# बिगिनर्सका लागि डेटा साइन्स - एक पाठ्यक्रम [](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) Microsoft मा Azure Cloud Advocates खुशीसाथ 10 हप्ताको, 20-पाठको समग्र डेटा साइन्स पाठ्यक्रम प्रदान गर्दैछन्। प्रत्येक पाठमा पूर्व-पाठ र पोस्ट-पाठ क्विजहरू, पाठ पूरा गर्न लेखिएका निर्देशहरू, एक समाधान, र एउटा असाइनमेन्ट समावेश हुन्छ। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षणशैलीले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, जुन नयाँ सीपहरू 'अडिच्न' को लागि प्रमाणित विधि हो। **हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). **🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखक, समिक्षक र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई,** विशेष गरी Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) || |:---:| | बिगिनर्सका लागि डेटा साइन्स - _स्केचनोट द्वारा [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 बहुभाषी समर्थन #### GitHub Action मार्फत समर्थन (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक) [अरबी](../ar/README.md) | [बंगाली](../bn/README.md) | [बुल्गेरियाली](../bg/README.md) | [बर्मी (म्यान्मार)](../my/README.md) | [चिनियाँ (सरलीकृत)](../zh/README.md) | [चिनियाँ (परम्परागत, हङकङ)](../hk/README.md) | [चिनियाँ (परम्परागत, मकाउ)](../mo/README.md) | [चिनियाँ (परम्परागत, ताइवान)](../tw/README.md) | [क्रोएशियाई](../hr/README.md) | [चेख](../cs/README.md) | [डेनिश](../da/README.md) | [डच](../nl/README.md) | [एस्टोनियाली](../et/README.md) | [फिनिश](../fi/README.md) | [फ्रान्सेली](../fr/README.md) | [जर्मन](../de/README.md) | [ग्रीक](../el/README.md) | [हेब्रू](../he/README.md) | [हिन्दी](../hi/README.md) | [हंगेरीयन](../hu/README.md) | [इन्डोनेशियन](../id/README.md) | [इटालियन](../it/README.md) | [जापानी](../ja/README.md) | [कन्नड](../kn/README.md) | [कोरियाली](../ko/README.md) | [लिथुआनियाली](../lt/README.md) | [मलय](../ms/README.md) | [मलयालम](../ml/README.md) | [मराठी](../mr/README.md) | [नेपाली](./README.md) | [नाइजेरियन पिजिन](../pcm/README.md) | [नर्वेजियन](../no/README.md) | [फारसी (फार्सी)](../fa/README.md) | [पोलिश](../pl/README.md) | [पोर्तुगाली (ब्राजिल)](../br/README.md) | [पोर्तुगाली (पोर्तुगाल)](../pt/README.md) | [पन्जाबी (गुरमुखी)](../pa/README.md) | [रोमानियाली](../ro/README.md) | [रुसी](../ru/README.md) | [सर्बियाली (सिरिलिक)](../sr/README.md) | [स्लोभाक](../sk/README.md) | [स्लोभेनियाली](../sl/README.md) | [स्पेनीश](../es/README.md) | [स्वाहिली](../sw/README.md) | [स्वीडिश](../sv/README.md) | [ट्यागालग (फिलिपिनो)](../tl/README.md) | [तमिल](../ta/README.md) | [तेलुगु](../te/README.md) | [थाई](../th/README.md) | [टर्की](../tr/README.md) | [युक्रेनी](../uk/README.md) | [उर्दू](../ur/README.md) | [भियतनामी](../vi/README.md) **यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरू चाहनुहुन्छ भने समर्थन योग्य भाषाहरू [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध छन्** #### हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस् [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) हाम्रो Discord मा Learn with AI श्रृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र हामीसँग सामेल हुन [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) मा 18 - 30 सेप्टेम्बर, 2025 मा आउनुहोस्। तपाईंले GitHub Copilot प्रयोग गरेर डेटा साइन्सका टिप्स र ट्रिक्स पाउनुहुनेछ।  # के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ? निम्न स्रोतहरूसँग सुरुवात गर्नुहोस्: - [स्टुडेन्ट हब पृष्ठ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) यस पृष्ठमा, तपाईंले शुरुआती स्रोतहरू, स्टुडेन्ट प्याकहरू र निःशुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू फेला पार्नुहुनेछ। यो एउटा पृष्ठ हो जुन तपाईंले बुकमार्क गरेर समय-समयमा जाँच गर्नुपर्नेछ किनकि हामीले सामग्री कम्तीमा मासिक रूपमा परिवर्तन गर्दछौँ। - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ग्लोबल स्टुडेन्ट एम्बेसडर समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो तपाईंको Microsoft मा प्रवेश गर्ने मार्ग हुन सक्छ। # सुरु गर्दै ## 📚 कागजातहरू - **[इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआतीहरूको लागि चरण-द्वारा-चरण सेटअप निर्देशहरू - **[प्रयोग मार्गदर्शिका](USAGE.md)** - उदाहरणहरू र सामान्य कार्यप्रवाहहरू - **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याहरूका समाधानहरू - **[योगदान मार्गदर्शिका](CONTRIBUTING.md)** - यस परियोजनामा कसरी योगदान गर्ने - **[शिक्षकहरूका लागि](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन र कक्षा स्रोतहरू ## 👨‍🎓 विद्यार्थीहरूका लागि > **पूर्ण नयाँहरू**: डेटा साइन्समा नयाँ हुनुहुन्छ? हाम्रो [बिगिनर-मैत्री उदाहरणहरू](examples/README.md) बाट सुरु गर्नुहोस्! यी सरल, राम्रो टिप्पणी गरिएका उदाहरणहरूले पूर्ण पाठ्यक्रममा डुब्नु अघि आधारभूत कुरा बुझ्न मद्दत गर्नेछन्। > **[विद्यार्थीहरू](https://aka.ms/student-page)**: यो पाठ्यक्रम आफैँ प्रयोग गर्नका लागि, सम्पूर्ण रेपो fork गर्नुहोस् र अभ्यासहरू आफैँ पूरा गर्नुहोस्, पूर्व-व्याख्यान क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि व्याख्यान पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। समाधान कोड नक्कल गर्नुभन्दा पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्न प्रयास गर्नुहोस्; तथापि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-केन्द्रित पाठका /solutions फोल्डरमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनु र सँगै सामग्रीमा अघि बढ्नु हो। थप अध्ययनका लागि, हामी [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) सिफारिस गर्छौं। **छिटो सुरु:** 1. आफ्नो वातावरण सेटअप गर्न [इन्स्टलेशन गाइड](INSTALLATION.md) जाँच गर्नुहोस् 2. पाठ्यक्रमसँग काम गर्न सिक्न [प्रयोग मार्गदर्शिका](USAGE.md) समीक्षा गर्नुहोस् 3. पाठ 1 बाट सुरु गरी क्रमिक रूपमा काम गर्नुहोस् 4. सहयोगका लागि हाम्रो [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) मा सामेल हुनुहोस् ## 👩‍🏫 शिक्षकहरूका लागि > **शिक्षकहरू**: हामीले यस पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने बारेमा केहि [सुझावहरू समावेश](for-teachers.md) गरेका छौँ। हामी तपाईंको प्रतिक्रियालाई हाम्रो [चर्चा फोरममा](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) पाउन चाहन्छौँ! ## टोलीसँग भेट्नुहोस् [](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रमो भिडियो") **Gif द्वारा** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 माथिको छविमा क्लिक गरेर परियोजनाबारे र यसलाई सिर्जना गर्ने मानिसहरूको बारेमा भिडियो हेर्नुहोस्! ## शिक्षणशास्त्र हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू छनौट गरेका छौं: यसलाई प्रोजेक्ट-आधारित हुने गरी सुनिश्चित गर्नु र बारम्बार क्विजहरू समावेश गर्ने। यो श्रृंखला पूरा भएपछि, विद्यार्थीहरूले डेटा विज्ञानका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिक्नेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा दृश्यकरण, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञानका वास्तविक-विश्व प्रयोगहरू, र थप समावेश छन्। थप रूपमा, कक्षाअघि एउटा कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीको विषय सिक्ने उद्देश्य सेट गर्छ, जबकि कक्षापछि दोस्रो क्विजले थप स्मरण सुनिश्चित गर्दछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो हुनको लागि डिजाइन गरिएको हो र पूरै वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना रूपमा सुरु हुन्छन् र १० हप्ते चक्रको अन्त्यतिर क्रमशः जटिल बन्दै जान्छन्। > हाम्रो [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), [Translation](TRANSLATIONS.md) मार्गदर्शनहरू पत्ता लगाउनुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्छौं! ## प्रत्येक पाठमा समावेश छन्: - वैकल्पिक sketchnote - वैकल्पिक पूरक भिडियो - पाठअगाडिको वार्मअप क्विज - लिखित पाठ - प्रोजेक्ट-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना कसरी निर्माण गर्ने भन्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शन - ज्ञान जाँचहरू - एक चुनौती - पूरक पठन - कार्य - [पाठपछिको क्विज](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **क्विजहरू सम्बन्धमा एउटा नोट**: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा समावेश छन्, कुल ४० क्विजहरू जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू छन्। तिनीहरू पाठहरू भित्रबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एप स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; `quiz-app` फोल्डरमा रहेका निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। यी क्रमशः स्थानीयकरण भइरहेको छन्। ## 🎓 सुरूवातकर्ताहरूमाथि मिल्ने उदाहरणहरू **डेटा साइन्समा नयाँ हुनुहुन्छ?