# Data Science pro začátečníky - Učební plán [](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [](https://aka.ms/foundry/forum) Azure Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 10týdenní, 20-lekční učební plán zaměřený na Data Science. Každá lekce obsahuje předlekční a po-lekční kvíz, psané instrukce k dokončení lekce, řešení a cvičení. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožní učit se při stavění projektů, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti „zapamatovat“. **Srdečné poděkování našim autorům:** [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). **🙏 Zvláštní poděkování 🙏 našim autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu z řad [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** konkrétně 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/) || |:---:| | Data Science pro začátečníky - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Vícejazyčná podpora #### Podporováno přes GitHub Action (automatizované a vždy aktuální) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](./README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) **Pokud si přejete podporu dalších překladových jazyků, jsou uvedeny [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Přidejte se k naší komunitě [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Máme probíhající sérii Learn with AI na Discordu — dozvíte se více a připojit se můžete na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) v termínu 18. - 30. září 2025. Získáte tipy a triky pro používání GitHub Copilot pro Data Science.  # Jste student? Začněte s následujícími zdroji: - [Student Hub page](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na této stránce najdete zdroje pro začátečníky, studentské balíčky a dokonce i způsoby, jak získat bezplatný certifikační voucher. Tuto stránku si vyplatí uložit mezi záložky a občas zkontrolovat, protože obsah měníme alespoň jednou měsíčně. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Připojte se k globální komunitě studentských velvyslanců — to by mohl být váš vstup do Microsoftu. # Začínáme ## 📚 Dokumentace - **[Installation Guide](INSTALLATION.md)** - Postup nastavení krok za krokem pro začátečníky - **[Usage Guide](USAGE.md)** - Příklady a běžné pracovní postupy - **[Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** - Řešení běžných problémů - **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispět do tohoto projektu - **[For Teachers](for-teachers.md)** - Pokyny pro výuku a materiály do výuky ## 👨‍🎓 Pro studenty > **Úplní začátečníci**: Noví v oblasti datové vědy? Začněte s našimi [beginner-friendly examples](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře okomentované příklady vám pomohou pochopit základy před tím, než se pustíte do celého učebního plánu. > **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: chcete-li používat tento učební plán samostatně, vytvořte fork celého repozitáře a dokončujte cvičení sami, počínaje přednáškovým kvízem. Poté si přečtěte přednášku a dokončete zbytek aktivit. Snažte se vytvářet projekty pochopením lekcí místo kopírování řešení; kód řešení je nicméně k dispozici ve složkách /solutions v každé lekci zaměřené na projekt. Další možností je vytvořit studijní skupinu s přáteli a projít obsah společně. Pro další studium doporučujeme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Rychlý start:** 1. Zkontrolujte [Installation Guide](INSTALLATION.md) pro nastavení vašeho prostředí 2. Projděte si [Usage Guide](USAGE.md), abyste se naučili pracovat s učebním plánem 3. Začněte lekcí 1 a pokračujte postupně 4. Připojte se k naší komunitě na [Discordu](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu ## 👩‍🏫 Pro učitele > **Učitelé**: zahrnuli jsme [několik návrhů](for-teachers.md) na to, jak tento učební plán používat. Rádi uvítáme vaši zpětnou vazbu [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Seznamte se s týmem [](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Propagační video") **GIF od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu lidech, kteří ho vytvořili! ## Pedagogika Zvolili jsme dvě pedagogické zásady při vytváření tohoto kurikula: zajistit, aby bylo postavené na projektech a aby obsahovalo časté kvízy. Na konci této série se studenti naučí základní principy datové vědy, včetně etických konceptů, přípravy dat, různých způsobů práce s daty, vizualizace dat, analýzy dat, reálných případů použití datové vědy a další. Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastaví záměr studenta naučit se téma, zatímco druhý kvíz po hodině zajistí lepší uchování znalostí. Toto kurikulum bylo navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a lze jej absolvovat celé nebo částečně. Projekty začínají malé a postupně se během 10týdenního cyklu stávají složitějšími. > Najděte náš [Kód chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Přispívání](CONTRIBUTING.md), [Překlady](TRANSLATIONS.md) pokyny. Vítáme vaše konstruktivní připomínky! ## Každá lekce obsahuje: - Volitelná sketchnote - Volitelné doplňkové video - Předlekční zahřívací kvíz - Písemná lekce - U lekcí založených na projektu: krok za krokem návody na to, jak projekt postavit - Kontrolní otázky - Výzva - Doplňující čtení - Úkol - [Kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce Quiz-App, celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny z lekcí, ale aplikaci kvízů lze spustit lokálně nebo nasadit do Azure; postupujte podle pokynů ve složce `quiz-app`. Postupně se lokalizují. ## 🎓 Příklady vhodné pro začátečníky **Noví v datové vědě?** Vytvořili jsme speciální [adresář s příklady](examples/README.md) se jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít: - 🌟 **Hello World** - Váš první program v datové vědě - 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a prozkoumávat datové sady - 📊 **Jednoduchá analýza** - Vypočítejte statistiky a najděte vzory - 📈 **Základní vizualizace** - Vytvářejte grafy a diagramy - 🔬 **Projekt z reálného světa** - Kompletní pracovní postup od začátku do konce Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, což z něj dělá ideální volbu pro úplné začátečníky! 