## Для викладачів Хочете використовувати цю навчальну програму у своєму класі? Будь ласка, не соромтеся! Насправді, ви можете використовувати її безпосередньо в GitHub, скориставшись GitHub Classroom. Для цього зробіть форк цього репозиторію. Вам потрібно буде створити окремий репозиторій для кожного уроку, тому необхідно витягнути кожну папку в окремий репозиторій. Таким чином, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) зможе обробляти кожен урок окремо. Ці [детальні інструкції](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) допоможуть вам зрозуміти, як налаштувати ваш клас. ## Використання репозиторію в поточному вигляді Якщо ви хочете використовувати цей репозиторій у його поточному стані, без використання GitHub Classroom, це також можливо. Вам потрібно буде повідомити своїм студентам, над яким уроком працювати разом. В онлайн-форматі (Zoom, Teams або інші) ви можете створювати кімнати для обговорень для проходження вікторин і наставляти студентів, щоб підготувати їх до навчання. Потім запросіть студентів пройти вікторини та подати свої відповіді у вигляді 'issues' у певний час. Ви можете зробити те саме із завданнями, якщо хочете, щоб студенти працювали спільно у відкритому середовищі. Якщо ви віддаєте перевагу більш приватному формату, попросіть своїх студентів форкнути навчальну програму, урок за уроком, у свої власні приватні репозиторії GitHub і надати вам доступ. Тоді вони зможуть проходити вікторини та виконувати завдання приватно, подаючи їх вам через issues у вашому класному репозиторії. Існує багато способів організувати це в онлайн-класі. Будь ласка, повідомте нам, що працює найкраще для вас! ## Що включено в цю навчальну програму: 20 уроків, 40 вікторин і 20 завдань. До уроків додаються скетчноути для візуальних учнів. Багато уроків доступні як для Python, так і для R, і їх можна виконувати за допомогою Jupyter notebooks у VS Code. Дізнайтеся більше про те, як налаштувати свій клас для використання цього технічного стеку: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks. Усі скетчноути, включаючи постер великого формату, знаходяться в [цій папці](../../sketchnotes). Вся навчальна програма доступна [у форматі PDF](../../pdf/readme.pdf). Ви також можете запустити цю навчальну програму як автономний, офлайн-дружній вебсайт, використовуючи [Docsify](https://docsify.js.org/#/). [Встановіть Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на свій локальний комп'ютер, а потім у кореневій папці вашої локальної копії цього репозиторію введіть `docsify serve`. Вебсайт буде доступний на порту 3000 вашого localhost: `localhost:3000`. Офлайн-дружня версія навчальної програми відкриється як автономна вебсторінка: https://localhost:3000 Уроки згруповані в 6 частин: - 1: Вступ - 1: Визначення науки про дані - 2: Етика - 3: Визначення даних - 4: Огляд ймовірностей і статистики - 2: Робота з даними - 5: Реляційні бази даних - 6: Нереляційні бази даних - 7: Python - 8: Підготовка даних - 3: Візуалізація даних - 9: Візуалізація кількостей - 10: Візуалізація розподілів - 11: Візуалізація пропорцій - 12: Візуалізація взаємозв'язків - 13: Змістовні візуалізації - 4: Життєвий цикл науки про дані - 14: Вступ - 15: Аналіз - 16: Комунікація - 5: Наука про дані в хмарі - 17: Вступ - 18: Низькокодові опції - 19: Azure - 6: Наука про дані в реальному світі - 20: Огляд ## Поділіться своїми думками! Ми хочемо, щоб ця навчальна програма працювала для вас і ваших студентів. Будь ласка, залишайте свої відгуки на дошках обговорень! Не соромтеся створювати класну зону на дошках обговорень для ваших студентів. --- **Відмова від відповідальності**: Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.