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# Installationsanleitung
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Diese Anleitung hilft Ihnen, Ihre Umgebung für die Arbeit mit dem Data Science for Beginners-Lehrplan einzurichten.
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## Inhaltsverzeichnis
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- [Voraussetzungen](../..)
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- [Schnellstart-Optionen](../..)
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- [Lokale Installation](../..)
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- [Installation überprüfen](../..)
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## Voraussetzungen
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Bevor Sie beginnen, sollten Sie Folgendes haben:
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- Grundkenntnisse im Umgang mit der Kommandozeile/Terminal
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- Ein GitHub-Konto (kostenlos)
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- Stabile Internetverbindung für die Ersteinrichtung
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## Schnellstart-Optionen
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### Option 1: GitHub Codespaces (Empfohlen für Anfänger)
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Der einfachste Weg, um zu starten, ist GitHub Codespaces, das eine vollständige Entwicklungsumgebung direkt in Ihrem Browser bereitstellt.
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1. Gehen Sie zum [Repository](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners)
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2. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü **Code**
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3. Wählen Sie den Tab **Codespaces**
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4. Klicken Sie auf **Create codespace on main**
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5. Warten Sie, bis die Umgebung initialisiert ist (2-3 Minuten)
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Ihre Umgebung ist jetzt bereit mit allen vorinstallierten Abhängigkeiten!
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### Option 2: Lokale Entwicklung
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Wenn Sie auf Ihrem eigenen Computer arbeiten möchten, folgen Sie den detaillierten Anweisungen unten.
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## Lokale Installation
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### Schritt 1: Git installieren
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Git wird benötigt, um das Repository zu klonen und Ihre Änderungen zu verfolgen.
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**Windows:**
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- Herunterladen von [git-scm.com](https://git-scm.com/download/win)
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- Führen Sie den Installer mit den Standardeinstellungen aus
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**macOS:**
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- Installation über Homebrew: `brew install git`
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- Oder herunterladen von [git-scm.com](https://git-scm.com/download/mac)
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**Linux:**
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```bash
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# Debian/Ubuntu
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install git
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# Fedora
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sudo dnf install git
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# Arch
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sudo pacman -S git
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```
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### Schritt 2: Repository klonen
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```bash
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# Clone the repository
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git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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# Navigate to the directory
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cd Data-Science-For-Beginners
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```
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### Schritt 3: Python und Jupyter installieren
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Python 3.7 oder höher wird für die Data-Science-Lektionen benötigt.
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**Windows:**
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1. Laden Sie Python von [python.org](https://www.python.org/downloads/) herunter
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2. Aktivieren Sie während der Installation die Option "Add Python to PATH"
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3. Installation überprüfen:
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```bash
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python --version
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```
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**macOS:**
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```bash
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# Using Homebrew
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brew install python3
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# Verify installation
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python3 --version
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```
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**Linux:**
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```bash
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# Most Linux distributions come with Python pre-installed
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python3 --version
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# If not installed:
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# Debian/Ubuntu
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sudo apt-get install python3 python3-pip
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# Fedora
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sudo dnf install python3 python3-pip
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```
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### Schritt 4: Python-Umgebung einrichten
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Es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden, um Abhängigkeiten isoliert zu halten.
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```bash
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# Create a virtual environment
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python -m venv venv
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# Activate the virtual environment
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# On Windows:
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venv\Scripts\activate
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# On macOS/Linux:
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source venv/bin/activate
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```
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### Schritt 5: Python-Pakete installieren
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Installieren Sie die erforderlichen Data-Science-Bibliotheken:
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```bash
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pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
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```
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### Schritt 6: Node.js und npm installieren (für Quiz-App)
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Die Quiz-Anwendung benötigt Node.js und npm.
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**Windows/macOS:**
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- Herunterladen von [nodejs.org](https://nodejs.org/) (LTS-Version empfohlen)
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- Führen Sie den Installer aus
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**Linux:**
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```bash
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# Debian/Ubuntu
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# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
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# It is recommended to review the script before running it:
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# curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
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# less setup_lts.x
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# Then run:
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# sudo -E bash setup_lts.x
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#
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# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
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curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
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sudo apt-get install -y nodejs
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# Fedora
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sudo dnf install nodejs
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# Verify installation
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node --version
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npm --version
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```
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### Schritt 7: Abhängigkeiten der Quiz-App installieren
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```bash
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# Navigate to quiz app directory
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cd quiz-app
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# Install dependencies
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npm install
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# Return to root directory
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cd ..
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```
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### Schritt 8: Docsify installieren (Optional)
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Für den Offline-Zugriff auf die Dokumentation:
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```bash
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npm install -g docsify-cli
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```
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## Installation überprüfen
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### Python und Jupyter testen
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```bash
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# Activate your virtual environment if not already activated
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# On Windows:
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venv\Scripts\activate
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# On macOS/Linux:
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source venv/bin/activate
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# Start Jupyter Notebook
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jupyter notebook
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```
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Ihr Browser sollte mit der Jupyter-Oberfläche geöffnet werden. Sie können nun zu einer beliebigen `.ipynb`-Datei einer Lektion navigieren.
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### Quiz-Anwendung testen
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```bash
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# Navigate to quiz app
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cd quiz-app
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# Start development server
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npm run serve
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```
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Die Quiz-App sollte unter `http://localhost:8080` (oder einem anderen Port, falls 8080 belegt ist) verfügbar sein.
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### Dokumentationsserver testen
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```bash
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# From the root directory of the repository
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docsify serve
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```
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Die Dokumentation sollte unter `http://localhost:3000` verfügbar sein.
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## Verwendung von VS Code Dev Containers
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Wenn Sie Docker installiert haben, können Sie VS Code Dev Containers verwenden:
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1. Installieren Sie [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop)
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2. Installieren Sie [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)
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3. Installieren Sie die [Remote - Containers-Erweiterung](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers)
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4. Öffnen Sie das Repository in VS Code
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5. Drücken Sie `F1` und wählen Sie "Remote-Containers: Reopen in Container"
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6. Warten Sie, bis der Container erstellt wird (nur beim ersten Mal)
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## Nächste Schritte
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- Erkunden Sie die [README.md](README.md) für einen Überblick über den Lehrplan
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- Lesen Sie [USAGE.md](USAGE.md) für häufige Workflows und Beispiele
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- Überprüfen Sie [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md), falls Sie auf Probleme stoßen
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- Sehen Sie sich [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) an, wenn Sie beitragen möchten
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## Hilfe erhalten
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Falls Sie auf Probleme stoßen:
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1. Überprüfen Sie die [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)-Anleitung
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2. Durchsuchen Sie bestehende [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues)
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3. Treten Sie unserer [Discord-Community](https://aka.ms/ds4beginners/discord) bei
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4. Erstellen Sie ein neues Issue mit detaillierten Informationen zu Ihrem Problem
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**Haftungsausschluss**:
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