנוסף, מבחן קל לפני השיעור מכוון את הסטודנט ללמידת הנושא, בעוד מבחן שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תוכנית הלימודים הזו תוכננה להיות גמישה ומהנה וניתן ללמוד אותה בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר בסוף מחזור של 10 שבועות.
+בנוסף, חידון בעל סיכון נמוך לפני השיעור מכוון את הסטודנט ללמידת הנושא, בעוד שחידון שני לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף של החומר. תוכנית הלימודים הזו תוכננה להיות גמישה ומהנה וניתן לקחת אותה בשלמותה או בחלקים. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר ככל שמתקדמים לאורך מחזור 10 השבועות.
-> מצאו את [קוד ההתנהגות](CODE_OF_CONDUCT.md), [תרומה](CONTRIBUTING.md), [הנחיות תרגום](TRANSLATIONS.md). נשמח לקבל את המשוב הבונה שלכם!
+> מצאו את [קוד ההתנהגות](CODE_OF_CONDUCT.md), [הנחיות לתרומה](CONTRIBUTING.md), [הנחיות לתרגום](TRANSLATIONS.md). נשמח לקבל את המשוב הבונה שלכם!
 ## כל שיעור כולל:
- סקיצה אופציונלית
+- סקיצות אופציונליות
 - סרטון משלים אופציונלי
 - שאלון חימום לפני השיעור
 - שיעור כתוב
@ -74,17 +74,17 @@ Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימוד
 ## שיעורים
-|![ סקיצה מאת [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](./sketchnotes/00-Roadmap.png)|
+|![ סקיצה מאת @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.he.png)|
 |:---:|
 | מדעי הנתונים למתחילים: מפת דרכים - _סקיצה מאת [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
 | מספר שיעור | נושא | קבוצת שיעורים | מטרות למידה | שיעור מקושר | מחבר |
 | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
 | 01 | הגדרת מדעי הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | למדו את המושגים הבסיסיים מאחורי מדעי הנתונים וכיצד הם קשורים לבינה מלאכותית, למידת מכונה ונתונים גדולים. | [שיעור](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [סרטון](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 02 | אתיקה במדעי הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | מושגים, אתגרים ומסגרות באתיקה של נתונים. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
+| 02 | אתיקה במדעי הנתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | מושגים, אתגרים ומסגרות של אתיקה במדעי הנתונים. | [שיעור](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
-| 03 | הגדרת נתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | כיצד נתונים מסווגים ומקורותיהם הנפוצים. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
+| 03 | הגדרת נתונים | [מבוא](1-Introduction/README.md) | כיצד נתונים מסווגים ומהם המקורות הנפוצים שלהם. | [שיעור](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
 | 04 | מבוא לסטטיסטיקה והסתברות | [מבוא](1-Introduction/README.md) | טכניקות מתמטיות של הסתברות וסטטיסטיקה להבנת נתונים. | [שיעור](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [סרטון](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים והבסיס לחקר וניתוח נתונים יחסיים באמצעות שפת SQL, הידועה גם כ-"סי-קוול". | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
+| 05 | עבודה עם נתונים יחסיים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים יחסיים והבסיס לחקר וניתוח נתונים יחסיים באמצעות Structured Query Language, הידוע גם בשם SQL (מבטאים "סי-קוול"). | [שיעור](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
 | 06 | עבודה עם נתוני NoSQL | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | מבוא לנתונים לא יחסיים, סוגיהם השונים והבסיס לחקר וניתוח מסדי נתונים מבוססי מסמכים. | [שיעור](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
 | 07 | עבודה עם Python | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | יסודות השימוש ב-Python לחקר נתונים עם ספריות כמו Pandas. מומלץ ידע בסיסי בתכנות ב-Python. | [שיעור](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [סרטון](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
 | 08 | הכנת נתונים | [עבודה עם נתונים](2-Working-With-Data/README.md) | נושאים על טכניקות לניקוי והמרת נתונים כדי להתמודד עם אתגרים של נתונים חסרים, לא מדויקים או לא שלמים. | [שיעור](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
@ -93,13 +93,13 @@ Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימוד
 | 11 | ויזואליזציה של פרופורציות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | הצגת אחוזים בדידים ומקובצים. | [שיעור](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