👉 **[Začněte s příklady](examples/README.md)** 👈 ## Lekce || |:---:| | Datová věda pro začátečníky: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Číslo lekce | Téma | Zařazení lekce | Výukové cíle | Odkaz na lekci | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Definování datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučte se základní pojmy datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením, a big data. | [lekce](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Etika datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Etické koncepty dat, výzvy a rámce. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definování dat | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jak jsou data klasifikována a jejich běžné zdroje. | [lekce](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Úvod do statistiky a pravděpodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické metody pravděpodobnosti a statistiky k pochopení dat. | [lekce](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Práce s relačními daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačních dat a základy prozkoumávání a analýzy relačních dat se Structured Query Language, známým také jako SQL (vyslovuje se “see-quell”). | [lekce](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Práce s NoSQL daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nerelačních dat, jejich různých typů a základy prozkoumávání a analýzy dokumentových databází. | [lekce](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Práce s Pythonem | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Základy používání Pythonu pro průzkum dat s knihovnami jako Pandas. Doporučuje se základní znalost programování v Pythonu. | [lekce](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Příprava dat | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Témata o technikách pro čištění a transformaci dat, aby se řešily problémy s chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Vizualizace množství | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte se používat Matplotlib k vizualizaci dat o ptácích 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Vizualizace rozdělení dat | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace pozorování a trendů v intervalu. | [lekce](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Vizualizace poměrů | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace diskrétních a seskupených procent. | [lekce](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Vizualizace vztahů | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi datovými sadami a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Smysluplné vizualizace | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a pokyny, jak udělat vizualizace hodnotnými pro efektivní řešení problémů a získávání poznatků. | [lekce](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Úvod do životního cyklu datové vědy | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životního cyklu datové vědy a jeho prvního kroku získávání a extrakce dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analýza | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na techniky analýzy dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Komunikace | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Tato fáze životního cyklu datové vědy se zaměřuje na prezentaci poznatků z dat způsobem, který usnadňuje porozumění rozhodovacím činitelům. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tato série lekcí představuje datovou vědu v cloudu a její výhody. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů s použitím nástrojů Low Code. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazování modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Datová věda v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty řízené datovou vědou v reálném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto vzorku v Codespace: 1. Klikněte na rozbalovací nabídku Code a vyberte možnost Open with Codespaces. 2. Vyberte + New codespace v dolní části panelu. For more info, check out the [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers Postupujte podle těchto kroků, abyste otevřeli tento repozitář v kontejneru na vašem počítači pomocí VS Code a rozšíření Remote - Containers: 1. Pokud používáte vývojový kontejner poprvé, ujistěte se, že váš systém splňuje předpoklady (tj. máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). To use this repository, you can either open the repository in an isolated Docker volume: **Note**: Under the hood, this will use the Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) are the preferred mechanism for persisting container data. Or open a locally cloned or downloaded version of the repository: - Naklonujte tento repozitář do vašeho lokálního souborového systému. - Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. - Vyberte naklonovanou kopii této složky, počkejte na spuštění kontejneru, a vyzkoušejte si věci. ## Offline access Můžete spustit tuto dokumentaci offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkněte tento repozitář, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašem lokálním počítači, poté v kořenové složce tohoto repozitáře napište `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. > Poznámka, notebooky nebudou vykreslovány pomocí Docsify, takže když budete potřebovat spustit notebook, udělejte to samostatně ve VS Code s Python kernel. ## Další kurikula Náš tým vytváří další kurikula! Podívejte se na: ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série generativního AI [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Základní kurzy [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Získání pomoci **Máte potíže?** Podívejte se do našeho [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů. Pokud se zaseknete nebo budete mít jakékoli dotazy ohledně vytváření AI aplikací. Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti se sdílejí volně. [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo při vývoji narazíte na chyby, navštivte: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- Vyloučení odpovědnosti: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co‑op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Ačkoli usilujeme o přesnost, vezměte prosím na vědomí, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro zásadní informace doporučujeme využít profesionální lidský překlad. Nepřebíráme odpovědnost za žádná nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.