# Data Science pro začátečníky – učební plán [![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) Zástupci Azure Cloud ve společnosti Microsoft s potěšením představují desetitýdenní, dvacetilekční učební plán zaměřený na Data Science. Každá lekce obsahuje kvízy před lekcí a po lekci, psaný návod k dokončení lekce, řešení a úkol. Náš projektově orientovaný způsob výuky umožňuje učit se při tvorbě projektů, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti skutečně osvojit. **Srdečné díky 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 🙏 patří našim autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu z řad [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/),** zejména 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/) |![Myšlenková mapa od @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Data Science pro začátečníky – _Myšlenková mapa od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Podpora více jazyků #### Podporováno pomocí GitHub Action (automatizované & stále aktuální) [Arabština](../ar/README.md) | [Bengálština](../bn/README.md) | [Bulharština](../bg/README.md) | [Barmština (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh-CN/README.md) | [Čínština (tradiční, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Čínština (tradiční, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Čínština (tradiční, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Chorvatština](../hr/README.md) | [Čeština](./README.md) | [Dánština](../da/README.md) | [Nizozemština](../nl/README.md) | [Estonština](../et/README.md) | [Finština](../fi/README.md) | [Francouzština](../fr/README.md) | [Němčina](../de/README.md) | [Řečtina](../el/README.md) | [Hebrejština](../he/README.md) | [Hindština](../hi/README.md) | [Maďarština](../hu/README.md) | [Indonéština](../id/README.md) | [Italyština](../it/README.md) | [Japonština](../ja/README.md) | [Kannadština](../kn/README.md) | [Korejština](../ko/README.md) | [Litevština](../lt/README.md) | [Malajština](../ms/README.md) | [Malajalámština](../ml/README.md) | [Maráthština](../mr/README.md) | [Nepálština](../ne/README.md) | [Nigerská Pidgin](../pcm/README.md) | [Norština](../no/README.md) | [Perština (Fársí)](../fa/README.md) | [Polština](../pl/README.md) | [Portugalština (Brazílie)](../pt-BR/README.md) | [Portugalština (Portugalsko)](../pt-PT/README.md) | [Paňdžábština (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunština](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbština (cyrilice)](../sr/README.md) | [Slovenština](../sk/README.md) | [Slovinština](../sl/README.md) | [Španělština](../es/README.md) | [Svahilština](../sw/README.md) | [Švédština](../sv/README.md) | [Tagalog (filipínština)](../tl/README.md) | [Tamilština](../ta/README.md) | [Telugština](../te/README.md) | [Thajština](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinština](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamština](../vi/README.md) > **Dáváte přednost klonování lokálně?** > Tento repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvyšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git > cd Data-Science-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > Toto vám zajistí vše potřebné k dokončení kurzu s mnohem rychlejším stažením. **Pokud si přejete mít podporu dalších jazyků, podporované jazyky najdete [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Přidejte se k naší komunitě [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Máme probíhající sérii Learn with AI na Discordu, dozvíte se více a přidejte se k nám na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky používání GitHub Copilot pro Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/cs/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Jste student? Začněte s následujícími zdroji: - [Stránka Studentského centra](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 určitě uložte mezi záložky a občas ji zkontrolujte, protože obsah obměňujeme alespoň jednou měsíčně. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Přidejte se k mezinárodní komunitě studentských ambasadorů, může to být vaše cesta do Microsoftu. # Začínáme ## 📚 Dokumentace - **[Instalační příručka](INSTALLATION.md)** – Podrobné pokyny k nastavení pro začátečníky - **[Příručka k použití](USAGE.md)** – Příklady a běžné pracovní postupy - **[Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md)** – Řešení běžných problémů - **[Příručka přispívání](CONTRIBUTING.md)** – Jak přispět do tohoto projektu - **[Pro učitele](for-teachers.md)** – Pokyny k výuce a zdroje pro třídu ## 👨‍🎓 Pro studenty > **Úplní začátečníci**: Jste v oblasti data science nováčkem? Začněte s našimi [příklady vhodnými pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře komentované příklady vám pomohou pochopit základy ještě před tím, než se pustíte do celého učebního plánu. > **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: abyste mohli tento učební plán využívat sami, naklonujte celý repozitář a vypracujte úkoly samostatně, počínaje kvízem před přednáškou. Pak si přečtěte přednášku a dokončete zbývající aktivity. Snažte se projekty vytvářet tak, že lekce pochopíte, místo pouhého kopírování řešení; řešení jsou však k dispozici ve složkách /solutions v každé lekci zaměřené na projekt. Další možností je založit 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. Podívejte se do [Instalační příručky](INSTALLATION.md) pro nastavení vašeho prostředí 2. Prostudujte [Příručku k použití](USAGE.md), jak pracovat s učebním plánem 3. Začněte Lekcí 1 a pokračujte postupně 4. Přidejte se k naší [Discord komunitě](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu ## 👩‍🏫 Pro učitele > **Učitelé**: zahrnuli jsme [některá doporučení](for-teachers.md), jak tento učební plán používat. Budeme rádi za vaši zpětnou vazbu [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Seznamte se s týmem [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří jej vytvořili! ## Pedagogika Při tvorbě této kurikula jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajistit, aby bylo založeno 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 dalších. Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastavuje záměr studenta učit se dané téma, zatímco druhý kvíz po hodině zajišťuje lepší zapamatování. Toto kurikulum je navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné a může být absolvováno celé nebo částečně. Projekty začínají malé a postupně se ve 10týdenním cyklu stávají složitějšími. > Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Pravidla přispívání](CONTRIBUTING.md), [Pokyny k překladům](TRANSLATIONS.md). Vítáme vaši konstruktivní zpětnou vazbu! ## Každá lekce obsahuje: - Nepovinnou sketchnotu - Nepovinné doplňkové video - Kvíz na rozehřátí před lekcí - Psanou lekci - Pro projektové lekce krok za krokem návody, jak vytvořit projekt - Kontroly znalostí - Výzvu - Doplňující čtení - Zadání - [Kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **Poznámka ke kvízům**: Všechny kvízy jsou v složce Quiz-App, je jich celkem 40, každý s třemi otázkami. Jsou propojeny z lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně nebo nasadit na Azure; následujte instrukce ve složce `quiz-app`. Postupně se překládají. ## 🎓 Příklady přátelské k začátečníkům **Jste nový v datové vědě?** Vytvořili jsme speciální [adresář příkladů](examples/README.md) s jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít: - 🌟 **Hello World** - Váš první program pro datovou vědu - 📂 **Načítání dat** - Naučte se číst a prozkoumávat datové sady - 📊 **Jednoduchá analýza** - Spočítejte statistiky a objevte 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 je ideální pro úplné začátečníky! 👉 **[Začněte s příklady](examples/README.md)** 👈 ## Lekce |![ Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/cs/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| | Data Science For Beginners: Plán - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Cíle učení | Propojená lekce | 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 velkými daty. | [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) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dat. | [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 techniky pravděpodobnosti a statistiky pro 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 průzkumu a analýzy relačních dat pomocí strukturovaného dotazovacího jazyka, známého jako SQL (vyslovuje se "ess-kju-el"). | [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 průzkumu 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 použití 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 týkající se technik čištění a transformace dat k řešení problémů 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 | [Vizualizace dat](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 rozložení dat | [Vizualizace dat](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 proporcí | [Vizualizace dat](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 | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi sadami dat a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Smysluplné vizualizace | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a návody, jak učinit vaše vizualizace hodnotnými pro efektivní řešení problémů a získání 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 první fáze 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 tak, aby bylo snazší je pochopit rozhodovacím orgánům. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](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) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů pomocí nástrojů Low Code. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Datová věda v cloudu | [Cloud Data](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazení modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Datová věda v praxi | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty založené na datové vědě 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 vzoru v Codespace: 1. Klikněte na rozbalovací menu Code a vyberte možnost Open with Codespaces. 2. Vyberte + New codespace v dolní části panelu. Pro více informací se podívejte na [dokumentaci GitHubu](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 pro otevření tohoto repozitáře v kontejneru pomocí vašeho lokálního počítače a VSCode s rozšířením VS Code Remote - Containers: 1. Pokud používáte vývojový kontejner poprvé, ujistěte se, že váš systém splňuje požadavky (tzn. máte nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Pro použití tohoto repozitáře můžete repozitář otevřít v izolovaném Docker svazku: **Poznámka**: Pod pokličkou toto používá příkaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pro klonování zdrojového kódu do Docker svazku místo lokálního souborového systému. [Svazky](https://docs.docker.com/storage/volumes/) jsou preferovaným mechanismem pro perzistenci dat kontejneru. Nebo otevřete lokálně klonovanou či staženou verzi repozitáře: - Naklonujte tento repozitář do svého lokálního souborového systému. - Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. - Vyberte naklonovanou kopii této složky, počkejte, až se kontejner spustí, a vyzkoušejte to. ## Offline přístup Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvořte fork tohoto repozitáře, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj počítač, pak v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte `docsify serve`. Web bude dostupný na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. > Poznámka, zápisníky (notebooks) nebudou renderovány přes Docsify, takže pokud potřebujete notebook spustit, dělejte to zvlášť ve VS Code s Python kernelem. ## Jiná kurikula Náš tým tvoří i další kurikula! Podívejte se: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) [![LangChain pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenti [![AZD pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agenti pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Generativní AI [![Generativní AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Základní učení [![ML pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Kybernetická bezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Webový vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot [![Copilot pro AI párové programování](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot pro C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Dobrodružství](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Získání pomoci **Setkáváte se s problémy?** Podívejte se na náš [Průvodce odstraňováním problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů. Pokud uvíznete nebo máte jakékoli dotazy ohledně vytváření AI aplikací, připojte se k dalším studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podporující komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti jsou sdíleny volně. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby během vývoje, navštivte: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Upozornění**: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme zodpovědní za žádné nedorozumění či chybné interpretace vzniklé z použití tohoto překladu.