|
|
# Adattudomány kezdőknek – Tanterv
|
|
|
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
A Microsoft Azure Cloud Advocates örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tantervet, amely teljes egészében az adattudományról szól. Minden leckéhez tartozik elő- és utóvizsga, írott útmutató a lecke elvégzéséhez, megoldás és feladat. Projektalapú tanítási módszerünk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építsd fel a tudásodat, ami bevált módja az új készségek „megragadásának”.
|
|
|
|
|
|
**Hálás köszönet a szerzőinknek:** [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).
|
|
|
|
|
|
**🙏 Külön köszönet 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) szerzőinknek, lektorainknak és tartalomszolgáltatóinknak,** különösen Aaryan Arorának, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00) -nak, [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/) -nak, [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007) -nek, [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/) -nak, [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/) -nak, ChhailBihari Dubey-nek, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor) -nak, [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb) -nek, [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/)
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|:---:|
|
|
|
| Adattudomány kezdőknek - _Szabadkézi jegyzet [@nitya](https://twitter.com/nitya) által_ |
|
|
|
|
|
|
### 🌐 Többnyelvű támogatás
|
|
|
|
|
|
#### GitHub Action révén támogatott (Automatizált & Mindig naprakész)
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
|
[Arab](../ar/README.md) | [Bengáli](../bn/README.md) | [Bolgár](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Kínai (Egyszerűsített)](../zh-CN/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Makaó)](../zh-MO/README.md) | [Kínai (Hagyományos, Tajvan)](../zh-TW/README.md) | [Horvát](../hr/README.md) | [Cseh](../cs/README.md) | [Dán](../da/README.md) | [Holland](../nl/README.md) | [Észt](../et/README.md) | [Finn](../fi/README.md) | [Francia](../fr/README.md) | [Német](../de/README.md) | [Görög](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Magyar](./README.md) | [Indonéz](../id/README.md) | [Olasz](../it/README.md) | [Japán](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreai](../ko/README.md) | [Litván](../lt/README.md) | [Maláj](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepáli](../ne/README.md) | [Nigériai Pidgin](../pcm/README.md) | [Norvég](../no/README.md) | [Perzsa (Farsi)](../fa/README.md) | [Lengyel](../pl/README.md) | [Portugál (Brazília)](../pt-BR/README.md) | [Portugál (Portugália)](../pt-PT/README.md) | [Pandzsábi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Román](../ro/README.md) | [Orosz](../ru/README.md) | [Szerb (Cirill)](../sr/README.md) | [Szlovák](../sk/README.md) | [Szlovén](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Svéd](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippínó)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Török](../tr/README.md) | [Ukrán](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnami](../vi/README.md)
|
|
|
|
|
|
> **Előnyben részesíted a helyi klónozást?**
|
|
|
>
|
|
|
> Ez a tárhely 50+ nyelvű fordítást tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. Ha fordítások nélkül szeretnéd letölteni, használd a szelektív checkoutot:
|
|
|
>
|
|
|
> **Bash / macOS / Linux:**
|
|
|
> ```bash
|
|
|
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
|
|
|
> cd Data-Science-For-Beginners
|
|
|
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
|
|
|
> ```
|
|
|
>
|
|
|
> **CMD (Windows):**
|
|
|
> ```cmd
|
|
|
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
|
|
|
> cd Data-Science-For-Beginners
|
|
|
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
|
|
|
> ```
|
|
|
>
|
|
|
> Ez mindent megad, amire szükséged van a tanfolyam elvégzéséhez, sokkal gyorsabb letöltéssel.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
|
|
**Ha további fordítási nyelveket szeretnél, a támogatott nyelvek itt találhatók: [itt](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
|
|
|
|
|
|
#### Csatlakozz közösségünkhöz
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Discord tanulj AI-val sorozatunk folyamatos, ismerd meg és csatlakozz hozzánk a [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) oldalon 2025. szeptember 18-30 között. Tippeket és trükköket kapsz a GitHub Copilot használatához adattudományban.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Diák vagy?
|
|
|
|
|
|
Indulj el az alábbi forrásokkal:
|
|
|
|
|
|
- [Diák központ oldal](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Ezen az oldalon kezdő erőforrásokat, diákcsomagokat, sőt módokat is találsz ingyenes tanúsítvány utalvány megszerzésére. Ezt az oldalt érdemes könyvjelzőzni és időről időre megnézni, mert legalább havonta frissítjük a tartalmat.
