|
|
# Data Science pro začátečníky - Kurikulum
|
|
|
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
Azure Cloud Advocates ve společnosti Microsoft s potěšením nabízejí 10týdenní, 20lekční kurikulum věnované Data Science. Každá lekce obsahuje před- a po-lekční kvízy, písemné instrukce k dokončení lekce, řešení a úkol. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožní učit se při budování, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti zapamatovat.
|
|
|
|
|
|
**Upřímné díky našim autorům:** [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).
|
|
|
|
|
|
**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu,** zejména 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/)
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|:---:|
|
|
|
| Data Science pro začátečníky - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
|
|
### 🌐 Podpora více jazyků
|
|
|
|
|
|
#### Podporováno pomocí GitHub Action (automatizováno a vždy aktuální)
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
|
[Arabština](../ar/README.md) | [Bengálština](../bn/README.md) | [Bulharština](../bg/README.md) | [Barmsky (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh-CN/README.md) | [Čínština (tradiční, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Čínština (tradiční, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Čínština (tradiční, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Chorvatština](../hr/README.md) | [Čeština](./README.md) | [Dánština](../da/README.md) | [Nizozemština](../nl/README.md) | [Estonština](../et/README.md) | [Finština](../fi/README.md) | [Francouzština](../fr/README.md) | [Němčina](../de/README.md) | [Řečtina](../el/README.md) | [Hebrejština](../he/README.md) | [Hindština](../hi/README.md) | [Maďarština](../hu/README.md) | [Indonéština](../id/README.md) | [Italština](../it/README.md) | [Japonština](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korejština](../ko/README.md) | [Litevština](../lt/README.md) | [Malajština](../ms/README.md) | [Malajalámština](../ml/README.md) | [Maráthština](../mr/README.md) | [Nepálština](../ne/README.md) | [Nigerijský pidžin](../pcm/README.md) | [Norština](../no/README.md) | [Perština (Farsi)](../fa/README.md) | [Polština](../pl/README.md) | [Portugalština (Brazílie)](../pt-BR/README.md) | [Portugalština (Portugalsko)](../pt-PT/README.md) | [Paňdžábština (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunština](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbština (cyrilice)](../sr/README.md) | [Slovenština](../sk/README.md) | [Slovinština](../sl/README.md) | [Španělština](../es/README.md) | [Svahilština](../sw/README.md) | [Švédština](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipíny)](../tl/README.md) | [Tamilština](../ta/README.md) | [Telugština](../te/README.md) | [Thajština](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinština](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamština](../vi/README.md)
|
|
|
|
|
|
> **Radši klonovat lokálně?**
|
|
|
>
|
|
|
> Tento repozitář obsahuje 50+ jazykových překladů, což výrazně zvětšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout:
|
|
|
>
|
|
|
> **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"
|
|
|
> ```
|
|
|
>
|
|
|
> To vám poskytne vše potřebné ke zvládnutí kurzu s mnohem rychlejším stažením.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
|
|
**Pokud chcete podporu dalších jazyků, jsou seznam podporovaných jazyků uveden [zde](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
|
|
|
|
|
|
#### Přidejte se k naší komunitě
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Máme probíhající sérii „Learn with AI“ na Discordu, dozvíte se více a připojte se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky pro používání GitHub Copilot pro Data Science.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Jste student?
|
|
|
|
|
|
Začněte s následujícími zdroji:
|
|
|
|
|
|
- [Stránka Student Hub](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na této stránce najdete zdroje pro začátečníky, studentské balíčky a dokonce i způsoby, jak získat bezplatný certifikační voucher. Tuto stránku si chcete uložit do záložek a čas od času ji kontrolovat, protože obsah měníme alespoň každý měsíc.
|
|
|
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Připojte se k celosvětové komunitě studentských velvyslanců, může to být vaše cesta do Microsoftu.
