You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
365 lines
9.7 KiB
365 lines
9.7 KiB
# Használati útmutató
|
|
|
|
Ez az útmutató példákat és gyakori munkafolyamatokat mutat be a "Data Science for Beginners" tananyag használatához.
|
|
|
|
## Tartalomjegyzék
|
|
|
|
- [Hogyan használd ezt a tananyagot](../..)
|
|
- [Munka a leckékkel](../..)
|
|
- [Munka Jupyter Notebookokkal](../..)
|
|
- [A kvíz alkalmazás használata](../..)
|
|
- [Gyakori munkafolyamatok](../..)
|
|
- [Tippek önálló tanulóknak](../..)
|
|
- [Tippek tanároknak](../..)
|
|
|
|
## Hogyan használd ezt a tananyagot
|
|
|
|
Ez a tananyag rugalmasan használható, többféle módon:
|
|
|
|
- **Önálló tanulás**: Haladj végig a leckéken saját tempódban
|
|
- **Osztálytermi oktatás**: Strukturált kurzusként, irányított oktatással
|
|
- **Tanulócsoportok**: Tanulj együtt társaiddal
|
|
- **Workshop formátum**: Intenzív, rövid távú tanulási szekciók
|
|
|
|
## Munka a leckékkel
|
|
|
|
Minden lecke következetes struktúrát követ a hatékony tanulás érdekében:
|
|
|
|
### Lecke felépítése
|
|
|
|
1. **Előzetes kvíz**: Teszteld meglévő tudásodat
|
|
2. **Sketchnote** (Opcionális): Kulcsfogalmak vizuális összefoglalója
|
|
3. **Videó** (Opcionális): Kiegészítő videós tartalom
|
|
4. **Írott lecke**: Alapfogalmak és magyarázatok
|
|
5. **Jupyter Notebook**: Gyakorlati kódolási feladatok
|
|
6. **Feladat**: Gyakorold, amit tanultál
|
|
7. **Utólagos kvíz**: Erősítsd meg a megértésedet
|
|
|
|
### Példa egy lecke munkafolyamatára
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Navigate to the lesson directory
|
|
cd 1-Introduction/01-defining-data-science
|
|
|
|
# 2. Read the README.md
|
|
# Open README.md in your browser or editor
|
|
|
|
# 3. Take the pre-lesson quiz
|
|
# Click the quiz link in the README
|
|
|
|
# 4. Open the Jupyter notebook (if available)
|
|
jupyter notebook
|
|
|
|
# 5. Complete the exercises in the notebook
|
|
|
|
# 6. Work on the assignment
|
|
|
|
# 7. Take the post-lesson quiz
|
|
```
|
|
|
|
## Munka Jupyter Notebookokkal
|
|
|
|
### Jupyter indítása
|
|
|
|
```bash
|
|
# Activate your virtual environment
|
|
source venv/bin/activate # On macOS/Linux
|
|
# OR
|
|
venv\Scripts\activate # On Windows
|
|
|
|
# Start Jupyter from the repository root
|
|
jupyter notebook
|
|
```
|
|
|
|
### Notebook cellák futtatása
|
|
|
|
1. **Cellák futtatása**: Nyomd meg a `Shift + Enter` billentyűt, vagy kattints a "Run" gombra
|
|
2. **Összes cella futtatása**: Válaszd ki a "Cell" → "Run All" menüpontot
|
|
3. **Kernel újraindítása**: Válaszd ki a "Kernel" → "Restart" opciót, ha problémákba ütközöl
|
|
|
|
### Példa: Adatok kezelése egy Notebookban
|
|
|
|
```python
|
|
# Import required libraries
|
|
import pandas as pd
|
|
import numpy as np
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
|
|
# Load a dataset
|
|
df = pd.read_csv('data/sample.csv')
|
|
|
|
# Explore the data
|
|
df.head()
|
|
df.info()
|
|
df.describe()
|
|
|
|
# Create a visualization
|
|
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
|
plt.plot(df['column_name'])
|
|
plt.title('Sample Visualization')
|
|
plt.xlabel('X-axis Label')
|
|
plt.ylabel('Y-axis Label')
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
### Munkád mentése
|
|
|
|
- A Jupyter időszakosan automatikusan ment
|
|
- Kézi mentés: Nyomd meg a `Ctrl + S` (vagy `Cmd + S` macOS-en)
|
|
- Az előrehaladásod a `.ipynb` fájlban kerül mentésre
|
|
|
|
## A kvíz alkalmazás használata
|
|
|
|
### Kvíz alkalmazás futtatása helyben
|
|
|
|
```bash
|
|
# Navigate to quiz app directory
|
|
cd quiz-app
|
|
|
|
# Start the development server
|
|
npm run serve