|
|
|
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Csatlakozz egy globális diákközösséghez, ez lehet a belépőd a Microsofthoz.
|
|
|
|
|
|
# Kezdés
|
|
|
|
|
|
## 📚 Dokumentáció
|
|
|
|
|
|
- **[Telepítési útmutató](INSTALLATION.md)** – Lépésről lépésre szóló beállítási útmutató kezdőknek
|
|
|
- **[Használati útmutató](USAGE.md)** – Példák és gyakori munkafolyamatok
|
|
|
- **[Hibaelhárítás](TROUBLESHOOTING.md)** – Gyakori problémák megoldásai
|
|
|
- **[Hozzájárulási útmutató](CONTRIBUTING.md)** – Hogyan járulhatsz hozzá ehhez a projekthez
|
|
|
- **[Tanári segédanyagok](for-teachers.md)** – Oktatási útmutatók és tantermi erőforrások
|
|
|
|
|
|
## 👨🎓 Diákoknak
|
|
|
> **Teljesen kezdőknek:** Új vagy az adattudományban? Kezdd a [kezdőbarát példáinkkal](examples/README.md)! Ezek az egyszerű, jól kommentált példák segítenek megérteni az alapokat, mielőtt belevágsz az egész tantervbe.
|
|
|
> **[Diákok](https://aka.ms/student-page):** hogy önállóan használd ezt a tantervet, forkolj le az egész repót, és végezd el egyedül a gyakorlatokat, kezdve egy előadás előtti kvízzel. Ezután olvasd el az előadást, és végezd el a többi tevékenységet. Próbáld meg a projekteket a leckék megértésével elkészíteni, ne csak másold a megoldás kódokat; ez a kód azonban elérhető a /solutions mappákban minden projektorientált leckénél. Egy másik ötlet lehet barátokkal tanulócsoportot alakítani és együtt átmenni a tartalmon. További gyakorláshoz ajánljuk a [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) szolgáltatást.
|
|
|
|
|
|
**Gyors kezdés:**
|
|
|
1. Nézd át a [Telepítési útmutatót](INSTALLATION.md), hogy beállítsd a környezetedet
|
|
|
2. Tekintsd át a [Használati útmutatót](USAGE.md), hogy megtanuld kezelni a tananyagot
|
|
|
3. Kezdj az 1. leckével, és haladj sorban
|
|
|
4. Csatlakozz Discord közösségünkhöz támogatásért: [Discord közösség](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
|
|
|
|
## 👩🏫 Tanároknak
|
|
|
> **Tanárok**: [beletettünk néhány javaslatot](for-teachers.md) arra vonatkozóan, hogyan használjátok ezt a tananyagot. Nagyon örülnénk a visszajelzéseteknek [a vitafórumunkon](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
|
|
|
|
|
|
## Ismerd meg a csapatot
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promóciós videó")
|
|
|
|
|
|
**Gif készítője:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
> 🎥 Kattints a fenti képre egy videóért a projektről és az alkotóiról!
|
|
|
|
|
|
## Pedagógia
|
|
|
|
|
|
A tananyag felépítése során két pedagógiai alaptételt választottunk: hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a tanulók elsajátítják az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai fogalmakat, adat-előkészítést, az adatokkal való különféle munkamódszereket, adatvizualizációt, adatelemzést, az adattudomány valós világban való alkalmazási eseteit és még sok mást.
|
|
|
|
|
|
Ezen felül az óra előtti alacsony kockázatú kvíz beállítja a tanuló szándékát egy téma megismerésére, míg a második kvíz az óra után segíti a további megőrzést. A tananyagot rugalmasra és szórakoztatóra terveztük, és egészében vagy részleteiben is elvégezhető. A projektek kicsiben indulnak, és a 10 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak.
|
|
|
|
|
|
> Találd meg a [Magatartási kódexünket](CODE_OF_CONDUCT.md), a [Hozzájárulási](CONTRIBUTING.md) és a [Fordítási](TRANSLATIONS.md) irányelveket. Várjuk építő jellegű visszajelzéseiteket!
|
|
|
|
|
|
## Minden lecke tartalmazza:
|
|
|
|
|
|
- Opcionális összefoglaló
|
|
|
- Opcionális kiegészítő videó
|
|
|
- Óra előtti bemelegítő kvíz
|
|
|
- Írott lecke
|
|
|
- Projektalapú leckékhez lépésről lépésre útmutatók a projekt elkészítéséhez
|
|
|
- Tudásellenőrzések
|
|
|
- Egy kihívás
|
|
|
- Kiegészítő olvasmány
|
|
|
- [Óra utáni kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
|
|
|
|
|
> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz a Quiz-App mappában található, összesen 40, három kérdésből álló kvíz. Ezek be vannak linkelve a leckékben, de a kvízalkalmazás helyileg is futtatható vagy telepíthető az Azure-ba; kövesd az útmutatást a `quiz-app` mappában. Folyamatosan lokalizáljuk őket.