|
|
|
|
|
|
# Začínáme
|
|
|
|
|
|
## 📚 Dokumentace
|
|
|
|
|
|
- **[Průvodce instalací](INSTALLATION.md)** - Krok za krokem instrukce pro začátečníky
|
|
|
- **[Průvodce používáním](USAGE.md)** - Příklady a běžné pracovní postupy
|
|
|
- **[Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md)** - Řešení běžných problémů
|
|
|
- **[Příručka přispěvatelů](CONTRIBUTING.md)** - Jak přispívat do tohoto projektu
|
|
|
- **[Pro učitele](for-teachers.md)** - Pokyny pro výuku a zdroje do tříd
|
|
|
|
|
|
## 👨🎓 Pro studenty
|
|
|
> **Úplní začátečníci**: Noví v oblasti data science? Začněte s našimi [příklady vhodnými pro začátečníky](examples/README.md)! Tyto jednoduché, dobře komentované příklady vám pomohou pochopit základy před tím, než se pustíte do celého kurikula.
|
|
|
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: pro samostatné užití tohoto kurikula, forkněte celý repozitář a dokončujte cvičení sami, začněte přednáškovým kvízem. Potom si přečtěte přednášku a dokončete ostatní aktivity. Snažte se projekty vytvářet na základě pochopení lekcí, nikoli pouze kopírováním kódu řešení; kód však najdete ve složkách /solutions v každé lekci orientované na projekt. Další možností je vytvořit studijní skupinu s přáteli a projít obsah spolu. Pro další studium doporučujeme [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
|
|
|
|
|
|
**Rychlý start:**
|
|
|
1. Podívejte se na [Průvodce instalací](INSTALLATION.md) k nastavení prostředí
|
|
|
2. Prostudujte [Průvodce používáním](USAGE.md), jak s kurikulem pracovat
|
|
|
3. Začněte Lekcí 1 a pokračujte postupně
|
|
|
4. Připojte se k naší [Discord komunitě](https://aka.ms/ds4beginners/discord) pro podporu
|
|
|
|
|
|
## 👩🏫 Pro učitele
|
|
|
> **Učitelé**: zahrnuli jsme [několik návrhů](for-teachers.md), jak tento učební plán používat. Budeme rádi za vaši zpětnou vazbu [v našem diskusním fóru](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
|
|
|
|
|
|
## Seznamte se s týmem
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video")
|
|
|
|
|
|
**Gif od** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří ho vytvořili!
|
|
|
|
|
|
## Pedagogika
|
|
|
|
|
|
Při tvorbě tohoto učebního plánu jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajistit, aby byl založen na projektech, a zahrnout časté kvízy. Na konci tohoto cyklu se studenti naučí základní principy datové vědy, včetně etických konceptů, přípravy dat, různých způsobů práce s daty, vizualizace dat, analýzy dat, reálných případů použití datové vědy a mnohem více.
|
|
|
|
|
|
Navíc nízkorizikový kvíz před hodinou nastavuje záměr studenta k naučení tématu, zatímco druhý kvíz po hodině zajišťuje další zapamatování. Tento učební plán byl navržen tak, aby byl flexibilní a zábavný a může být absolvován celý nebo zčásti. Projekty začínají jednoduše a postupně se během 10týdenního cyklu stávají složitějšími.
|
|
|
|
|
|
> Najděte náš [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Příspěvky](CONTRIBUTING.md), [Překlady](TRANSLATIONS.md) a pravidla. Vítáme vaše konstruktivní připomínky!
|
|
|
|
|
|
## Každá lekce obsahuje:
|
|
|
|
|
|
- Nepovinnou sketchnotu
|
|
|
- Nepovinné doplňkové video
|
|
|
- Zahřívací kvíz před lekcí
|
|
|
- Písemnou lekci
|
|
|
- U projektových lekcí krok za krokem návody, jak projekt vybudovat
|
|
|
- Kontroly znalostí
|
|
|
- Výzvu
|
|
|
- Doplňující čtení
|
|
|
- Zadání
|
|
|
- [Kvíz po lekci](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
|
|
|
|
|
> **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou v adresáři Quiz-App, celkem 40 kvízů po třech otázkách. Jsou propojeny v lekcích, ale quiz app lze spustit lokálně nebo nasadit do Azure; postupujte podle pokynů v složce `quiz-app`. Kvízy jsou postupně lokalizovány.