|
|
|
|
# Access at http://localhost:8080
|
|
```
|
|
|
|
### Kvízek kitöltése
|
|
|
|
1. Az előzetes kvízek a leckék elején találhatók
|
|
2. Az utólagos kvízek a leckék végén találhatók
|
|
3. Minden kvíz 3 kérdést tartalmaz
|
|
4. A kvízek célja a tanulás megerősítése, nem kimerítő tesztelés
|
|
|
|
### Kvíz számozása
|
|
|
|
- A kvízek 0-39-ig vannak számozva (összesen 40 kvíz)
|
|
- Minden lecke általában tartalmaz előzetes és utólagos kvízt
|
|
- A kvíz URL-ek tartalmazzák a kvíz számát: `https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/0`
|
|
|
|
## Gyakori munkafolyamatok
|
|
|
|
### Munkafolyamat 1: Teljes kezdő útvonal
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Set up your environment (see INSTALLATION.md)
|
|
|
|
# 2. Start with Lesson 1
|
|
cd 1-Introduction/01-defining-data-science
|
|
|
|
# 3. For each lesson:
|
|
# - Take pre-lesson quiz
|
|
# - Read the lesson content
|
|
# - Work through the notebook
|
|
# - Complete the assignment
|
|
# - Take post-lesson quiz
|
|
|
|
# 4. Progress through all 20 lessons sequentially
|
|
```
|
|
|
|
### Munkafolyamat 2: Téma-specifikus tanulás
|
|
|
|
Ha egy adott téma érdekel:
|
|
|
|
```bash
|
|
# Example: Focus on Data Visualization
|
|
cd 3-Data-Visualization
|
|
|
|
# Explore lessons 9-13:
|
|
# - Lesson 9: Visualizing Quantities
|
|
# - Lesson 10: Visualizing Distributions
|
|
# - Lesson 11: Visualizing Proportions
|
|
# - Lesson 12: Visualizing Relationships
|
|
# - Lesson 13: Meaningful Visualizations
|
|
```
|
|
|
|
### Munkafolyamat 3: Projekt-alapú tanulás
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Review the Data Science Lifecycle lessons (14-16)
|
|
cd 4-Data-Science-Lifecycle
|
|
|
|
# 2. Work through a real-world example (Lesson 20)
|
|
cd ../6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples
|
|
|
|
# 3. Apply concepts to your own project
|
|
```
|
|
|
|
### Munkafolyamat 4: Felhő-alapú adatkutatás
|
|
|
|
```bash
|
|
# Learn about cloud data science (Lessons 17-19)
|
|
cd 5-Data-Science-In-Cloud
|
|
|
|
# 17: Introduction to Cloud Data Science
|
|
# 18: Low-Code ML Tools
|
|
# 19: Azure Machine Learning Studio
|
|
```
|
|
|
|
## Tippek önálló tanulóknak
|
|
|
|
### Maradj szervezett
|
|
|
|
```bash
|
|
# Create a learning journal
|
|
mkdir my-learning-journal
|
|
|
|
# For each lesson, create notes
|
|
echo "# Lesson 1 Notes" > my-learning-journal/lesson-01-notes.md
|
|
```
|
|
|
|
### Gyakorolj rendszeresen
|
|
|
|
- Szánj rá dedikált időt minden nap vagy héten
|
|
- Fejezz be legalább egy leckét hetente
|
|
- Időnként ismételd át a korábbi leckéket
|
|
|
|
### Kapcsolódj a közösséghez
|
|
|
|
- Csatlakozz a [Discord közösséghez](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
- Vegyél részt a #Data-Science-for-Beginners csatornán a Discordon [Discord Discussions](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
- Oszd meg előrehaladásodat és tegyél fel kérdéseket
|
|
|
|
### Készíts saját projekteket
|
|
|
|
A leckék befejezése után alkalmazd a tanultakat saját projektjeidben:
|
|
|
|
```python
|
|
# Example: Analyze your own dataset
|
|
import pandas as pd
|
|
|
|
# Load your own data
|
|
my_data = pd.read_csv('my-project/data.csv')
|
|
|
|
# Apply techniques learned
|
|
# - Data cleaning (Lesson 8)
|
|
# - Exploratory data analysis (Lesson 7)
|
|
# - Visualization (Lessons 9-13)
|
|
# - Analysis (Lesson 15)
|
|
```
|
|
|
|
## Tippek tanároknak
|
|
|
|
### Osztálytermi beállítás
|
|
|
|
1. Tekintsd át a [for-teachers.md](for-teachers.md) fájlt részletes útmutatásért
|
|
2. Állíts be egy megosztott környezetet (GitHub Classroom vagy Codespaces)
|
|