|
|
|
|
|
|
## 🎓 Kezdőknek szánt példák
|
|
|
|
|
|
**Új vagy az adatelemzésben?** Külön [példakönyvtárat](examples/README.md) hoztunk létre egyszerű, jól kommentált kóddal, hogy segítsünk az indulásban:
|
|
|
|
|
|
- 🌟 **Hello World** - Az első adatelemző programod
|
|
|
- 📂 **Adatok betöltése** - Tanuld meg adatállományok olvasását és feltérképezését
|
|
|
- 📊 **Egyszerű elemzés** - Statisztikák számítása és minták keresése
|
|
|
- 📈 **Alapvető vizualizáció** - Diagramok és grafikonok készítése
|
|
|
- 🔬 **Valós projektek** - Teljes munkafolyamat az elejétől a végéig
|
|
|
|
|
|
Minden példa részletes kommentárokat tartalmaz, amelyek minden lépést elmagyaráznak, így tökéletesek abszolút kezdőknek!
|
|
|
|
|
|
👉 **[Kezdj a példákkal](examples/README.md)** 👈
|
|
|
|
|
|
## Leckék
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|:---:|
|
|
|
| Adatelemzés kezdőknek: Útvonalterv - _Összefoglaló [@nitya](https://twitter.com/nitya) tollából_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Lecke száma | Téma | Lecke csoportosítás | Tanulási célok | Link a leckéhez | Szerző |
|
|
|
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
|
|
| 01 | Adatelemzés meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Tanuld meg az adatelemzés alapfogalmait és hogy mi a kapcsolata a mesterséges intelligenciával, gépi tanulással és a big datával. | [lecke](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [videó](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 02 | Adatelemzési etika | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Az adatetikával kapcsolatos fogalmak, kihívások és keretrendszerek. | [lecke](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
| 03 | Adat meghatározása | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | Hogyan osztályozzuk az adatokat és milyen gyakori forrásaik vannak. | [lecke](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 04 | Bevezetés a statisztikába és valószínűségszámításba | [Bevezetés](1-Introduction/README.md) | A valószínűség és statisztika matematikai módszerei az adatok megértéséhez. | [lecke](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [videó](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 05 | Relációs adatok kezelése | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a relációs adatokba és alapok a relációs adatok felfedezéséhez és elemzéséhez a Strukturált Lekérdező Nyelv, azaz SQL (ejtsd: "szíkvel") segítségével. | [lecke](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
|
|
| 06 | Nem relációs adatok kezelése | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Bevezetés a nem relációs adatokba, ezek fajtáiba és a dokumentum adatbázisok felfedezésének, elemzésének alapjaiba. | [lecke](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
|
|
| 07 | Python használata | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Python alapjai adatfeltárásra, például a Pandas könyvtárakkal. Ajánlott a Python programozás alapjainak ismerete. | [lecke](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [videó](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 08 | Adatelőkészítés | [Adatok kezelése](2-Working-With-Data/README.md) | Témák az adattisztításról és az adat átalakításáról a hiányzó, pontatlan vagy hiányos adatok kezeléséhez. | [lecke](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 09 | Mennyiségek vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Tanuld meg, hogyan használjuk a Matplotlib-et madáradatok vizualizálásához 🦆 | [lecke](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 10 | Az adatok eloszlásának vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Megfigyelések és trendek vizualizálása egy intervallumon belül. | [lecke](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 11 | Arányok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Diszkrét és csoportos százalékok vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 12 | Kapcsolatok vizualizálása | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Az adathalmazok és változóik közötti kapcsolatok és korrelációk vizualizálása. | [lecke](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 13 | Értelmes vizualizációk | [Adatvizualizáció](3-Data-Visualization/README.md) | Technológiák és útmutató az értékes vizualizációk készítéséhez a hatékony problémamegoldás és betekintés érdekében. | [lecke](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 14 | Bevezetés az adatelemzési életciklusba | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Bevezetés az adatelemzés életciklusába és az első lépésbe: adatgyűjtés és -kivonás. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 15 | Elemzés | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adatelemzési életciklus ezen szakasza az adatokat elemző technikákra koncentrál. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
|
|
| 16 | Kommunikáció | [Életciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Az adatelemzési életciklus ezen szakasza az adatból származó felismerések bemutatására fókuszál úgy, hogy az döntéshozók számára könnyebben érthető legyen. | [lecke](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
|
|
| 17 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Ez a leckesorozat bemutatja az adatelemzést a felhőben és annak előnyeit. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 18 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek tanítása Low Code eszközökkel. |[lecke](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 19 | Adattudomány a felhőben | [Felhőadatok](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Modellek telepítése az Azure Machine Learning Studio segítségével. | [lecke](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) és [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 20 | Adattudomány a valóságban | [A valóságban](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Valós világban végzett adattudományi projektek. | [lecke](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
|
|
## GitHub Codespaces
|
|
|
|
|
|
Kövessük az alábbi lépéseket ennek a mintának a Codespace-ben való megnyitásához:
