|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "7c31d1a22c746b1d0f0582d4f54702ba",
|
|
|
"translation_date": "2025-12-24T23:32:19+00:00",
|
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
|
"language_code": "tr"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - Bir Müfredat
|
|
|
|
|
|
[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
|
|
|
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
|
|
|
[](http://makeapullrequest.com)
|
|
|
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
|
|
Microsoft'taki Azure Cloud Advocates, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredatı sunmaktan memnuniyet duyar. Her ders, ders öncesi ve ders sonrası quiz'leri, dersi tamamlamak için yazılı talimatları, bir çözümü ve bir ödevi içerir. Proje tabanlı pedagojiyle, inşa ederken öğrenmenizi sağlıyoruz; yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir.
|
|
|
|
|
|
**Yazarlarımıza içten teşekkürler:** [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).
|
|
|
|
|
|
**🙏 Özel teşekkürler 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) yazarlarımıza, inceleyicilerimize ve içerik katkıcılarımıza,** özellikle 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/)
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|:---:|
|
|
|
| Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
|
|
### 🌐 Çok Dilli Destek
|
|
|
|
|
|
#### GitHub Action ile Desteklenir (Otomatik ve Her Zaman Güncel)
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
|
[Arapça](../ar/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Burmaca (Myanmar)](../my/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Çince (Geleneksel, Makao)](../mo/README.md) | [Çince (Geleneksel, Tayvan)](../tw/README.md) | [Hırvatça](../hr/README.md) | [Çekçe](../cs/README.md) | [Danca](../da/README.md) | [Hollandaca](../nl/README.md) | [Estonca](../et/README.md) | [Fince](../fi/README.md) | [Fransızca](../fr/README.md) | [Almanca](../de/README.md) | [Yunanca](../el/README.md) | [İbranice](../he/README.md) | [Hintçe](../hi/README.md) | [Macarca](../hu/README.md) | [Endonezyaca](../id/README.md) | [İtalyanca](../it/README.md) | [Japonca](../ja/README.md) | [Kannadaca](../kn/README.md) | [Korece](../ko/README.md) | [Litvanca](../lt/README.md) | [Malayca](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathice](../mr/README.md) | [Nepalce](../ne/README.md) | [Nijerya Pidgin](../pcm/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Farsça (Farsi)](../fa/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../br/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt/README.md) | [Pencapça (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumence](../ro/README.md) | [Rusça](../ru/README.md) | [Sırpça (Kiril)](../sr/README.md) | [Slovakça](../sk/README.md) | [Slovence](../sl/README.md) | [İspanyolca](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [İsveççe](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipin)](../tl/README.md) | [Tamilce](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tayca](../th/README.md) | [Türkçe](./README.md) | [Ukraynaca](../uk/README.md) | [Urduca](../ur/README.md) | [Vietnamca](../vi/README.md)
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
|
|
**Ek çeviri dilleri isterseniz desteklenen diller [burada](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) listelenmiştir**
|
|
|
|
|
|
#### Topluluğumuza Katılın
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Yapay Zeka ile öğrenme serimiz Discord'da devam ediyor, daha fazla bilgi almak ve bize katılmak için 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) sayfasını ziyaret edin. GitHub Copilot'ı Veri Bilimi için kullanmaya dair ipuçları ve püf noktaları edineceksiniz.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Öğrenci misiniz?
|
|
|
|
|
|
Aşağıdaki kaynaklarla başlayın:
|
|
|
|
|
|
- [Öğrenci Merkezi sayfası](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Bu sayfada, başlangıç kaynakları, Öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yolları bulacaksınız. Bu, yer işaretlerine eklemek isteyeceğiniz ve içerikleri en az aylık olarak güncellediğimiz için zaman zaman kontrol etmeniz gereken bir sayfadır.
|
|
|
- [Microsoft Learn Öğrenci Elçileri](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın; bu, Microsoft'a giriş yolunuz olabilir.
