# Data Science za začetnike - učni načrt [![Odpri v GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198) [![GitHub licenca](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub sodelujoči](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub težave](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull zahtevki](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/Data-Science-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/) [![PRs dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub opazovalci](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 veje](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 zvezde](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) Zastopniki za Azure Cloud pri Microsoftu z veseljem ponujajo 10-tedenski, 20-urno učni načrt, popolnoma posvečen podatkovni znanosti. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev in nalogo. Naša pedagoška metoda temelji na projektih, ki vam omogočajo učenje med ustvarjanjem - dokazan način, da se nove veščine "prilepijo". **Iskrena hvala našim avtorjem:** [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). **🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) avtorjem, pregledovalcem in prispevkarjem vsebine,** med njimi 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/) |![Skicirani zapiski avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Podatkovna znanost za začetnike - _Skicirani zapiski avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Podpora za več jezikov #### Podprto preko GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno) [arabščina](../ar/README.md) | [bengalski](../bn/README.md) | [bolgarščina](../bg/README.md) | [burmanski (mjanmarščina)](../my/README.md) | [kitajščina (poenostavljena)](../zh-CN/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Macau)](../zh-MO/README.md) | [kitajščina (tradicionalna, Tajvan)](../zh-TW/README.md) | [hrvaščina](../hr/README.md) | [češčina](../cs/README.md) | [danščina](../da/README.md) | [nizozemščina](../nl/README.md) | [estonščina](../et/README.md) | [finščina](../fi/README.md) | [francoščina](../fr/README.md) | [nemščina](../de/README.md) | [grščina](../el/README.md) | [hebrejščina](../he/README.md) | [hindujščina](../hi/README.md) | [madžarščina](../hu/README.md) | [indonezijščina](../id/README.md) | [italijanščina](../it/README.md) | [japonščina](../ja/README.md) | [kanada](../kn/README.md) | [korejščina](../ko/README.md) | [litovščina](../lt/README.md) | [malajščina](../ms/README.md) | [malajalščina](../ml/README.md) | [maratščina](../mr/README.md) | [nepalščina](../ne/README.md) | [nigerijski pidgin](../pcm/README.md) | [norveščina](../no/README.md) | [perzijščina (farzi)](../fa/README.md) | [poljščina](../pl/README.md) | [portugalščina (Brazilija)](../pt-BR/README.md) | [portugalščina (Portugalska)](../pt-PT/README.md) | [punjabi (gurmuki)](../pa/README.md) | [romunščina](../ro/README.md) | [ruščina](../ru/README.md) | [srbščina (cirilica)](../sr/README.md) | [slovaščina](../sk/README.md) | [slovenščina](./README.md) | [španščina](../es/README.md) | [svahilščina](../sw/README.md) | [švedščina](../sv/README.md) | [tagalog (filipinščina)](../tl/README.md) | [tamilščina](../ta/README.md) | [telugščina](../te/README.md) | [tajščina](../th/README.md) | [turščina](../tr/README.md) | [ukrajinščina](../uk/README.md) | [urdu](../ur/README.md) | [vietnamščina](../vi/README.md) > **Raje klonirate lokalno?** > Ta repozitorij vsebuje več kot 50 jezikovnih prevodov, kar občutno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite 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' > ``` > To vam nudi vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom. **Če želite, da so na voljo dodatni prevodni jeziki, so ti našteti [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Pridružite se naši skupnosti [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Imamo tekočo serijo učenja z Discord in AI, izvedite več in se nam pridružite na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dobili boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost. ![Learn with AI series](../../translated_images/sl/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Ste študent? Začnite z naslednjimi viri: - [Stran Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na tej strani boste našli vire za začetnike, pakete za študente in celo načine za pridobitev brezplačnega certifikata. To je ena stran, ki si jo želite dodati med zaznamke in občasno preveriti, saj mesečno osvežujemo vsebine. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalni skupnosti študentskih ambasadorjev, to bi lahko bila vaša pot v Microsoft. # Začetek ## 📚 Dokumentacija - **[Namestitveni vodič](INSTALLATION.md)** – Korak za korakom navodila za namestitev za začetnike - **[Vodnik za uporabo](USAGE.md)** – Primeri in pogosti delovni postopki - **[Reševanje težav](TROUBLESHOOTING.md)** – Rešitve za pogoste težave - **[Vodič za prispevanje](CONTRIBUTING.md)** – Kako prispevati k temu projektu - **[Za učitelje](for-teachers.md)** – Navodila za poučevanje in viri za razrede ## 👨‍🎓 Za študente > **Popolni začetniki**: Ste novi v podatkovni znanosti? Začnite z našimi [primeri prijaznimi do začetnikov](examples/README.md)! Ti preprosti, dobro komentirani primeri vam bodo pomagali razumeti osnove, preden se podate v celoten učni načrt. > **[Študenti](https://aka.ms/student-page)**: da uporabljate ta učni načrt sami, naredite fork celotnega repozitorija in dokončajte vaje sami, začenši s kvizom pred predavanjem. Nato preberite predavanje in dokončajte ostale aktivnosti. Poskusite ustvariti projekte tako, da razumete lekcije, namesto da kopirate kodo rešitve; ta koda je na voljo v mapah /solutions pri vsaki lekciji, usmerjeni v projekt. Druga možnost je, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in skupaj pregledujete vsebino. Za nadaljnje