 | 12 | ויזואליזציה של קשרים | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | הצגת קשרים וקורלציות בין קבוצות נתונים ומשתנים שלהם. | [שיעור](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
 | 13 | ויזואליזציות משמעותיות | [ויזואליזציה של נתונים](3-Data-Visualization/README.md) | טכניקות והנחיות ליצירת ויזואליזציות בעלות ערך לפתרון בעיות יעיל ותובנות. | [שיעור](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 14 | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים והשלב הראשון של רכישה וחילוץ נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
+| 14 | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | מבוא למחזור החיים של מדעי הנתונים והשלב הראשון של רכישת נתונים והפקתם. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
 | 15 | ניתוח | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בטכניקות לניתוח נתונים. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
 | 16 | תקשורת | [מחזור חיים](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | שלב זה במחזור החיים של מדעי הנתונים מתמקד בהצגת התובנות מהנתונים בצורה שמקלה על מקבלי ההחלטות להבין. | [שיעור](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
 | 17 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | סדרת שיעורים זו מציגה את מדעי הנתונים בענן ואת יתרונותיהם. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
-| 18 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים בעלי קוד נמוך. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
+| 18 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | אימון מודלים באמצעות כלים Low Code. |[שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
 | 19 | מדעי הנתונים בענן | [נתונים בענן](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | פריסת מודלים עם Azure Machine Learning Studio. | [שיעור](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) ו-[Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
-| 20 | מדעי הנתונים בשטח | [בשטח](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים מונעי מדעי נתונים בעולם האמיתי. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
+| 20 | מדעי הנתונים בשטח | [בשטח](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | פרויקטים מבוססי מדעי הנתונים בעולם האמיתי. | [שיעור](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
 ## GitHub Codespaces
@ -119,19 +119,19 @@ Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימוד
 או לפתוח גרסה משוכפלת או שהורדה באופן מקומי של המאגר:
- שכפלו את המאגר הזה למערכת הקבצים המקומית שלכם.
+- שכפלו מאגר זה למערכת הקבצים המקומית שלכם.
 - לחצו על F1 ובחרו בפקודה **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
 - בחרו את העותק המשוכפל של תיקייה זו, המתינו עד שהמיכל יתחיל, ונסו דברים.
 ## גישה לא מקוונת
-ניתן להפעיל את התיעוד הזה באופן לא מקוון באמצעות [Docsify](https://docsify.js.org/#/). שכפלו את המאגר הזה, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) במחשב המקומי שלכם, ואז בתיקיית השורש של המאגר הזה, הקלידו `docsify serve`. האתר יוגש על פורט 3000 ב-localhost שלכם: `localhost:3000`.
+ניתן להפעיל תיעוד זה במצב לא מקוון באמצעות [Docsify](https://docsify.js.org/#/). שיבטו את המאגר הזה, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) במחשב המקומי שלכם, ואז בתיקיית השורש של המאגר הזה, הקלידו `docsify serve`. האתר יופעל על פורט 3000 ב-localhost שלכם: `localhost:3000`.
-> שימו לב, מחברות לא יופיעו דרך Docsify, ולכן כאשר יש צורך להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם קרנל Python פעיל.
+> שימו לב, מחברות לא יופעלו דרך Docsify, ולכן כאשר תצטרכו להפעיל מחברת, עשו זאת בנפרד ב-VS Code עם ליבת Python.
-## תכניות לימודים אחרות
+## תכניות לימוד אחרות
-הצוות שלנו מייצר תכניות לימודים נוספות! בדקו:
+הצוות שלנו מייצר תכניות לימוד נוספות! בדקו:
 - [Generative AI למתחילים](https://aka.ms/genai-beginners)
 - [Generative AI למתחילים .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
@ -151,4 +151,4 @@ Azure Cloud Advocates ב-Microsoft שמחים להציע תוכנית לימוד
 ---
 **כתב ויתור**:  
-מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית נחשב למקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אנושי. איננו נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעת משימוש בתרגום זה.
+מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית נחשב למקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעת משימוש בתרגום זה.