|
|
|
|
|
|
## 🎓 Příklady vhodné pro začátečníky
|
|
|
|
|
|
**Jste nováček v datové vědě?** Vytvořili jsme speciální [adresář příkladů](examples/README.md) s jednoduchým, dobře okomentovaným kódem, který vám pomůže začít:
|
|
|
|
|
|
- 🌟 **Hello World** – váš první program v datové vědě
|
|
|
- 📂 **Načítání dat** – naučte se číst a zkoumat datové sady
|
|
|
- 📊 **Jednoduchá analýza** – vypočítejte statistiky a hledejte vzory
|
|
|
- 📈 **Základní vizualizace** – vytvářejte grafy a diagramy
|
|
|
- 🔬 **Projekt z reálného světa** – kompletní pracovní postup od začátku do konce
|
|
|
|
|
|
Každý příklad obsahuje podrobné komentáře vysvětlující každý krok, což je ideální pro úplné začátečníky!
|
|
|
|
|
|
👉 **[Začněte s příklady](examples/README.md)** 👈
|
|
|
|
|
|
## Lekce
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|:---:|
|
|
|
| Datová věda pro začátečníky: Plán cesty - _Sketchnota od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Vzdělávací cíle | Propojená lekce | Autor |
|
|
|
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
|
|
| 01 | Definování datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučit se základní koncepty datové vědy a jak souvisí s umělou inteligencí, strojovým učením a big data. | [lekce](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 02 | Etika datové vědy | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Koncepty, výzvy a rámce etiky dat. | [lekce](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
| 03 | Definování dat | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jak se data klasifikují a jaké jsou jejich běžné zdroje. | [lekce](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 04 | Úvod do statistiky a pravděpodobnosti | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Matematické techniky pravděpodobnosti a statistiky pro pochopení dat. | [lekce](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 05 | Práce s relačními daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do relačních dat a základy prozkoumávání a analýzy relačních dat pomocí jazyka SQL (Structured Query Language, vyslovuje se „si-kvel“). | [lekce](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
|
|
| 06 | Práce s NoSQL daty | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Úvod do nereálnací (NoSQL) dat, jejich typů a základy prozkoumávání a analýzy dokumentových databází. | [lekce](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
|
|
| 07 | Práce s Pythonem | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Základy použití Pythonu pro průzkum dat s knihovnami jako Pandas. Doporučuje se základní znalost programování v Pythonu. | [lekce](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
|
| 08 | Příprava dat | [Práce s daty](2-Working-With-Data/README.md) | Techniky čištění a transformace dat k řešení problémů s chybějícími, nepřesnými nebo neúplnými daty. | [lekce](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 09 | Vizualizace množství | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Naučte se používat Matplotlib pro vizualizaci dat ptáků 🦆 | [lekce](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 10 | Vizualizace rozložení dat | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace pozorování a trendů v rámci intervalu. | [lekce](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 11 | Vizualizace poměrů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace diskrétních a seskupených procent. | [lekce](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 12 | Vizualizace vztahů | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizace spojení a korelací mezi sadami dat a jejich proměnnými. | [lekce](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 13 | Smysluplné vizualizace | [Vizualizace dat](3-Data-Visualization/README.md) | Techniky a pokyny, jak udělat vizualizace cennými pro efektivní řešení problémů a získání poznatků. | [lekce](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
|
| 14 | Úvod do životního cyklu datové vědy | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Úvod do životního cyklu datové vědy a jeho první krok získávání a vytahování dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
|
|
| 15 | Analýza | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fáze životního cyklu datové vědy zaměřená na techniky analýzy dat. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
|
|
| 16 | Komunikace | [Životní cyklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Fáze životního cyklu datové vědy zaměřená na prezentaci poznatků z dat tak, aby byly snadněji pochopitelné pro rozhodující osoby. | [lekce](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
|
|
| 17 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Tato série lekcí představuje datovou vědu v cloudu a její výhody. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 18 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Trénování modelů pomocí nástrojů Low Code. |[lekce](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 19 | Datová věda v cloudu | [Data v cloudu](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Nasazení modelů pomocí Azure Machine Learning Studio. | [lekce](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) a [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
|
| 20 | Datová věda v praxi | [V praxi](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekty datové vědy v reálném světě. | [lekce](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
|
|
## GitHub Codespaces
|
|
|
|
|
|
Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto vzorku v Codespace:
|
|
|
1. Klikněte na rozbalovací menu Kód a vyberte možnost Otevřít v Codespaces.
|
|
|
2. Vyberte + Nový codespace ve spodní části panelu.
|
|
|
Pro více informací si přečtěte [dokumentaci GitHubu](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
|
|
|
|
|
|
## VSCode Remote - kontejnery
|
|
|
Postupujte podle těchto kroků pro otevření tohoto repozitáře v kontejneru pomocí vašeho lokálního počítače a VSCode s rozšířením VS Code Remote - Containers:
|
|
|
|
|
|
1. Pokud používáte vývojářský kontejner poprvé, ujistěte se, že váš systém splňuje předpoklady (např. má nainstalovaný Docker) v [dokumentaci pro začátečníky](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
|
|
|
|
|
|
Pro použití tohoto repozitáře můžete buď otevřít repozitář v izolovaném Docker svazku:
|
|
|
|
|
|
**Poznámka**: Pod kapotou bude použito příkazu Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** pro naklonování zdrojového kódu do Docker svazku místo lokálního souborového systému. [Svazky](https://docs.docker.com/storage/volumes/) jsou preferovaný mechanismus pro uchovávání dat kontejneru.
|
|
|
|
|
|
Nebo otevřete lokálně klonovanou či staženou verzi repozitáře:
|
|
|
|
|
|
- Naklonujte tento repozitář do svého lokálního souborového systému.
|
|
|
- Stiskněte F1 a vyberte příkaz **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
|
|
|
- Vyberte klonovanou kopii této složky, počkejte na spuštění kontejneru a vyzkoušejte to.
|
|
|
|
|
|
## Offline přístup
|
|
|
|
|
|
Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvořte fork tohoto repozitáře, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na vašem počítači, poté zadejte v kořenové složce tohoto repozitáře příkaz `docsify serve`. Web bude servírován na portu 3000 na vaší localhost adrese: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
> Poznámka, notebooky nebudou renderovány přes Docsify, takže když potřebujete spustit notebook, dělejte to zvlášť ve VS Code s běžícím Python kernel.
|
|
|
|
|
|
## Další učební plány
|
|
|
|
|
|
Náš tým vytváří i další učební plány! Podívejte se na:
|
|
|
|
|
|
<!-- 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 / Agenti
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Série Generativní AI
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Základní učení
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Série Copilot
|
|
|
[](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 -->
|
|
|
|
|
|
## Získání pomoci
|
|
|
|
|
|
**Máte problémy?** Podívejte se na naši [Příručku řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných potíží.
|
|
|
|
|
|
Pokud uvíznete nebo máte jakékoli otázky ohledně tvorby AI aplikací, připojte se ke komunitě dalších studentů a zkušených vývojářů v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti se volně sdílejí.
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby během vývoje, navštivte:
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
|
**Prohlášení o vyloučení odpovědnosti**:
|
|
|
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Přestože usilujeme o přesnost, mějte na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nepřebíráme odpovědnost za jakákoliv nedorozumění nebo chybné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
