# Adattudomány kezdőknek – Tanterv [![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) A Microsoft Azure Cloud Advocates örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tantervet, amely teljes egészében az adattudományról szól. Minden leckéhez tartozik elő- és utóvizsga, írott útmutató a lecke elvégzéséhez, megoldás és feladat. Projektalapú tanítási módszerünk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építsd fel a tudásodat, ami bevált módja az új készségek „megragadásának”. **Hálás köszönet a szerzőinknek:** [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). **🙏 Külön köszönet 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) szerzőinknek, lektorainknak és tartalomszolgáltatóinknak,** különösen Aaryan Arorának, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00) -nak, [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/) -nak, [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007) -nek, [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/) -nak, [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/) -nak, ChhailBihari Dubey-nek, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor) -nak, [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb) -nek, [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/) |![Szabadkézi jegyzet @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev által](../../translated_images/hu/00-Title.8af36cd35da1ac55.webp)| |:---:| | Adattudomány kezdőknek - _Szabadkézi jegyzet [@nitya](https://twitter.com/nitya) által_ | ### 🌐 Többnyelvű támogatás #### GitHub Action révén támogatott (Automatizált & Mindig naprakész) [Arab](../ar/README.md) | [Bengáli](../bn/README.md) | [Bolgár](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Kínai (Egyszerűsített)](../zh-CN/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Makaó)](../zh-MO/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Tajvan)](../zh-TW/README.md) | [Horvát](../hr/README.md) | [Cseh](../cs/README.md) | [Dán](../da/README.md) | [Holland](../nl/README.md) | [Észt](../et/README.md) | [Finn](../fi/README.md) | [Francia](../fr/README.md) | [Német](../de/README.md) | [Görög](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Magyar](./README.md) | [Indonéz](../id/README.md) | [Olasz](../it/README.md) | [Japán](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreai](../ko/README.md) | [Litván](../lt/README.md) | [Maláj](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepáli](../ne/README.md) | [Nigériai Pidgin](../pcm/README.md) | [Norvég](../no/README.md) | [Perzsa (Farsi)](../fa/README.md) | [Lengyel](../pl/README.md) | [Portugál (Brazília)](../pt-BR/README.md) | [Portugál (Portugália)](../pt-PT/README.md) | [Pandzsábi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Román](../ro/README.md) | [Orosz](../ru/README.md) | [Szerb (Cirill)](../sr/README.md) | [Szlovák](../sk/README.md) | [Szlovén](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Svéd](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippínó)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Török](../tr/README.md) | [Ukrán](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnami](../vi/README.md) > **Előnyben részesíted a helyi klónozást?** > > Ez a tárhely 50+ nyelvű fordítást tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. Ha fordítások nélkül szeretnéd letölteni, használd a szelektív checkoutot: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```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' > ``` > > **CMD (Windows):** > ```cmd > 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" > ``` > > Ez mindent megad, amire szükséged van a tanfolyam elvégzéséhez, sokkal gyorsabb letöltéssel. **Ha további fordítási nyelveket szeretnél, a támogatott nyelvek itt találhatók: [itt](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** #### Csatlakozz közösségünkhöz [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Discord tanulj AI-val sorozatunk folyamatos, ismerd meg és csatlakozz hozzánk a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) oldalon 2025. szeptember 18-30 között. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot használatához adattudományban. ![Tanulj AI-val sorozat](../../translated_images/hu/1.2b28cdc6205e26fe.webp) # Diák vagy? Indulj el az alábbi forrásokkal: - [Diák központ oldal](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Ezen az oldalon kezdő erőforrásokat, diákcsomagokat, sőt módokat is találsz ingyenes tanúsítvány utalvány megszerzésére. Ezt az oldalt érdemes könyvjelzőzni és időről időre megnézni, mert legalább havonta frissítjük a tartalmat. - [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Csatlakozz egy globális diákközösséghez, ez lehet a belépőd a Microsofthoz. # Kezdés ## 📚 Dokumentáció - **[Telepítési útmutató](INSTALLATION.md)** – Lépésről lépésre szóló beállítási útmutató kezdőknek - **[Használati útmutató](USAGE.md)** – Példák és gyakori munkafolyamatok - **[Hibaelhárítás](TROUBLESHOOTING.md)** – Gyakori problémák megoldásai - **[Hozzájárulási útmutató](CONTRIBUTING.md)** – Hogyan járulhatsz hozzá ehhez a projekthez - **[Tanári segédanyagok](for-teachers.md)** – Oktatási útmutatók és tantermi erőforrások ## 👨‍🎓 Diákoknak > **Teljesen kezdőknek:** Új vagy az adattudományban? Kezdd a [kezdőbarát példáinkkal](examples/README.md)! Ezek az egyszerű, jól kommentált példák segítenek megérteni az alapokat, mielőtt belevágsz az egész tantervbe. > **[Diákok](https://aka.ms/student-page):** hogy önállóan használd ezt a tantervet, forkolj le az egész repót, és végezd el egyedül a gyakorlatokat, kezdve egy előadás előtti kvízzel. Ezután olvasd el az előadást, és végezd el a többi tevékenységet. Próbáld meg a projekteket a leckék megértésével elkészíteni, ne csak másold a megoldás kódokat; ez a kód azonban elérhető a /solutions mappákban minden projektorientált leckénél. Egy másik ötlet lehet barátokkal tanulócsoportot alakítani és együtt átmenni a tartalmon. További gyakorláshoz ajánljuk a [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) szolgáltatást. **Gyors kezdés:** 1. Nézd át a [Telepítési útmutatót](INSTALLATION.md), hogy beállítsd a környezetedet 2. Tekintsd át a [Használati útmutatót](USAGE.md), hogy megtanuld kezelni a tananyagot 3. Kezdj az 1. leckével, és haladj sorban 4. Csatlakozz Discord közösségünkhöz támogatásért: [Discord közösség](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ## 👩‍🏫 Tanároknak > **Tanárok**: [beletettünk néhány javaslatot](for-teachers.md) arra vonatkozóan, hogyan használjátok ezt a tananyagot. Nagyon örülnénk a visszajelzéseteknek [a vitafórumunkon](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! ## Ismerd meg a csapatot [![Promóciós videó](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promóciós videó") **Gif készítője:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Kattints a fenti képre egy videóért a projektről és az alkotóiról! ## Pedagógia A tananyag felépítése során két pedagógiai alaptételt választottunk: hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a tanulók elsajátítják az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai fogalmakat, adat-előkészítést, az adatokkal való különféle munkamódszereket, adatvizualizációt, adatelemzést, az adattudomány valós világban való alkalmazási eseteit és még sok mást. Ezen felül az óra előtti alacsony kockázatú kvíz beállítja a tanuló szándékát egy téma megismerésére, míg a második kvíz az óra után segíti a további megőrzést. A tananyagot rugalmasra és szórakoztatóra terveztük, és egészében vagy részleteiben is elvégezhető. A projektek kicsiben indulnak, és a 10 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak. > Találd meg a [Magatartási kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), a [Hozzájárulási](CONTRIBUTING.md) és a [Fordítási](TRANSLATIONS.md) irányelveket. Várjuk építő jellegű visszajelzéseiteket! ## Minden lecke tartalmazza: - Opcionális összefoglaló - Opcionális kiegészítő videó - Óra előtti bemelegítő kvíz - Írott lecke - Projektalapú leckékhez lépésről lépésre útmutatók a projekt elkészítéséhez - Tudásellenőrzések - Egy kihívás - Kiegészítő olvasmány - [Óra utáni kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) > **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a Quiz-App mappában található, összesen 40, három kérdésből álló kvíz. Ezek be vannak linkelve a leckékben, de a kvízalkalmazás helyileg is futtatható vagy telepíthető az Azure-ba; kövesd az útmutatást a `quiz-app` mappában. Folyamatosan lokalizáljuk őket. ## 🎓 Kezdőknek szánt példák **Új vagy az adatelemzésben?** Külön [példakönyvtárat](examples/README.md) hoztunk létre egyszerű, jól kommentált kóddal, hogy segítsünk az indulásban: - 🌟 **Hello World** - Az első adatelemző programod - 📂 **Adatok betöltése** - Tanuld meg adatállományok olvasását és feltérképezését - 📊 **Egyszerű elemzés** - Statisztikák számítása és minták keresése - 📈 **Alapvető vizualizáció** - Diagramok és grafikonok készítése - 🔬 **Valós projektek** - Teljes munkafolyamat az elejétől a végéig Minden példa részletes kommentárokat tartalmaz, amelyek minden lépést elmagyaráznak, így tökéletesek abszolút kezdőknek! 