# ഇൻസ്റ്റലേഷൻ ഗൈഡ്

ഈ ഗൈഡ് ഡാറ്റാ സയൻസ് ഫോർ ബിഗിനേഴ്സ് പാഠ്യപദ്ധതിയുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കുന്നതിൽ സഹായിക്കും.

## ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

- [ആവശ്യമായ മുൻകൂട്ടി അറിവുകൾ](../..)
- [വേഗത്തിലുള്ള ആരംഭ ഓപ്ഷനുകൾ](../..)
- [ലോകൽ ഇൻസ്റ്റലേഷൻ](../..)
- [നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റലേഷൻ പരിശോധിക്കുക](../..)

## ആവശ്യമായ മുൻകൂട്ടി അറിവുകൾ

തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങൾക്കുണ്ടാകേണ്ടത്:

- കമാൻഡ് ലൈൻ/ടെർമിനലുമായി അടിസ്ഥാന പരിചയം
- ഒരു GitHub അക്കൗണ്ട് (ഉചിതം)
- പ്രാഥമിക സജ്ജീകരണത്തിനായി സ്ഥിരമായ ഇന്റർനെറ്റ് കണക്ഷൻ

## വേഗത്തിലുള്ള ആരംഭ ഓപ്ഷനുകൾ

### ഓപ്ഷൻ 1: GitHub Codespaces (ബിഗിനേഴ്സിന് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു)

ആരാധ്യമായ രീതിയിൽ തുടങ്ങാനുള്ള ഏറ്റവും എളുപ്പവഴി GitHub Codespaces ആണ്, ഇത് നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ പൂർണ്ണമായ ഡെവലപ്പ്മെന്റ് പരിസ്ഥിതി നൽകുന്നു.

1. [റിപ്പോസിറ്ററി](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners) സന്ദർശിക്കുക
2. **Code** ഡ്രോപ്പ്ഡൗൺ മെനുവിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക
3. **Codespaces** ടാബ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
4. **Create codespace on main** ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക
5. പരിസ്ഥിതി ആരംഭിക്കാൻ കാത്തിരിക്കുക (2-3 മിനിറ്റ്)

നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി ഇപ്പോൾ എല്ലാ ആശ്രിതങ്ങളും മുൻകൂട്ടി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത നിലയിലാണ്!

### ഓപ്ഷൻ 2: ലോകൽ ഡെവലപ്പ്മെന്റ്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കമ്പ്യൂട്ടറിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ, താഴെ നൽകിയ വിശദമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുക.

## ലോകൽ ഇൻസ്റ്റലേഷൻ

### ഘട്ടം 1: Git ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

Git റിപ്പോസിറ്ററി ക്ലോൺ ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ മാറ്റങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും ആവശ്യമാണ്.

**Windows:**
- [git-scm.com](https://git-scm.com/download/win) ൽ നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക
- ഡിഫോൾട്ട് സെറ്റിംഗുകളോടെ ഇൻസ്റ്റാളർ റൺ ചെയ്യുക

**macOS:**
- Homebrew വഴി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക: `brew install git`
- അല്ലെങ്കിൽ [git-scm.com](https://git-scm.com/download/mac) ൽ നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക

**Linux:**
```bash
# ഡെബിയൻ/ഉബുണ്ടു
sudo apt-get update
sudo apt-get install git

# ഫെഡോറ
sudo dnf install git

# ആർച്ച്
sudo pacman -S git
```

### ഘട്ടം 2: റിപ്പോസിറ്ററി ക്ലോൺ ചെയ്യുക

```bash
# റിപ്പോസിറ്ററി ക്ലോൺ ചെയ്യുക
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git

# ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക
cd Data-Science-For-Beginners
```

### ഘട്ടം 3: Python, Jupyter ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

ഡാറ്റാ സയൻസ് പാഠങ്ങൾക്കായി Python 3.7 അല്ലെങ്കിൽ അതിനുമുകളിൽ വേണം.

**Windows:**
1. [python.org](https://www.python.org/downloads/) ൽ നിന്ന് Python ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക
2. ഇൻസ്റ്റലേഷനിൽ "Add Python to PATH" തിരഞ്ഞെടുക്കുക
3. ഇൻസ്റ്റലേഷൻ സ്ഥിരീകരിക്കുക:
```bash
python --version
```

**macOS:**
```bash
# ഹോംബ്രൂ ഉപയോഗിക്കുന്നു
brew install python3

# ഇൻസ്റ്റലേഷൻ സ്ഥിരീകരിക്കുക
python3 --version
```

**Linux:**
```bash
# മിക്ക ലിനക്സ് വിതരണങ്ങളിലും പൈതൺ മുൻകൂട്ടി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിരിക്കുന്നു
python3 --version

# ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ:
# ഡെബിയൻ/ഉബുണ്ടു
sudo apt-get install python3 python3-pip

# ഫെഡോറാ
sudo dnf install python3 python3-pip
```

### ഘട്ടം 4: Python പരിസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കുക

ആശ്രിതങ്ങൾ വേർതിരിച്ച് സൂക്ഷിക്കാൻ വിർച്വൽ എൻവയോൺമെന്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

```bash
# ഒരു വെർച്വൽ എൻവയോൺമെന്റ് സൃഷ്ടിക്കുക
python -m venv venv

# വെർച്വൽ എൻവയോൺമെന്റ് സജീവമാക്കുക
# വിൻഡോസ്-ൽ:
venv\Scripts\activate

# മാക്‌ഒഎസ്/ലിനക്സ്-ൽ:
source venv/bin/activate
```

### ഘട്ടം 5: Python പാക്കേജുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

ആവശ്യമായ ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക:

```bash
pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
```

### ഘട്ടം 6: Node.js, npm ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക (ക്വിസ് ആപ്പിനായി)

ക്വിസ് ആപ്പിന് Node.js, npm ആവശ്യമാണ്.