3. Hozz létre egy kommunikációs csatornát (Discord, Slack vagy Teams)
|
|
|
|
### Lecke tervezés
|
|
|
|
**Javasolt 10 hetes ütemterv:**
|
|
|
|
- **1-2. hét**: Bevezetés (1-4. lecke)
|
|
- **3-4. hét**: Adatok kezelése (5-8. lecke)
|
|
- **5-6. hét**: Adatvizualizáció (9-13. lecke)
|
|
- **7-8. hét**: Adattudomány életciklusa (14-16. lecke)
|
|
- **9. hét**: Felhő-alapú adattudomány (17-19. lecke)
|
|
- **10. hét**: Valós alkalmazások és záró projektek (20. lecke)
|
|
|
|
### Docsify futtatása offline hozzáféréshez
|
|
|
|
```bash
|
|
# Serve documentation locally for classroom use
|
|
docsify serve
|
|
|
|
# Students can access at localhost:3000
|
|
# No internet required after initial setup
|
|
```
|
|
|
|
### Feladatok értékelése
|
|
|
|
- Ellenőrizd a diákok notebookjait a befejezett gyakorlatokért
|
|
- Vizsgáld meg a megértést a kvíz eredmények alapján
|
|
- Értékeld a záró projekteket az adattudomány életciklusának elvei szerint
|
|
|
|
### Feladatok létrehozása
|
|
|
|
```python
|
|
# Example custom assignment template
|
|
"""
|
|
Assignment: [Topic]
|
|
|
|
Objective: [Learning goal]
|
|
|
|
Dataset: [Provide or have students find one]
|
|
|
|
Tasks:
|
|
1. Load and explore the dataset
|
|
2. Clean and prepare the data
|
|
3. Create at least 3 visualizations
|
|
4. Perform analysis
|
|
5. Communicate findings
|
|
|
|
Deliverables:
|
|
- Jupyter notebook with code and explanations
|
|
- Written summary of findings
|
|
"""
|
|
```
|
|
|
|
## Offline munka
|
|
|
|
### Erőforrások letöltése
|
|
|
|
```bash
|
|
# Clone the entire repository
|
|
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
|
|
|
|
# Download datasets in advance
|
|
# Most datasets are included in the repository
|
|
```
|
|
|
|
### Dokumentáció futtatása helyben
|
|
|
|
```bash
|
|
# Serve with Docsify
|
|
docsify serve
|
|
|
|
# Access at localhost:3000
|
|
```
|
|
|
|
### Kvíz alkalmazás futtatása helyben
|
|
|
|
```bash
|
|
cd quiz-app
|
|
npm run serve
|
|
```
|
|
|
|
## Fordított tartalom elérése
|
|
|
|
A fordítások több mint 40 nyelven elérhetők:
|
|
|
|
```bash
|
|
# Access translated lessons
|
|
cd translations/fr # French
|
|
cd translations/es # Spanish
|
|
cd translations/de # German
|
|
# ... and many more
|
|
```
|
|
|
|
Minden fordítás megtartja az angol verzió struktúráját.
|
|
|
|
## További erőforrások
|
|
|
|
### Továbbtanulás
|
|
|
|
- [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/) - További tanulási útvonalak
|
|
- [Student Hub](https://docs.microsoft.com/learn/student-hub) - Erőforrások diákoknak
|
|
- [Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum) - Közösségi fórum
|
|
|
|
### Kapcsolódó tananyagok
|
|
|
|
- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
|
|
- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
|
- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
|
|
|
|
## Segítség kérése
|
|
|
|
- Nézd meg a [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) fájlt a gyakori problémákért
|
|
- Keress a [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues) között
|
|
- Csatlakozz a [Discordhoz](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
- Tekintsd át a [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) fájlt, hogy hibát jelents vagy hozzájárulj
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Felelősség kizárása**:
|
|
Ezt a dokumentumot az [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) AI fordítási szolgáltatás segítségével fordították le. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt a professzionális emberi fordítás igénybevétele. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért. |