|
|
|
1. Kattints a Code legördülő menüre és válaszd az Open with Codespaces opciót.
|
|
|
2. Válaszd a + New codespace lehetőséget az ablak alján.
|
|
|
További információért tekintsd meg a [GitHub dokumentációját](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
|
|
|
|
|
|
## VSCode Remote - Konténerek
|
|
|
Kövessük az alábbi lépéseket ennek a tárolónak a helyi gépről és a VSCode-ból a VS Code Remote - Containers kiterjesztéssel történő megnyitásához:
|
|
|
|
|
|
1. Ha ez az első alkalom, hogy fejlesztési konténert használsz, győződj meg róla, hogy a rendszered megfelel az előfeltételeknek (pl. telepítve van a Docker) a [kezdő dokumentációban](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
|
|
|
|
|
|
A tárház használatához megnyithatod azt izolált Docker kötetben:
|
|
|
|
|
|
**Megjegyzés**: A háttérben a Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** parancsot használja a forráskód Docker kötetbe történő klónozásához, ahelyett, hogy a helyi fájlrendszerbe másolná. A [Tömeges tárolók](https://docs.docker.com/storage/volumes/) a rendszertartalom megőrzésének preferált módja.
|
|
|
|
|
|
Vagy megnyithatsz a tárház helyi példányt vagy letöltött változatát:
|
|
|
|
|
|
- Klónozd a tárházat helyi fájlrendszeredre.
|
|
|
- Nyomj F1-et, és válaszd a **Remote-Containers: Open Folder in Container...** parancsot.
|
|
|
- Válaszd ki a klónozott mappa másolatát, várd meg, amíg a konténer elindul, és próbáld ki.
|
|
|
|
|
|
## Offline elérés
|
|
|
|
|
|
Offline is futtathatod ezt a dokumentációt a [Docsify](https://docsify.js.org/#/) segítségével. Forkold ezt a repo-t, [telepítsd a Docsify-t](https://docsify.js.org/#/quickstart) a helyi gépeden, majd a repo gyökérmappájában indítsd el a `docsify serve` parancsot. A weboldal a 3000-es porton lesz elérhető a localhoston: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
> Megjegyzés: a jegyzetfüzetek nem jelennek meg Docsify-val, így ha jegyzetfüzetet kell futtatnod, azt külön tedd meg VS Code-ban Python kernel használatával.
|
|
|
|
|
|
## Egyéb tananyagok
|
|
|
|
|
|
Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg:
|
|
|
|
|
|
<!-- 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)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Ügynökök
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Generatív AI sorozat
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Alapvető tanulás
|
|
|
[](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 sorozat
|
|
|
[](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 -->
|
|
|
|
|
|
## Segítség kérése
|
|
|
|
|
|
**Problémába ütköztél?** Nézd meg [Hibakeresési útmutatónkat](TROUBLESHOOTING.md), ahol gyakori problémák megoldásait találod.
|
|
|
|
|
|
Ha elakadsz, vagy kérdésed van az AI alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban, csatlakozz tanulótársaidhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP-ről folytatott beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak, és a tudás szabadon megosztásra kerül.
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Ha termék visszajelzésed vagy hibajelentésed van fejlesztés közben, látogass el ide:
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
|
**Nyilatkozat**:
|
|
|
Ezt a dokumentumot az AI fordító szolgáltatás, a [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével fordítottuk le. Bár igyekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum anyanyelvi változatát tekintse a hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén professzionális, emberi fordítást javaslunk. Semmilyen felelősséget nem vállalunk az ebből a fordításból eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
