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.
Data-Science-For-Beginners/translations/cs/for-teachers.md

78 lines
4.5 KiB

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "87f157ea00d36c1d12c14390d9852b50",
"translation_date": "2025-08-26T14:22:23+00:00",
"source_file": "for-teachers.md",
"language_code": "cs"
}
-->
## Pro pedagogy
Chcete použít tento vzdělávací program ve své třídě? Klidně do toho!
Ve skutečnosti ho můžete použít přímo na GitHubu pomocí GitHub Classroom.
K tomu si tento repozitář forkněte. Budete potřebovat vytvořit repozitář pro každou lekci, takže budete muset extrahovat každou složku do samostatného repozitáře. Tímto způsobem může [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) zpracovat každou lekci zvlášť.
Tyto [podrobné instrukce](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) vám poskytnou představu, jak nastavit svou třídu.
## Použití repozitáře tak, jak je
Pokud chcete použít tento repozitář v jeho aktuální podobě, bez použití GitHub Classroom, je to také možné. Budete muset komunikovat se svými studenty, kterou lekci mají společně projít.
V online formátu (Zoom, Teams nebo jiném) můžete vytvořit breakout místnosti pro kvízy a mentorovat studenty, aby se připravili na učení. Poté pozvěte studenty ke kvízům a požádejte je, aby své odpovědi odeslali jako 'issues' v určitém čase. Totéž můžete udělat s úkoly, pokud chcete, aby studenti spolupracovali veřejně.
Pokud preferujete více soukromý formát, požádejte studenty, aby si forknuli vzdělávací program, lekci po lekci, do svých vlastních soukromých repozitářů na GitHubu a dali vám přístup. Poté mohou kvízy a úkoly dokončit soukromě a odeslat vám je prostřednictvím issues na vašem třídním repozitáři.
Existuje mnoho způsobů, jak to v online třídě zorganizovat. Dejte nám prosím vědět, co vám funguje nejlépe!
## Co je zahrnuto v tomto vzdělávacím programu:
20 lekcí, 40 kvízů a 20 úkolů. Sketchnoty doprovázejí lekce pro vizuální studenty. Mnoho lekcí je dostupných jak v Pythonu, tak v R a lze je dokončit pomocí Jupyter notebooků ve VS Code. Více informací o tom, jak nastavit svou třídu pro použití této technologické sady, najdete zde: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks.
Všechny sketchnoty, včetně velkoformátového plakátu, jsou v [této složce](../../sketchnotes).
Celý vzdělávací program je dostupný [jako PDF](../../pdf/readme.pdf).
Tento vzdělávací program můžete také spustit jako samostatný, offline přátelský web pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). [Nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj lokální počítač, poté v kořenové složce své lokální kopie tohoto repozitáře zadejte `docsify serve`. Web bude spuštěn na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
Offline verze vzdělávacího programu se otevře jako samostatná webová stránka: https://localhost:3000
Lekce jsou rozděleny do 6 částí:
- 1: Úvod
- 1: Definování datové vědy
- 2: Etika
- 3: Definování dat
- 4: Přehled pravděpodobnosti a statistiky
- 2: Práce s daty
- 5: Relační databáze
- 6: Nerelační databáze
- 7: Python
- 8: Příprava dat
- 3: Vizualizace dat
- 9: Vizualizace množství
- 10: Vizualizace rozložení
- 11: Vizualizace proporcí
- 12: Vizualizace vztahů
- 13: Smysluplné vizualizace
- 4: Životní cyklus datové vědy
- 14: Úvod
- 15: Analýza
- 16: Komunikace
- 5: Datová věda v cloudu
- 17: Úvod
- 18: Možnosti s nízkým kódem
- 19: Azure
- 6: Datová věda v praxi
- 20: Přehled
## Prosíme, dejte nám vědět své názory!
Chceme, aby tento vzdělávací program fungoval pro vás a vaše studenty. Prosíme, dejte nám zpětnou vazbu na diskusních fórech! Klidně vytvořte prostor pro svou třídu na diskusních fórech pro své studenty.
---
**Prohlášení**:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.