študije priporočamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Hiter začetek:** 1. Preglejte [Namestitveni vodič](INSTALLATION.md) za nastavitev okolja 2. Preglejte [Vodnik za uporabo](USAGE.md), da se naučite delati z učnim načrtom 3. Začnite z Lekcijo 1 in delajte zaporedoma 4. Pridružite se naši [Discord skupnosti](https://aka.ms/ds4beginners/discord) za podporo ## 👩‍🏫 Za učitelje > **Učitelji**: vključili smo [nekaj predlogov](for-teachers.md), kako uporabiti ta učni načrt. Z veseljem bomo prejeli vaše povratne informacije [v našem forumu za razprave](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Spoznajte ekipo [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif avtor** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Kliknite na zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili! ## Pedagogika Pri oblikovanju tega učnega načrta smo izbrali dva pedagoška načela: zagotoviti, da temelji na projektih in vključuje pogoste kvize. Ob koncu te serije bodo študenti osvojili osnovna načela znanosti o podatkih, vključno z etičnimi koncepti, pripravo podatkov, različnimi načini dela s podatki, vizualizacijo podatkov, analizo podatkov, primeri uporabe podatkovne znanosti v resničnem svetu in še več. Poleg tega nizkorizični kviz pred uro usmerja študenta k učenju teme, medtem ko drugi kviz po uri zagotavlja nadaljnje ohranjanje znanja. Ta učni načrt je zasnovan fleksibilno in zabavno ter ga je mogoče opraviti celovito ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj kompleksni do konca 10-tedenskega cikla. > Najdite naš [Kodeks ravnanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Navodila za prispevke](CONTRIBUTING.md), [Prevajalska navodila](TRANSLATIONS.md). Veseli bomo vaše konstruktivne povratne informacije! ## Vsaka lekcija vključuje: - Izbirno sketchnote - Izbirni dodatni video - Kviz za ogrevanje pred lekcijo - Pisna lekcija - Za lekcije, ki temeljijo na projektih, korak-po-korak vodiče za izdelavo projekta - Preverjanje znanja - Izziv - Dodatno branje - Nalogo - [Kviz po lekciji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so shranjeni v mapi Quiz-App, skupaj 40 kvizov s po tremi vprašanji. V povezavi so v lekcijah, a aplikacijo za kvize je mogoče zagnati lokalno ali namestiti v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma jih lokaliziramo. ## 🎓 Primeri prijazni do začetnikov **Ste novi v znanosti o podatkih?** Ustvarili smo poseben [imenik primerov](examples/README.md) s preprosto, dobro komentirano kodo, ki vam pomaga začeti: - 🌟 **Hello World** - vaš prvi program za znanost o podatkih - 📂 **Nalaganje podatkov** - Naučite se brati in raziskovati nabor podatkov - 📊 **Preprosta analiza** - Izračun statistike in iskanje vzorcev - 📈 **Osnovna vizualizacija** - Ustvarjanje grafikonov in diagramov - 🔬 **Projekt iz resničnega sveta** - Celoten potek dela od začetka do konca Vsak primer vsebuje podrobne komentarje, ki razlagajo vsak korak, zato je popoln za popolne začetnike! 👉 **[Začnite s primeri](examples/README.md)** 👈 ## Lekcije |![ Sketchnote avtorja @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sl/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| | Znanost o podatkih za začetnike: Načrt poti - _Sketchnote avtorja [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Število lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Določanje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte podatkovne znanosti in kako je povezana z umetno inteligenco, strojno učenjem in velikimi podatki. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Etika podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti etike podatkov, izzivi in okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Določanje podatkov | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako so podatki razvrščeni in njihovi običajni viri. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Uvod v statistiko in verjetnost | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Matematične tehnike verjetnosti in statistike za razumevanje podatkov. | [lekcija](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Delo z relacijskimi podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v relacijske podatke in osnove raziskovanja ter analize relacijskih podatkov s strukturiranim poizvedbenim jezikom, znanim kot SQL (izgovarja se "si-kvel"). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Delo z NoSQL podatki | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod v nerelacijske podatke, njihove različne vrste in osnove raziskovanja ter analize dokumentnih zbirk podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Delo s Pythonom | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove uporabe Pythona za raziskovanje podatkov z knjižnicami, kot je Pandas. Priporočeno osnovno razumevanje programiranja v Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Priprava podatkov | [Delo s podatki](2-Working-With-Data/README.md) | Teme na področju tehnik čiščenja in transformacije podatkov za reševanje izzivov manjkajočih, netočnih ali nepopolnih podatkov. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Vizualizacija količin | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite se uporabljati Matplotlib za vizualizacijo podatkov o pticah 🦆 | [lekcija](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Vizualizacija porazdelitev podatkov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opazovanj in trendov znotraj intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Vizualizacija deležev | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih in združenih odstotkov. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Vizualizacija odnosov | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezav in korelacij med sklopi podatkov in njihovimi spremenljivkami. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Pomenljive vizualizacije | [Vizualizacija podatkov](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike in smernice za ustvarjanje vizualizacij, ki so vredne za učinkovito reševanje problemov in vpoglede. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod v življenjski cikel podatkovne znanosti in njegov prvi korak pridobivanja in ekstrakcije podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analiza | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na tehnike za analizo podatkov. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Komunikacija | [Življenjski cikel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ta faza življenjskega cikla podatkovne znanosti se osredotoča na predstavitev vpogledov iz podatkov na način, ki olajša razumevanje odločevalcem. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ta serija lekcij uvaja podatkovno znanost v oblaku in njene prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Učenje modelov z uporabo orodij Low Code. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Podatkovna znanost v oblaku | [Oblak podatkov](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Uvajanje modelov z Azure Machine Learning Studio. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) in [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Podatkovna znanost v praksi | [V praksi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti podatkovne znanosti v resničnem svetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Sledite tem korakom, da odprete ta primer v Codespace-u: 1. Kliknite na spustni meni Code in izberite možnost Open with Codespaces. 2. Na dnu okna izberite + New codespace. Za več informacij poglejte [dokumentacijo GitHub](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers Sledite tem korakom, da odprete ta repozitorij v vsebniku na lokalnem računalniku z VSCode in razširitvijo VS Code Remote - Containers: 1. Če je to vaš prvič za uporabo razvojnega vsebnika (development container), preverite, ali vaš sistem izpolnjuje predpogoje (npr. nameščen Docker) v [dokumentaciji za začetek](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). Za uporabo tega repozitorija lahko odprete repozitorij v izoliranem Docker volumnu: **Opomba**: Pod pokrovom bo to uporabilo ukaz Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** za kloniranje izvorne kode v Docker volumen namesto na lokalni datotečni sistem. [Volumni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) so priporočeni mehanizem za ohranjanje podatkov vsebnika. Ali odprite lokalno klonirano ali preneseno različico repozitorija: - Klonirajte repozitorij na lokalni datotečni sistem. - Pritisnite F1 in izberite ukaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. - Izberite klonirano kopijo te mape, počakajte, da se vsebnik zažene, in preizkusite stvari. ## Dostop brez povezave To dokumentacijo lahko poganjate brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Kopirajte ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na lokalni računalnik, nato v korenski mapi repozitorija zaženite ukaz `docsify serve`. Spletna stran bo dostopna na vratih 3000 na vašem lokalnem gostitelju: `localhost:3000`. > Opomba, prenosniki (notebooks) ne bodo prikazani prek Docsify, zato jih po potrebi zaženite posebej v VS Code z zagonom Python jedra. ## Drugi učni načrti Naša ekipa ustvarja tudi druge učne načrte! Oglejte si: ### 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 za začetnike](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 za začetnike](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 / Agentje [![AZD za začetnike](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 za začetnike](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 za začetnike](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 za začetnike](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) --- ### Serija Generativna AI [![Generativna AI za začetnike](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) [![Generativna 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) [![Generativna 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) [![Generativna 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) --- ### Osnovno učenje [![ML za začetnike](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) [![Podatkovna znanost za začetnike](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 za začetnike](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) [![Kibernetska varnost za začetnike](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) [![Spletni razvoj za začetnike](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 za začetnike](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 razvoj za začetnike](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) --- ### Serija Copilot [![Copilot za AI parno programiranje](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 za 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 pustolovščina](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) ## Pridobivanje pomoči **Se pojavljajo težave?** Preverite naš [vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih problemov. Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede izdelave AI aplikacij. Pridružite se sošolcem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in je znanje prosto deljeno. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med izdelavo obiščite: [![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) --- **Omejitev odgovornosti**: Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za avtomatski prevod AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, upoštevajte, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali nepravilnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za pomembne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za kakršnekoli nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne prevzemamo odgovornosti.