** हामीले सुरु गर्न मद्दत गर्ने सरल, राम्रोसँग टिप्पणी गरिएको कोड सहित विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) तयार पारेका छौं: - 🌟 **Hello World** - तपाईंको पहिलो डेटा साइन्स प्रोग्राम - 📂 **Loading Data** - डेटासेट पढ्न र अन्वेषण गर्न सिक्नुहोस् - 📊 **Simple Analysis** - तथ्याङ्क गणना गर्नुहोस् र ढाँचाहरू पत्ता लगाउनुहोस् - 📈 **Basic Visualization** - चार्ट र ग्राफहरू सिर्जना गर्नुहोस् - 🔬 **Real-World Project** - सुरुदेखि अन्त्यसम्म पूरा कार्यप्रवाह हरेक उदाहरणले प्रत्येक चरण व्याख्या गर्ने विस्तृत टिप्पणीहरू समावेश गर्छ, जसले गर्दा यो पूर्ण शून्यदेखि सुरु गर्नेहरूका लागि उत्तम हुन्छ! 👉 **[उदाहरणहरूबाट सुरु गर्नुहोस्](examples/README.md)** 👈 ## पाठहरू || |:---:| | डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ताहरू: रोडम्याप - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lesson Number | Topic | Lesson Grouping | Learning Objectives | Linked Lesson | Author | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | डेटा साइन्सको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा साइन्सका आधारभूत अवधारणाहरू र यसले कसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेशिन लर्निङ, र बिग डेटा सँग सम्बन्ध राख्छ भन्ने जान्नुहोस्। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | डेटा विज्ञान नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र फ्रेमवर्कहरू। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | डेटाको परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा कसरी वर्गीकृत हुन्छ र यसको साधारण स्रोतहरू के-के हुन्। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | सांख्यिकी र सम्भाव्यताको परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा बुझ्नका लागि सम्भाव्यता र सांख्यिकीका गणितीय प्रविधिहरू। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | रिलेशनल डेटासँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटाको परिचय र Structured Query Language (प्रसारण गर्दा "see-quell") को साथ रिलेशनल डेटाको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | NoSQL डेटासँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डेटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र डकुमेन्ट डेटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणका आधारभूत कुरा। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Python सँग काम गर्ने | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas जस्ता पुस्तकालयहरूसँग डेटा अन्वेषणका लागि पाइथन प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। पाइथन प्रोग्रामिङको आधारभूत बुझाइ सिफारिस गरिन्छ। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [भिडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | डेटा तयारी | [डेटासँग काम](2-Working-With-Data/README.md) | हराएको, गलत वा अपूरो डेटा जस्ता चुनौतीहरूको सामना गर्न डेटा सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू सम्बन्धी विषयहरू। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | परिमाणहरू दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib प्रयोग गरेर चराहरूको डेटा कसरी दृश्यचित्रण गर्ने सिक्नुहोस् 🦆 | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | डेटा वितरणहरूको दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | एक अन्तराल भित्र अवलोकन र प्रवृत्तिहरूको दृश्यचित्रण। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | अनुपातहरू दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | विविक्त र समूहबद्ध प्रतिशतहरू दृश्यचित्रण। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | सम्बन्धहरू दृश्यचित्रण | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरूबीचको कनेक्शन र सम्बन्धहरू दृश्यचित्रण। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | अर्थपूर्ण दृश्यहरू | [डेटा दृश्यकरण](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तरदृष्टिका लागि तपाईंका दृश्यहरू उपयोगी बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | डेटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्र र यसको पहिलो चरण डाटा प्राप्त गर्ने र निकाल्ने कार्यको परिचय। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | विश्लेषण | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डेटा विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रीत हुन्छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | सञ्चार | [लाइफसाइकल](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा बाट प्राप्त भएका अन्तरदृष्टिहरू निर्णयकर्ताहरूले बुझ्न सजिलो बनाउने तरिकाले प्रस्तुत गर्ने यस चरणमा केन्द्रित हुन्छ। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | यी पाठहरूको शृंखलाले क्लाउडमा डेटा साइन्स र यसको फाइदाहरू प्रस्तुत गर्छ। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Low Code उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | क्लाउडमा डेटा साइन्स | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू डिप्लोय गर्ने। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | वास्तविक दुनियाँमा डेटा साइन्स | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | वास्तविक संसारमा डेटा साइन्सद्वारा संचालित परियोजनाहरू। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न यी कदमहरू पालना गर्नुहोस्: 1. Code ड्रप-डाउन मेन्यू क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्। 2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। थप जानकारीका लागि, [GitHub documentation](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) हेर्नुहोस्। ## VSCode Remote - Containers यो रिपो आफ्नो स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सनद्वारा कन्टेनरमा खोल्न यी कदमहरू पालना गर्नुहोस्: 1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया तपाईंको सिस्टमले प्रि-रेक्विजाइटहरू (उदाहरणका लागि Docker इन्स्टल गरिएको छ) पूरा गरेको सुनिश्चित गर्नुहोस् [the getting started documentation](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) मा उल्लेख भए अनुसार। यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईंले यो रिपोजिटरीलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ: **Note**: पछाडि काम गर्ने क्रममा, यो Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमाण्ड प्रयोग गरेर स्रोत कोडलाई स्थानिय फाइलसिस्टमको सट्टामा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। [Volumes](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कन्टेनर डाटा धारण गर्नको लागि प्राथमिक मेकानिजम हुन्। वा रिपोजिटरीको स्थानीय क्लोन वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्नुहोस्: - यो रिपोजिटरी तपाईंको स्थानीय फाइलसिस्टममा क्लोन गर्नुहोस्। - F1 थिच्नुहोस् र **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमाण्ड चयन गर्नुहोस्। - यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुन कुर्नुहोस्, र प्रयास गर्नुहोस्। ## अफलाइन पहुँच तपाईं [Docsify](https://docsify.js.org/#/) प्रयोग गरेर यो दस्तावेजीकरण अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्, आफ्नो स्थानीय मेसिनमा [Docsify इन्स्टल गर्नुहोस्](https://docsify.js.org/#/quickstart), त्यसपछि यस रिपोको रूट फोल्डरमा `docsify serve` टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईको localhost को पोर्ट 3000 मा सर्भ हुनेछ: `localhost:3000`। > नोट, नोटबुकहरू Docsify द्वारा रेंडर हुने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक पर्छ, अलग रूपमा VS Code मा Python कर्नेल चलाएर गर्नुहोस्। ## अन्य पाठ्यक्रमहरू हाम्रा टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्छ! हेर्नुहोस्: ### 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) --- ### जेनेरेटिव AI शृंखला [](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) --- ### मुख्य सिकाइ [](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) --- ### कोपाइलट शृंखला [](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) ## मद्दत पाउनु **समस्या आइरहेको छ?** हाम्रो [समस्या समाधान मार्गदर्शिका](TROUBLESHOOTING.md) सामान्य समस्याहरूको समाधानहरूको लागि हेर्नुहोस्। यदि तपाईं अड्किनुभयो वा AI अनुप्रयोगहरू विकास गर्दा कुनै प्रश्न छ भने। MCP सम्बन्धी छलफलमा अन्य सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरूमा सामेल हुनुहोस्। यो एक सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागतयोग्य छन् र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ। [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) यदि तपाइँसँग उत्पादन सम्बन्धी प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने यहाँ जानुहोस्: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- अस्वीकरण: यो कागजात AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी सटीकता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटि वा अशुद्धता हुनसक्छ। मूल कागजातलाई यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनु पर्छ। महत्त्वपूर्ण जानकारीका लागि पेशेवर मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार छैनौँ।