|
|
|
|
|
|
# Başlarken
|
|
|
|
|
|
## 📚 Belgeler
|
|
|
|
|
|
- **[Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)** - Yeni başlayanlar için adım adım kurulum talimatları
|
|
|
- **[Kullanım Kılavuzu](USAGE.md)** - Örnekler ve yaygın iş akışları
|
|
|
- **[Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md)** - Yaygın sorunlara çözümler
|
|
|
- **[Katkıda Bulunma Kılavuzu](CONTRIBUTING.md)** - Bu projeye nasıl katkıda bulunulur
|
|
|
- **[Öğretmenler için](for-teachers.md)** - Öğretim rehberi ve sınıf kaynakları
|
|
|
|
|
|
## 👨🎓 Öğrenciler için
|
|
|
> **Tamamen Yeni Başlayanlar**: Veri bilimine yeni misiniz? Başlangıç dostu [örneklerimizle](examples/README.md) başlayın! Bu basit, iyi yorumlanmış örnekler, tam müfredata dalmadan önce temel kavramları anlamanıza yardımcı olacaktır.
|
|
|
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**: bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm depoyu fork'layın ve alıştırmaları ders öncesi bir quiz ile başlayarak kendi başınıza tamamlayın. Ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Projeleri, çözüm kodunu kopyalamak yerine dersleri anlayarak oluşturmaya çalışın; yine de, proje odaklı her dersin /solutions klasörlerinde o kod mevcuttur. Bir diğer fikir de arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturarak içeriği birlikte gözden geçirmektir. Daha ileri çalışmalar için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) öneriyoruz.
|
|
|
|
|
|
**Hızlı Başlangıç:**
|
|
|
1. Ortamınızı kurmak için [Kurulum Kılavuzu](INSTALLATION.md)'nu kontrol edin
|
|
|
2. Müfredatla nasıl çalışılacağını öğrenmek için [Kullanım Kılavuzu](USAGE.md)'nu gözden geçirin
|
|
|
3. Ders 1 ile başlayın ve sırayla ilerleyin
|
|
|
4. Destek için [Discord topluluğumuza](https://aka.ms/ds4beginners/discord) katılın
|
|
|
|
|
|
## 👩🏫 Öğretmenler için
|
|
|
|
|
|
> **Öğretmenler**: bu müfredatı nasıl kullanacağınıza dair bazı önerileri [ekledik](for-teachers.md). Geri bildirimlerinizi [tartışma forumumuzda](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) duymaktan memnun oluruz!
|
|
|
|
|
|
## Ekibi Tanıyın
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Tanıtım videosu")
|
|
|
|
|
|
**Gif hazırlayan** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
> 🎥 Projeyi ve onu oluşturan kişileri anlatan bir video için yukarıdaki resme tıklayın!
|
|
|
|
|
|
## Pedagoji
|
|
|
|
|
|
Bu müfredatı oluştururken iki öğretim ilkesi seçtik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık aralıklarla kısa sınavlar içermesini sağlamak. Bu serinin sonunda öğrenciler etik kavramlar, veri hazırlama, verilerle çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım örnekleri ve daha fazlası dahil olmak üzere veri biliminin temel ilkelerini öğrenmiş olacaklar.
|
|
|
|
|
|
Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir quiz öğrencinin bir konu öğrenme niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz daha fazla bilgilerinin korunmasını sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı ya da bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir.
|
|
|
|
|
|
> [Davranış Kuralları](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!
|
|
|
|
|
|
## Her ders şunları içerir:
|
|
|
|
|
|
- İsteğe bağlı sketchnote
|
|
|
- İsteğe bağlı destekleyici video
|
|
|
- Ders öncesi ısındırma sınavı
|
|
|
- Yazılı ders
|
|
|
- Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl inşa edeceğinize dair adım adım rehberler
|
|
|
- Bilgi yoklamaları
|
|
|
- Bir meydan okuma
|
|
|
- Ek okuma
|
|
|
- Ödev
|
|
|
- [Ders sonrası sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
|
|
|
|
|
> **Sınavlarla ilgili bir not**: Tüm sınavlar Quiz-App klasöründe yer almakta olup, her biri üç sorudan oluşan toplam 40 sınav bulunmaktadır. Derslerin içinden bağlantı verilmektedir, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; talimatlar `quiz-app` klasöründe bulunmaktadır. Kademeli olarak yerelleştirilmektedir.
|
|
|
|
|
|
## 🎓 Yeni Başlayanlar için Örnekler
|
|
|
|
|
|
**Veri bilimine yeni misiniz?** Başlarken yardımcı olmak için basit, iyi yorumlanmış kod içeren özel bir [örnekler dizini](examples/README.md) oluşturduk:
|
|
|
|
|
|
- 🌟 **Merhaba Dünya** - İlk veri bilimi programınız
|
|
|
- 📂 **Veri Yükleme** - Veri kümelerini okumayı ve keşfetmeyi öğrenin
|
|
|
- 📊 **Basit Analiz** - İstatistik hesaplayın ve kalıpları bulun
|
|
|
- 📈 **Temel Görselleştirme** - Grafikler ve çizelgeler oluşturun
|
|
|
- 🔬 **Gerçek Dünya Projesi** - Baştan sona tamamlanan iş akışı
|
|
|
|
|
|
Her örnek, her adımı açıklayan ayrıntılı yorumlar içerir, bu da onları tam anlamıyla yeni başlayanlar için mükemmel kılar!
|
|
|
|
|
|
👉 **[Örneklerle başlayın](examples/README.md)** 👈
|
|
|
|
|
|
## Dersler
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|:---:|
|
|
|
| Veri Bilimine Yeni Başlayanlar: Yol Haritası - _Sketchnote [@nitya](https://twitter.com/nitya) tarafından_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Ders Numarası | Konu | Ders Gruplaması | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar |
|
|
|
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
|
|
| 01 | Veri Bilimini Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri biliminin temel kavramlarını ve bunun yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile nasıl ilişkili olduğunu öğrenin. | [ders](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 02 | Veri Bilimi Etiği | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veri etiği kavramları, zorluklar ve çerçeveler. | [ders](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
| 03 | Veriyi Tanımlama | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları. | [ders](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 04 | İstatistik ve Olasılığa Giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Veriyi anlamak için olasılık ve istatistiğin matematiksel teknikleri. | [ders](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 05 | İlişkisel Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel veriye giriş ve Yapısal Sorgu Dili (SQL, “see-quell” okunur) ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
|
|
| 06 | NoSQL Veri ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | İlişkisel olmayan veriye giriş, çeşitli türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri. | [ders](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
|
|
| 07 | Python ile Çalışma | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanımının temelleri. Temel Python programlama bilgisi önerilir. | [ders](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 08 | Veri Hazırlama | [Veri ile Çalışma](2-Working-With-Data/README.md) | Eksik, hatalı veya eksik verilerle başa çıkmak için veriyi temizleme ve dönüştürme teknikleri. | [ders](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 09 | Miktarları Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlib kullanarak kuş verilerini nasıl görselleştireceğinizi öğrenin 🦆 | [ders](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 10 | Veri Dağılımlarını Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Bir aralık içindeki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 11 | Oranları Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Kesikli ve gruplanmış yüzdeleri görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 12 | İlişkileri Görselleştirme | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Veri kümeleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme. | [ders](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 13 | Anlamlı Görselleştirmeler | [Data Visualization](3-Data-Visualization/README.md) | Görselleştirmelerinizi etkili problem çözme ve içgörüler için değerli hale getirmek üzere teknikler ve rehberlik. | [ders](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 14 | Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsüne giriş ve veri edinme ve çıkarma adımı. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 15 | Analiz Etme | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması veriyi analiz etme tekniklerine odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
|
|
| 16 | İletişim | [Yaşam Döngüsü](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, karar vericilerin anlamasını kolaylaştıracak şekilde veriden elde edilen içgörüleri sunmaya odaklanır. | [ders](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
|
|
| 17 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Bu ders serisi bulutta veri bilimini ve faydalarını tanıtır. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 18 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Düşük Kod araçları kullanılarak modellerin eğitilmesi. |[ders](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 19 | Bulutta Veri Bilimi | [Bulut Verisi](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modelleri Azure Machine Learning Studio ile dağıtma. | [ders](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 20 | Gerçek Dünyada Veri Bilimi | [Sahada](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler. | [ders](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
|
|
## GitHub Codespaces
|
|
|
|
|
|
Bu örneği bir Codespace içinde açmak için şu adımları izleyin:
|
|
|
1. Code açılır menüsüne tıklayın ve Open with Codespaces seçeneğini seçin.
|
|
|
2. Panelin altındaki + New codespace seçeneğini seçin.
|
|
|
Daha fazla bilgi için [GitHub belgeleri](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) sayfasına bakın.
|
|
|
|
|
|
## VSCode Remote - Containers
|
|
|
Yerel makineniz ve VSCode'u kullanarak bu depoyu bir konteyner içinde açmak için (VS Code Remote - Containers uzantısını kullanarak) şu adımları izleyin:
|
|
|
|
|
|
1. Eğer bu geliştirme konteynerini ilk kez kullanıyorsanız, sisteminizin önkoşulları karşıladığından emin olun (ör. Docker yüklü olsun) için [başlarken belgelerine](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) bakın.
|
|
|
|
|
|
Bu depoyu kullanmak için, depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz:
|
|
|
|
|
|
**Not**: İşin perde arkasında, kaynak kodunu yerel dosya sistemine değil bir Docker hacmine klonlamak için Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** komutunu kullanacaktır. [Hacimler](https://docs.docker.com/storage/volumes/) konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır.
|
|
|
|
|
|
Veya yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir depo sürümünü açın:
|
|
|
|
|
|
- Bu depoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
|
|
|
- F1'e basın ve **Remote-Containers: Open Folder in Container...** komutunu seçin.
|
|
|
- Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlatılmasını bekleyin ve deneyin.
|
|
|
|
|
|
## Çevrimdışı erişim
|
|
|
|
|
|
Bu dökümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu fork'layın, yerel makinenize [Docsify'ı yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart), sonra bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
> Not, notebook'lar Docsify aracılığıyla render edilmeyecektir, bu yüzden bir notebook çalıştırmanız gerektiğinde bunu ayrı olarak VS Code'da bir Python kernel ile yapın.
|
|
|
|
|
|
## Diğer Müfredatlar
|
|
|
|
|
|
Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın:
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
|
|
|
### LangChain
|
|
|
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
|
|
|
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agents
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Üretken Yapay Zeka Serisi
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Temel Öğrenme
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
|
|
|
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Copilot Serisi
|
|
|
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
|
|
|
|
|
|
## Yardım Alma
|
|
|
|
|
|
**Sorun mu yaşıyorsunuz?** Yaygın sorunlara çözümler için [Sorun Giderme Kılavuzumuza](TROUBLESHOOTING.md) göz atın.
|
|
|
|
|
|
Eğer takılırsanız veya yapay zeka uygulamaları oluşturma hakkında herhangi bir sorunuz olursa, MCP hakkında tartışmalarda diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle katılın. Soruların hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Ürün geri bildiriminiz veya geliştirme sırasında karşılaştığınız hatalar için şu adresi ziyaret edin:
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
|
**Feragatname**:
|
|
|
Bu belge, yapay zeka çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belge kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumdan sorumlu değiliz.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
