# Data Science för nybörjare - Ett läroplan [![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) Azure Cloud Advocates på Microsoft är glada att erbjuda en 10-veckors, 20-lektioners läroplan helt om Data Science. Varje lektion inkluderar quiz före och efter lektionen, skriftliga instruktioner för att slutföra lektionen, en lösning och en uppgift. Vår projektbaserade pedagogik gör att du kan lära dig medan du bygger, ett beprövat sätt för nya färdigheter att "fastna". **Stort tack till våra författare:** [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). **🙏 Speciellt tack 🙏 till våra [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) författare, granskare och innehållsbidragsgivare,** framför allt Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/) |![Sketchnote by @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sv/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Data Science för nybörjare - _Sketchnote av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ### 🌐 Fler språkstöd #### Stöds via GitHub Action (Automatiserat & Alltid aktuellt) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/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)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-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](./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) > **Föredrar att klona lokalt?** > Detta repository innehåller översättningar till över 50 språk vilket avsevärt ökar nedladdningsstorleken. För att klona utan översättningar, använd sparsamt 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' > ``` > Detta ger dig allt du behöver för att slutföra kursen med en mycket snabbare nedladdning. **Om du önskar stöd för ytterligare översättningsspråk finns de listade [här](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Gå med i vår community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Vi har en pågående Discord-serie om att lära sig med AI, lär dig mer och gå med oss på [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) från 18 - 30 september 2025. Du får tips och tricks för att använda GitHub Copilot för Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/sv/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Är du student? Kom igång med följande resurser: - [Student Hub-sida](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) På denna sida hittar du nybörjarresurser, studentpaket och till och med sätt att få ett gratis certifikatvouchert. Detta är en sida du vill bokmärka och kolla regelbundet eftersom vi byter ut innehållet minst en gång i månaden. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Gå med i en global community av studentambassadörer, detta kan vara din väg in i Microsoft. # Komma igång ## 📚 Dokumentation - **[Installationsguide](INSTALLATION.md)** - Steg-för-steg installationsinstruktioner för nybörjare - **[Användarguide](USAGE.md)** - Exempel och vanliga arbetsflöden - **[Felsökning](TROUBLESHOOTING.md)** - Lösningar på vanliga problem - **[Bidragsguide](CONTRIBUTING.md)** - Hur du bidrar till detta projekt - **[För lärare](for-teachers.md)** - Undervisningsvägledning och klassrumsresurser ## 👨‍🎓 För studenter > **Helt nybörjare**: Ny inom data science? Börja med våra [nybörjarvänliga exempel](examples/README.md)! Dessa enkla, välkommenterade exempel hjälper dig att förstå grunderna innan du dyker in i hela läroplanen. > **[Studenter](https://aka.ms/student-page)**: för att använda denna läroplan på egen hand, forka hela repot och slutför övningarna själv, börja med ett för-lecture quiz. Läs sedan lektionen och slutför resten av aktiviteterna. Försök att skapa projekten genom att förstå lektionerna snarare än att kopiera lösningskoden; dock är den koden tillgänglig i /solutions-mapparna i varje projektsorienterad lektion. En annan idé är att skapa en studiegrupp med vänner och gå igenom innehållet tillsammans. För vidare studier rekommenderar vi [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum). **Snabbstart:** 1. Kontrollera [Installationsguiden](INSTALLATION.md) för att ställa in din miljö 2. Granska [Användarguiden](USAGE.md) för att lära dig hur man arbetar med läroplanen 3. Börja med Lektion 1 och arbeta sekventiellt igenom materialet 4. Gå med i vår [Discord-community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) för support ## 👩‍🏫 För lärare > **Lärare**: vi har [inkluderat några förslag](for-teachers.md) på hur du kan använda denna läroplan. Vi uppskattar gärna din feedback [i vårt diskussionsforum](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Möt teamet [![Promo video](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video") **Gif av** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Klicka på bilden ovan för en video om projektet och människorna som skapade det! ## Pedagogik Vi har valt två pedagogiska principer när vi byggde denna läroplan: att säkerställa att den är projektbaserad och att den inkluderar frekventa quiz. I slutet av denna serie kommer studenter ha lärt sig grundläggande principer för data science, inklusive etiska begrepp, datapreparering, olika sätt att arbeta med data, datavisualisering, dataanalys, verkliga användningsfall för data science och mer. Dessutom sätter ett för-quiz innan en lektion studentens intention i att lära sig ett ämne, medan ett andra quiz efter lektionen säkerställer ytterligare retention. Denna läroplan är designad för att vara flexibel och rolig och kan tas i sin helhet