👉 **[Kezdj a példákkal](examples/README.md)** 👈 ## Leckék |![ Összefoglaló @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/hu/00-Roadmap.4905d6567dff4753.webp)| |:---:| | Adatelemzés kezdőknek: Útvonalterv - _Összefoglaló [@nitya](https://twitter.com/nitya) tollából_ | | Lecke száma | Téma | Lecke csoportosítás | Tanulási célok | Link a leckéhez | Szerző | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | | 01 | Adatelemzés meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Tanuld meg az adatelemzés alapfogalmait és hogy mi a kapcsolata a mesterséges intelligenciával, gépi tanulással és a big datával. | [lecke](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [videó](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 02 | Adatelemzési etika | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Az adatetikával kapcsolatos fogalmak, kihívások és keretrendszerek. | [lecke](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | | 03 | Adat meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Hogyan osztályozzuk az adatokat és milyen gyakori forrásaik vannak. | [lecke](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 04 | Bevezetés a statisztikába és valószínűségszámításba | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | A valószínűség és statisztika matematikai módszerei az adatok megértéséhez. | [lecke](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [videó](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 05 | Relációs adatok kezelése | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a relációs adatokba és alapok a relációs adatok felfedezéséhez és elemzéséhez a Strukturált Lekérdező Nyelv, azaz SQL (ejtsd: "szíkvel") segítségével. | [lecke](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | | 06 | Nem relációs adatok kezelése | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a nem relációs adatokba, ezek fajtáiba és a dokumentum adatbázisok felfedezésének, elemzésének alapjaiba. | [lecke](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| | 07 | Python használata | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Python alapjai adatfeltárásra, például a Pandas könyvtárakkal. Ajánlott a Python programozás alapjainak ismerete. | [lecke](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [videó](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | | 08 | Adatelőkészítés | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Témák az adattisztításról és az adat átalakításáról a hiányzó, pontatlan vagy hiányos adatok kezeléséhez. | [lecke](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | | 09 | Mennyiségek vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Tanuld meg, hogyan használjuk a Matplotlib-et madáradatok vizualizálásához 🦆 | [lecke](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 10 | Az adatok eloszlásának vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Megfigyelések és trendek vizualizálása egy intervallumon belül. | [lecke](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 11 | Arányok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Diszkrét és csoportos százalékok vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 12 | Kapcsolatok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Az adathalmazok és változóik közötti kapcsolatok és korrelációk vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 13 | Értelmes vizualizációk | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Technológiák és útmutató az értékes vizualizációk készítéséhez a hatékony problémamegoldás és betekintés érdekében. | [lecke](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | | 14 | Bevezetés az adatelemzési életciklusba | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bevezetés az adatelemzés életciklusába és az első lépésbe: adatgyűjtés és -kivonás. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | 15 | Elemzés | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adatelemzési életciklus ezen szakasza az adatokat elemző technikákra koncentrál. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | | 16 | Kommunikáció | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adatelemzési életciklus ezen szakasza az adatból származó felismerések bemutatására fókuszál úgy, hogy az döntéshozók számára könnyebben érthető legyen. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | | 17 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ez a leckesorozat bemutatja az adatelemzést a felhőben és annak előnyeit. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 18 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek tanítása Low Code eszközökkel. |[lecke](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 19 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek telepítése az Azure Machine Learning Studio segítségével. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | | 20 | Adattudomány a valóságban | [A valóságban](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Valós világban végzett adattudományi projektek. | [lecke](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## GitHub Codespaces Kövessük az alábbi lépéseket ennek a mintának a Codespace-ben való megnyitásához: 1. Kattints a Code legördülő menüre és válaszd az Open with Codespaces opciót. 2. Válaszd a + New codespace lehetőséget az ablak alján. További információért tekintsd meg a [GitHub dokumentációját](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace). ## VSCode Remote - Konténerek Kövessük az alábbi lépéseket ennek a tárolónak a helyi gépről és a VSCode-ból a VS Code Remote - Containers kiterjesztéssel történő megnyitásához: 1. Ha ez az első alkalom, hogy fejlesztési konténert használsz, győződj meg róla, hogy a rendszered megfelel az előfeltételeknek (pl. telepítve van a Docker) a [kezdő dokumentációban](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started). A tárház használatához megnyithatod azt izolált Docker kötetben: **Megjegyzés**: A háttérben a Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** parancsot használja a forráskód Docker kötetbe történő klónozásához, ahelyett, hogy a helyi fájlrendszerbe másolná. A [Tömeges tárolók](https://docs.docker.com/storage/volumes/) a rendszertartalom megőrzésének preferált módja. Vagy megnyithatsz a tárház helyi példányt vagy letöltött változatát: - Klónozd a tárházat helyi fájlrendszeredre. - Nyomj F1-et, és válaszd a **Remote-Containers: Open Folder in Container...** parancsot. - Válaszd ki a klónozott mappa másolatát, várd meg, amíg a konténer elindul, és próbáld ki. ## Offline elérés Offline is futtathatod ezt a dokumentációt a [Docsify](https://docsify.js.org/#/) segítségével. Forkold ezt a repo-t, [telepítsd a Docsify-t](https://docsify.js.org/#/quickstart) a helyi gépeden, majd a repo gyökérmappájában indítsd el a `docsify serve` parancsot. A weboldal a 3000-es porton lesz elérhető a localhoston: `localhost:3000`. > Megjegyzés: a jegyzetfüzetek nem jelennek meg Docsify-val, így ha jegyzetfüzetet kell futtatnod, azt külön tedd meg VS Code-ban Python kernel használatával. ## Egyéb tananyagok Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg: ### LangChain [![LangChain4j kezdőknek](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 kezdőknek](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 kezdőknek](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 / Ügynökök [![AZD kezdőknek](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 kezdőknek](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 kezdőknek](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 ügynökök kezdőknek](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) --- ### Generatív AI sorozat [![Generatív AI kezdőknek](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) [![Generatív 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) [![Generatív 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) [![Generatív 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) --- ### Alapvető tanulás [![Gépi tanulás kezdőknek](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) [![Adattudomány kezdőknek](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) [![Mesterséges intelligencia kezdőknek](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) [![Kiberbiztonság kezdőknek](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) [![Webfejlesztés kezdőknek](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 kezdőknek](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 fejlesztés kezdőknek](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 sorozat [![Copilot AI páros programozáshoz](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 C#/.NET fejlesztéshez](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 kalandok](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) ## Segítség kérése **Problémába ütköztél?** Nézd meg [Hibakeresési útmutatónkat](TROUBLESHOOTING.md), ahol gyakori problémák megoldásait találod. Ha elakadsz, vagy kérdésed van az AI alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban, csatlakozz tanulótársaidhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP-ről folytatott beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak, és a tudás szabadon megosztásra kerül. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Ha termék visszajelzésed vagy hibajelentésed van fejlesztés közben, látogass el ide: [![Microsoft Foundry Fejlesztői Fórum](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) --- **Nyilatkozat**: Ezt a dokumentumot az AI fordító szolgáltatás, a [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével fordítottuk le. Bár igyekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum anyanyelvi változatát tekintse a hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén professzionális, emberi fordítást javaslunk. Semmilyen felelősséget nem vállalunk az ebből a fordításból eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.