--- a/translations/nl/README.md
+++ b/translations/nl/README.md
@ -1,24 +1,24 @@
 <!--
 CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
 {
-  "original_hash": "4639a5b3d37a3533b4a81dc700aff3bb",
+  "original_hash": "a5443b88ba402d2ec7b000e4de6cecb8",
-  "translation_date": "2025-08-28T14:59:37+00:00",
+  "translation_date": "2025-08-28T17:08:53+00:00",
  "source_file": "README.md",
  "language_code": "nl"
 }
 -->
-# Datawetenschap voor Beginners - Een Curriculum
+# Data Science voor Beginners - Een Curriculum
-Azure Cloud Advocates bij Microsoft zijn verheugd om een 10-weekse, 20-lessen curriculum aan te bieden over datawetenschap. Elke les bevat pre-les en post-les quizzen, geschreven instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgerichte aanpak stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven.
+Azure Cloud Advocates bij Microsoft zijn verheugd om een 10-weekse, 20-lessen curriculum aan te bieden over Data Science. Elke les bevat pre-les en post-les quizzen, geschreven instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgerichte aanpak stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven.
 **Hartelijke dank aan onze auteurs:** [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).
-**🙏 Speciale dank 🙏 aan onze [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) auteurs, reviewers en inhoudsbijdragers,** waaronder 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),
+**🙏 Speciale dank 🙏 aan onze [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) auteurs, reviewers en inhoudsbijdragers,** met name 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 door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.nl.png)|
 |:---:|
-| Datawetenschap voor Beginners - _Sketchnote door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
+| Data Science Voor Beginners - _Sketchnote door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
 ### 🌐 Meertalige Ondersteuning
@ -35,14 +35,14 @@ Azure Cloud Advocates bij Microsoft zijn verheugd om een 10-weekse, 20-lessen cu
 Begin met de volgende bronnen:
- [Student Hub-pagina](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Op deze pagina vind je bronnen voor beginners, studentpakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt bookmarken en af en toe wilt bekijken, omdat we de inhoud minstens maandelijks wisselen.
+- [Student Hub-pagina](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Op deze pagina vind je bronnen voor beginners, studentpakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt bookmarken en van tijd tot tijd wilt bekijken, omdat we de inhoud minstens maandelijks aanpassen.
 - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Word lid van een wereldwijde community van studentambassadeurs, dit kan jouw toegangspoort tot Microsoft zijn.
 # Aan de slag
 > **Docenten**: we hebben [enkele suggesties opgenomen](for-teachers.md) over hoe je dit curriculum kunt gebruiken. We horen graag je feedback [in ons discussieforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
-> **[Studenten](https://aka.ms/student-page)**: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork de hele repo en voltooi de oefeningen zelfstandig, te beginnen met een quiz voorafgaand aan de les. Lees vervolgens de les en voltooi de rest van de activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen in elke projectgerichte les. Een ander idee is om een studiegroep te vormen met vrienden en samen door de inhoud te gaan. Voor verdere studie raden we [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) aan.
+> **[Studenten](https://aka.ms/student-page)**: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork de hele repo en voltooi de oefeningen zelfstandig, te beginnen met een pre-les quiz. Lees vervolgens de les en voltooi de rest van de activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen in elke projectgerichte les. Een ander idee is om een studiegroep te vormen met vrienden en samen door de inhoud te gaan. Voor verdere studie raden we [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) aan.
 ## Ontmoet het team
@ -54,10 +54,10 @@ Begin met de volgende bronnen:
 ## Pedagogiek
-We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het ontwikkelen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgericht is en dat het frequente quizzen bevat. Aan het einde van deze serie hebben studenten de basisprincipes van datawetenschap geleerd, waaronder ethische concepten, datavoorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van datawetenschap en meer.
+We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het ontwikkelen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgericht is en dat het frequente quizzen bevat. Aan het einde van deze serie hebben studenten de basisprincipes van data science geleerd, waaronder ethische concepten, datavoorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van data science en meer.
-Daarnaast zorgt een laagdrempelige quiz voorafgaand aan een les ervoor dat de student zich richt op het leren van een onderwerp, terwijl een tweede quiz na de les verdere retentie bevordert. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in zijn geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de 10-weekse cyclus.
+Daarnaast zorgt een laagdrempelige quiz vóór een les ervoor dat de student zich richt op het leren van een onderwerp, terwijl een tweede quiz na de les verdere retentie bevordert. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in zijn geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de 10-weekse cyclus.
-> Vind ons [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertaal](TRANSLATIONS.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback!
+> Vind onze [Gedragscode](CODE_OF_CONDUCT.md), [Bijdragen](CONTRIBUTING.md), [Vertaal](TRANSLATIONS.md) richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback!
 ## Elke les bevat:
 - Optionele sketchnote
@ -71,48 +71,48 @@ Daarnaast zorgt een laagdrempelige quiz voorafgaand aan een les ervoor dat de st
 - Opdracht
 - [Quiz na de les](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
-> **Een opmerking over quizzen**: Alle quizzen bevinden zich in de Quiz-App map, met in totaal 40 quizzen van elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of worden gedeployed naar Azure; volg de instructies in de `quiz-app` map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd.
+> **Een opmerking over quizzes**: Alle quizzes bevinden zich in de Quiz-App map, met in totaal 40 quizzes van elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of worden gedeployed naar Azure; volg de instructies in de `quiz-app` map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd.
 ## Lessen
-|![ Sketchnote door [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](./sketchnotes/00-Roadmap.png)|
+|![ Sketchnote door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.nl.png)|
 |:---:|
 | Data Science Voor Beginners: Roadmap - _Sketchnote door [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
 | Lesnummer | Onderwerp | Lesgroep | Leerdoelen | Gelinkte les | Auteur |
 | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
-| 01 | Data Science definiëren | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter data science en hoe het gerelateerd is aan kunstmatige intelligentie, machine learning en big data. | [les](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
+| 01 | Wat is Data Science? | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Leer de basisconcepten achter data science en hoe het gerelateerd is aan kunstmatige intelligentie, machine learning en big data. | [les](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
 | 02 | Data Science Ethiek | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Concepten, uitdagingen en kaders rondom data-ethiek. | [les](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
-| 03 | Data definiëren | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Hoe data wordt geclassificeerd en de meest voorkomende bronnen ervan. | [les](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
+| 03 | Wat is Data? | [Introductie](1-Introduction/README.md) | Hoe data wordt geclassificeerd en de meest voorkomende bronnen. | [les](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
 | 04 | Introductie tot Statistiek & Kansberekening | [Introductie](1-Introduction/README.md) | De wiskundige technieken van kansberekening en statistiek om data te begrijpen. | [les](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 05 | Werken met relationele data | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot relationele data en de basisprincipes van het verkennen en analyseren van relationele data met Structured Query Language, ook wel SQL genoemd (uitgesproken als “see-quell”). | [les](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
+| 05 | Werken met Relationele Data | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot relationele data en de basisprincipes van het verkennen en analyseren van relationele data met Structured Query Language, ook wel SQL genoemd (uitgesproken als “see-quell”). | [les](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
-| 06 | Werken met NoSQL data | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot niet-relationele data, de verschillende typen en de basisprincipes van het verkennen en analyseren van documentdatabases. | [les](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
+| 06 | Werken met NoSQL Data | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introductie tot niet-relationele data, de verschillende typen en de basisprincipes van het verkennen en analyseren van documentdatabases. | [les](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
 | 07 | Werken met Python | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Basisprincipes van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Een fundamenteel begrip van Python-programmering wordt aanbevolen. | [les](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
-| 08 | Data voorbereiden | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Onderwerpen over technieken voor het opschonen en transformeren van data om uitdagingen zoals ontbrekende, onnauwkeurige of incomplete data aan te pakken. | [les](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
+| 08 | Data Voorbereiding | [Werken met Data](2-Working-With-Data/README.md) | Onderwerpen over technieken voor het opschonen en transformeren van data om uitdagingen zoals ontbrekende, onnauwkeurige of incomplete data aan te pakken. | [les](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
-| 09 | Hoeveelheden visualiseren | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Leer hoe je Matplotlib kunt gebruiken om vogeldata te visualiseren 🦆 | [les](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 09 | Visualiseren van Hoeveelheden | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Leer hoe je Matplotlib kunt gebruiken om vogeldata te visualiseren 🦆 | [les](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 10 | Distributies van data visualiseren | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Observaties en trends binnen een interval visualiseren. | [les](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 10 | Visualiseren van Data Distributies | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Observaties en trends binnen een interval visualiseren. | [les](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 11 | Proporties visualiseren | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Discrete en gegroepeerde percentages visualiseren. | [les](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 11 | Visualiseren van Verhoudingen | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van discrete en gegroepeerde percentages. | [les](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 12 | Relaties visualiseren | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Connecties en correlaties tussen datasets en hun variabelen visualiseren. | [les](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 12 | Visualiseren van Relaties | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Visualiseren van verbindingen en correlaties tussen datasets en hun variabelen. | [les](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 13 | Betekenisvolle visualisaties | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectieve probleemoplossing en inzichten. | [les](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
+| 13 | Betekenisvolle Visualisaties | [Data Visualisatie](3-Data-Visualization/README.md) | Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectieve probleemoplossing en inzichten. | [les](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
-| 14 | Introductie tot de Data Science levenscyclus | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verkrijgen en extraheren van data. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
+| 14 | Introductie tot de Data Science Levenscyclus | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verkrijgen en extraheren van data. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
 | 15 | Analyseren | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op technieken om data te analyseren. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
 | 16 | Communicatie | [Levenscyclus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op het presenteren van inzichten uit de data op een manier die het voor besluitvormers gemakkelijker maakt om te begrijpen. | [les](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
 | 17 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Deze serie lessen introduceert data science in de cloud en de voordelen ervan. | [les](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
 | 18 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellen trainen met Low Code tools. |[les](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
 | 19 | Data Science in de Cloud | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellen deployen met Azure Machine Learning Studio. | [les](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) en [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
-| 20 | Data Science in de praktijk | [In de praktijk](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science gedreven projecten in de echte wereld. | [les](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
+| 20 | Data Science in de Praktijk | [In de Praktijk](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science gedreven projecten in de echte wereld. | [les](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
 ## GitHub Codespaces
 Volg deze stappen om dit voorbeeld te openen in een Codespace:
-1. Klik op het Code dropdown-menu en selecteer de optie Openen met Codespaces.
+1. Klik op het Code dropdown-menu en selecteer de optie Open with Codespaces.
-2. Selecteer + Nieuwe codespace onderaan het paneel.
+2. Selecteer + New codespace onderaan het paneel.
 Voor meer informatie, bekijk de [GitHub documentatie](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
 ## VSCode Remote - Containers
-Volg deze stappen om deze repo te openen in een container met je lokale machine en VSCode met behulp van de VS Code Remote - Containers extensie:
+Volg deze stappen om deze repo te openen in een container met behulp van je lokale machine en VSCode met de VS Code Remote - Containers extensie:
-1. Als dit de eerste keer is dat je een ontwikkelcontainer gebruikt, zorg er dan voor dat je systeem aan de vereisten voldoet (bijv. Docker geïnstalleerd) in [de startdocumentatie](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
+1. Als dit de eerste keer is dat je een ontwikkelcontainer gebruikt, zorg er dan voor dat je systeem aan de vereisten voldoet (bijv. Docker geïnstalleerd) in [de getting started documentatie](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
 Om deze repository te gebruiken, kun je de repository openen in een geïsoleerd Docker-volume:
@ -128,7 +128,7 @@ Of open een lokaal gekloonde of gedownloade versie van de repository:
 Je kunt deze documentatie offline uitvoeren met behulp van [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork deze repo, [installeer Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) op je lokale machine, en typ vervolgens in de rootmap van deze repo `docsify serve`. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: `localhost:3000`.
-> Opmerking, notebooks worden niet gerenderd via Docsify, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat apart in VS Code met een Python-kernel.
+> Opmerking, notebooks worden niet weergegeven via Docsify, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat apart in VS Code met een Python kernel.
 ## Andere curricula
@ -147,9 +147,9 @@ Ons team produceert andere curricula! Bekijk:
 - [XR Ontwikkeling voor Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
 - [Mastering GitHub Copilot voor Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
 - [Mastering GitHub Copilot voor C#/.NET Ontwikkelaars](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
- [Kies je eigen Copilot avontuur](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
+- [Kies je eigen Copilot Avontuur](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
 ---
 **Disclaimer**:  
-Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in zijn oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor cruciale informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.
+Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.