eller delvis. Projekten börjar små och blir successivt mer komplexa under den 10 veckor långa cykeln. > Hitta våra [uppföranderegler](CODE_OF_CONDUCT.md), [bidragsriktlinjer](CONTRIBUTING.md), [översättningsriktlinjer](TRANSLATIONS.md). Vi välkomnar din konstruktiva feedback! ## Varje lektion innehåller: - Valfri skissanteckning - Valfri kompletterande video - Uppvärmningsquiz före lektion - Skriftlig lektion - För projektbaserade lektioner, steg-för-steg guider för att bygga projektet - Kunskapskontroller - En utmaning - Kompletterande läsning - Uppgift - [Quiz efter lektionen](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **En notis om quiz:** Alla quiz finns i Quiz-App-mappen, totalt 40 quiz med tre frågor vardera. De länkas från lektionerna men quiz-appen kan köras lokalt eller distribueras till Azure; följ instruktionen i `quiz-app`-mappen. De håller på att lokalisera dem successivt. ## 🎓 Börjarvänliga exempel **Ny på Data Science?** Vi har skapat en särskild [exempelmapp](examples/README.md) med enkel, välkommenterad kod för att hjälpa dig att komma igång: - 🌟 **Hello World** - Ditt första data science-program - 📂 **Ladda Data** - Lär dig läsa och utforska dataset - 📊 **Enkel Analys** - Beräkna statistik och hitta mönster - 📈 **Grundläggande Visualisering** - Skapa diagram och grafer - 🔬 **Verkligt Projekt** - Komplett arbetsflöde från början till slut Varje exempel innehåller detaljerade kommentarer som förklarar varje steg, perfekt för absoluta nybörjare! 👉 **[Börja med exemplen](examples/README.md)** 👈 ## Lektioner |![ Skissanteckning av @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/sv/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| | Data Science För Nybörjare: Vägkarta - _Skissanteckning av [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lektion Nummer | Ämne | Lektion Grupp | Lärandemål | Länkad Lektion | Författare | | :------------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Definiera Data Science | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Lär dig grundläggande koncept bakom data science och hur det relaterar till artificiell intelligens, maskininlärning och big data. | [lektion](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Data Science Etik | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Dataetik-koncept, utmaningar & ramverk. | [lektion](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Definiera Data | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | Hur data klassificeras och dess vanliga källor. | [lektion](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Introduktion till Statistik & Sannolikhet | [Introduktion](1-Introduction/README.md) | De matematiska teknikerna sannolikhet och statistik för att förstå data. | [lektion](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Arbeta med Relationsdata | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till relationsdata och grunderna i att utforska och analysera relationsdata med Structured Query Language, även känt som SQL (uttalas ”se-kwel”). | [lektion](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Arbeta med NoSQL Data | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Introduktion till icke-relationsdata, dess olika typer och grunderna i att utforska och analysera dokumentdatabaser. | [lektion](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Arbeta med Python | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Grunderna i att använda Python för datautforskning med bibliotek som Pandas. Grundläggande förståelse för Python-programmering rekommenderas. | [lektion](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Datapreparering | [Arbeta Med Data](2-Working-With-Data/README.md) | Ämnen om datatekniker för rengöring och omvandling av data för att hantera utmaningar med saknad, felaktig eller ofullständig data. | [lektion](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Visualisera Kvantiteter | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Lär dig hur man använder Matplotlib för att visualisera fågeldatan 🦆 | [lektion](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Visualisera Datafördelningar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av observationer och trender inom ett intervall. | [lektion](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Visualisera Proportioner | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av diskreta och grupperade procentandelar. | [lektion](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Visualisera Relationer | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Visualisering av kopplingar och korrelationer mellan datamängder och deras variabler. | [lektion](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Meningsfulla Visualiseringar | [Datavisualisering](3-Data-Visualization/README.md) | Tekniker och vägledning för att göra dina visualiseringar värdefulla för effektiv problemlösning och insikter. | [lektion](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Introduktion till Data Science:s livscykel | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Introduktion till data science-livscykeln och dess första steg att erhålla och extrahera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Analysera | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i data science-livscykeln fokuserar på tekniker för att analysera data. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Kommunikation | [Livscykel](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Denna fas i data science-livscykeln fokuserar på att presentera insikterna från data på ett sätt som gör det enklare för beslutsfattare att förstå. | [lektion](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Data Science i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Denna serie lektioner introducerar data science i molnet och dess fördelar. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Data Science i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tränar modeller med Low Code-verktyg. |[lektion](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Data Science i molnet | [Molndata](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Distribuera modeller med Azure Machine Learning Studio. | [lektion](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) och [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Data Science i verkligheten | [I det vilda](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Data science-drivna projekt i verkliga världen. | [lektion](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Följ dessa steg för att öppna detta exempel i en Codespace: 1. Klicka på rullgardinsmenyn Code och välj alternativet Open with Codespaces. 2. Välj + New codespace längst ned i panelen. För mer info, kolla in [GitHub-dokumentationen](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Containers Följ dessa steg för att öppna detta repo i en container med din lokala maskin och VSCode med hjälp av VS Code Remote - Containers-tillägget: 1. Om detta är första gången du använder en utvecklingscontainer, säkerställ att ditt system uppfyller förutsättningarna (t.ex. ha Docker installerat) enligt [kom igång-dokumentationen](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). För att använda detta repository kan du antingen öppna repositoryt i en isolerad Docker-volym: **Notera**: Under huven används Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...**-kommandot för att klona källkoden i en Docker-volym istället för det lokala filsystemet. [Volymer](https://docs.docker.com/storage/volumes/) är den föredragna mekanismen för att bevara container-data. Eller öppna en lokalt klonad eller nedladdad version av repositoryt: - Klona detta repository till ditt lokala filsystem. - Tryck F1 och välj kommandot **Remote-Containers: Open Folder in Container...**. - Välj den klonade kopian av denna mapp, vänta på att containern startar och prova. ## Offlinetillgång Du kan köra denna dokumentation offline med hjälp av [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork detta repo, [installera Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) på din lokala maskin, och skriv sedan i rotmappen till detta repo `docsify serve`. Webbplatsen kommer att finnas på port 3000 på din localhost: `localhost:3000`. > Observera att notebooks inte kommer att visas via Docsify, så när du behöver köra en notebook, gör det separat i VS Code med en Python-kärna. ## Andra Läroplaner Vårt team producerar andra läroplaner! Kolla in: ### LangChain [![LangChain4j för nybörjare](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 för nybörjare](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 för nybörjare](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 / Agenter [![AZD för nybörjare](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 för nybörjare](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 för nybörjare](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-agenter för nybörjare](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) --- ### Generativ AI-serie [![Generativ AI för nybörjare](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) [![Generativ 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) [![Generativ 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) [![Generativ 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) --- ### Kärninlärning [![ML för nybörjare](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 för nybörjare](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 för nybörjare](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) [![Cybersäkerhet för nybörjare](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) [![Webbutveckling för nybörjare](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 för nybörjare](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-utveckling för nybörjare](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) --- ### Copilot-serie [![Copilot för AI-parprogrammering](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 för 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 Äventyr](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) ## Få hjälp **Står du inför problem?** Kolla vår [Felsökningsguide](TROUBLESHOOTING.md) för lösningar på vanliga problem. Om du fastnar eller har frågor om att bygga AI-appar. Gå med bland andra lärande och erfarna utvecklare i diskussioner om MCP. Det är en stödjande gemenskap där frågor är välkomna och kunskap delas öppet. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Om du har produktfeedback eller stöter på fel under utveckling, besök: [![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) --- **Ansvarsfriskrivning**: Detta dokument har översatts med hjälp av den AI-baserade översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet bör du vara medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på originalspråket ska betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning.