## Mokytojams Norėtumėte naudoti šią mokymo programą savo klasėje? Prašome, naudokitės! Iš tiesų, galite naudoti ją tiesiogiai GitHub platformoje, pasitelkdami GitHub Classroom. Norėdami tai padaryti, sukurkite šio repozitorijos šaką (fork). Jums reikės sukurti atskirą repozitoriją kiekvienai pamokai, todėl turėsite išskirstyti kiekvieną aplanką į atskirą repozitoriją. Tokiu būdu [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) galės atskirai apdoroti kiekvieną pamoką. Šios [išsamios instrukcijos](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) padės jums suprasti, kaip sukurti savo klasę. ## Naudojimasis repozitorija tokia, kokia ji yra Jei norėtumėte naudoti šią repozitoriją tokia, kokia ji yra, be GitHub Classroom, tai taip pat įmanoma. Jums reikės susitarti su savo mokiniais, kurią pamoką nagrinėti kartu. Naudojant internetinį formatą (pvz., Zoom, Teams ar kitą), galite sukurti atskiras grupes testams, o mokinius mentoriauti, kad jie pasiruoštų mokymuisi. Tada pakvieskite mokinius atlikti testus ir pateikti atsakymus kaip „issues“ tam tikru laiku. Tą patį galite daryti ir su užduotimis, jei norite, kad mokiniai dirbtų atvirai ir bendradarbiautų. Jei labiau mėgstate privatesnį formatą, paprašykite mokinių sukurti šios mokymo programos šakas (fork), pamoka po pamokos, savo privačiose GitHub repozitorijose ir suteikti jums prieigą. Tada jie galės atlikti testus ir užduotis privačiai bei pateikti juos jums kaip „issues“ jūsų klasės repozitorijoje. Yra daug būdų, kaip pritaikyti šią mokymo programą internetinėje klasėje. Prašome pranešti, kas jums veikia geriausiai! ## Šioje mokymo programoje yra: 20 pamokų, 40 testų ir 20 užduočių. Pamokas lydi eskizai, skirti vizualiems besimokantiesiems. Daugelis pamokų yra prieinamos tiek Python, tiek R kalbomis ir gali būti atliekamos naudojant Jupyter užrašines (notebooks) VS Code aplinkoje. Sužinokite daugiau apie tai, kaip paruošti savo klasę naudoti šią technologijų bazę: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks. Visi eskizai, įskaitant didelio formato plakatą, yra [šiame aplanke](../../sketchnotes). Visa mokymo programa yra prieinama [PDF formatu](../../pdf/readme.pdf). Taip pat galite paleisti šią mokymo programą kaip atskirą, neprisijungus veikiančią svetainę, naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). [Įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, tada pagrindiniame šios repozitorijos aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama 3000 prievade jūsų vietiniame serveryje: `localhost:3000`. Neprisijungus veikianti mokymo programos versija bus atidaryta kaip atskiras tinklalapis: https://localhost:3000 Pamokos yra suskirstytos į 6 dalis: - 1: Įvadas - 1: Duomenų mokslo apibrėžimas - 2: Etika - 3: Duomenų apibrėžimas - 4: Tikimybių ir statistikos apžvalga - 2: Darbas su duomenimis - 5: Reliacinės duomenų bazės - 6: Nereliacinės duomenų bazės - 7: Python - 8: Duomenų paruošimas - 3: Duomenų vizualizacija - 9: Kiekių vizualizacija - 10: Pasiskirstymų vizualizacija - 11: Proporcijų vizualizacija - 12: Ryšių vizualizacija - 13: Prasmingos vizualizacijos - 4: Duomenų mokslo gyvavimo ciklas - 14: Įvadas - 15: Analizė - 16: Komunikacija - 5: Duomenų mokslas debesyje - 17: Įvadas - 18: Mažo kodo sprendimai - 19: Azure - 6: Duomenų mokslas praktikoje - 20: Apžvalga ## Prašome pasidalinti savo mintimis! Norime, kad ši mokymo programa būtų naudinga jums ir jūsų mokiniams. Prašome pateikti atsiliepimus diskusijų lentose! Drąsiai sukurkite klasės erdvę diskusijų lentose savo mokiniams. --- **Atsakomybės apribojimas**: Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, atkreipkite dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus aiškinimus, kylančius dėl šio vertimo naudojimo.