**Windows/macOS:**
- [nodejs.org](https://nodejs.org/) (LTS പതിപ്പ് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു) ൽ നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക
- ഇൻസ്റ്റാളർ റൺ ചെയ്യുക

**Linux:**
```bash
# ഡെബിയൻ/ഉബുണ്ടു
# മുന്നറിയിപ്പ്: ഇന്റർനെറ്റിൽ നിന്നുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നേരിട്ട് ബാഷിലേക്ക് പൈപ്പ് ചെയ്യുന്നത് സുരക്ഷാ അപകടം ഉണ്ടാക്കാം.
# സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അവലോകനം ചെയ്യാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു:
#   curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
#   less setup_lts.x
# പിന്നീട് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:
#   sudo -E bash setup_lts.x
#
# അല്ലെങ്കിൽ, താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഒറ്റ വരി കോഡ് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം അപകടത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാം:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

# ഫെഡോറ
sudo dnf install nodejs

# ഇൻസ്റ്റലേഷൻ സ്ഥിരീകരിക്കുക
node --version
npm --version
```

### ഘട്ടം 7: ക്വിസ് ആപ്പ് ആശ്രിതങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

```bash
# ക്വിസ് ആപ്പ് ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക
cd quiz-app

# ആശ്രിതങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക
npm install

# റൂട്ട് ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് മടങ്ങുക
cd ..
```

### ഘട്ടം 8: Docsify ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക (ഐച്ഛികം)

ഓഫ്‌ലൈൻ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ:

```bash
npm install -g docsify-cli
```

## നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റലേഷൻ പരിശോധിക്കുക

### Python, Jupyter ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുക

```bash
# നിങ്ങളുടെ വെർച്വൽ എൻവയോൺമെന്റ് ഇതിനകം സജീവമല്ലെങ്കിൽ സജീവമാക്കുക
# വിൻഡോസ്-ൽ:
venv\Scripts\activate
# മാക്‌ഓഎസ്/ലിനക്സ്-ൽ:
source venv/bin/activate

# ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്‌ബുക്ക് ആരംഭിക്കുക
jupyter notebook
```

നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസർ Jupyter ഇന്റർഫേസ് തുറക്കും. നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ ഏതെങ്കിലും പാഠത്തിന്റെ `.ipynb` ഫയലിലേക്ക് പോകാം.

### ക്വിസ് ആപ്പ് ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുക

```bash
# ക്വിസ് ആപ്പിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക
cd quiz-app

# ഡെവലപ്പ്മെന്റ് സെർവർ ആരംഭിക്കുക
npm run serve
```

ക്വിസ് ആപ്പ് `http://localhost:8080` (അല്ലെങ്കിൽ 8080 തിരക്കുള്ള പക്ഷം മറ്റൊരു പോർട്ട്) ൽ ലഭ്യമായിരിക്കണം.

### ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സർവർ ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുക

```bash
# റിപ്പോസിറ്ററിയുടെ റൂട്ട് ഡയറക്ടറിയിൽ നിന്ന്
docsify serve
```

ഡോക്യുമെന്റേഷൻ `http://localhost:3000` ൽ ലഭ്യമായിരിക്കണം.

## VS Code Dev Containers ഉപയോഗിക്കൽ

Docker ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, VS Code Dev Containers ഉപയോഗിക്കാം:

1. [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop) ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക
2. [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക
3. [Remote - Containers extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers) ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക
4. റിപ്പോസിറ്ററി VS Code ൽ തുറക്കുക
5. `F1` അമർത്തി "Remote-Containers: Reopen in Container" തിരഞ്ഞെടുക്കുക
6. കണ്ടെയ്‌നർ നിർമ്മിക്കാൻ കാത്തിരിക്കുക (ആദ്യ തവണ മാത്രം)

## അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ

- പാഠ്യപദ്ധതിയുടെ അവലോകനത്തിന് [README.md](README.md) പരിശോധിക്കുക
- സാധാരണ പ്രവൃത്തികൾക്കും ഉദാഹരണങ്ങൾക്കും [USAGE.md](USAGE.md) വായിക്കുക
- പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുമ്പോൾ [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) പരിശോധിക്കുക
- സംഭാവനകൾ നൽകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) വായിക്കുക

## സഹായം നേടുക

പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുമ്പോൾ:

1. [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) ഗൈഡ് പരിശോധിക്കുക
2. നിലവിലുള്ള [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues) തിരയുക
3. ഞങ്ങളുടെ [Discord community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) ൽ ചേരുക
4. നിങ്ങളുടെ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് വിശദമായ വിവരങ്ങളോടെ പുതിയ ഒരു ഇഷ്യൂ സൃഷ്ടിക്കുക

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**അസൂയാ**:  
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->