Data-Science-For-Beginners/translations/et

Andmeteadus algajatele - õppekava

Microsofti Azure Cloud Advocates pakuvad 10-nädalast, 20-õppetunnist koosnevat õppekava, mis käsitleb andmeteadust. Iga õppetund sisaldab eelküsimustikku ja järelküsimustikku, kirjalikke juhiseid õppetunni läbimiseks, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitades, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks.

Südamlik tänu meie autoritele: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsoft Student Ambassador autoritele, ülevaatajatele ja sisuloojatele, eriti Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

Andmeteadus algajatele - Sketchnote autor @nitya

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Kui soovite, et toetataks täiendavaid tõlkekeeli, on need loetletud siin

Liitu meie kogukonnaga

Meil on käimas Discordi õppesari koos tehisintellektiga, lisateabe saamiseks ja liitumiseks külastage Learn with AI Series 18. - 30. septembril 2025. Saate näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.

Kas oled üliõpilane?

Alusta järgmiste ressurssidega:

• Üliõpilaste keskuse leht Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, üliõpilaste komplektid ja isegi võimalused saada tasuta sertifikaadivautšer. See on leht, mille soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt kontrollida, kuna sisu vahetatakse vähemalt kord kuus.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Liitu ülemaailmse üliõpilasambassadoreid ühendava kogukonnaga, see võib olla sinu tee Microsofti.

Alustamine

📚 Dokumentatsioon

• Paigaldusjuhend - samm-sammult juhised algajatele
• Kasutusjuhend - näited ja levinud töövood
• Tõrkeotsing - lahendused levinud probleemidele
• Panustamise juhend - kuidas sellesse projekti panustada
• Õpetajatele - juhised õpetamiseks ja klassiruumi ressursid

👨‍🎓 Üliõpilastele

Täielikud algajad: Kas oled andmeteaduses uus? Alusta meie algajasõbralike näidete juurest! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne kogu õppekavasse süvenemist. Üliõpilased: selle õppekava iseseisvaks kasutamiseks tee kogu hoidla fork ja täida harjutused iseseisvalt, alustades eelloengu viktoriiniga. Seejärel loe loeng läbi ja täida ülejäänud tegevused. Proovi projekte luua õppetunde mõistes, mitte lahenduskoodi kopeerides; see kood on siiski saadaval iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine mõte on moodustada sõpradega õpperühm ja läbida sisu koos. Edasiseks õppimiseks soovitame Microsoft Learn.

Kiire algus:

1. Vaata paigaldusjuhendit, et seadistada oma keskkond
2. Tutvu kasutusjuhendiga, et õppida õppekavaga töötama
3. Alusta 1. õppetunnist ja tööta järjestikku edasi
4. Liitu meie Discordi kogukonnaga toe saamiseks

👩‍🏫 Õpetajatele

Õpetajad: oleme lisanud mõningaid soovitusi selle õppekava kasutamiseks. Ootame teie tagasisidet meie arutelufoorumis!

Tutvu meeskonnaga

Gif autor: Mohit Jaisal

🎥 Klõpsake ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid!

Pedagoogika

Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada, et see põhineb projektidel ja sisaldab sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õpilased omandanud andmeteaduse põhialused, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamise, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimise, andmete analüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumid ja palju muud.

Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õpilasele eesmärgi õppida teemat, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab teadmiste parema kinnistumise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks.

Leidke meie käitumiskoodeks, panustamise, tõlke juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!

Iga õppetund sisaldab:

• Valikuline visandmärkmed
• Valikuline täiendav video
• Soojendav viktoriin enne õppetundi
• Kirjalik õppetund
• Projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammult juhendid projekti ehitamiseks
• Teadmiste kontroll
• Väljakutse
• Täiendav lugemine
• Kodune ülesanne
• Pärast õppetundi viktoriin

Märkused viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid asuvad Quiz-App kaustas, kokku 40 viktoriini, igaühes kolm küsimust. Neile viidatakse õppetundide sees, kuid viktoriini rakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure’i; järgige juhiseid quiz-app kaustas. Neid lokaliseeritakse järk-järgult.

🎓 Algajale sobivad näited

Uus andmeteaduses? Oleme loonud spetsiaalse näidiste kataloogi lihtsa ja hästi kommenteeritud koodiga, mis aitab teil alustada:

• 🌟 Tere maailm - Teie esimene andmeteaduse programm
• 📂 Andmete laadimine - Õppige andmekogumeid lugema ja uurima
• 📊 Lihtne analüüs - Arvutage statistikat ja leidke mustreid
• 📈 Põhiline visualiseerimine - Looge diagramme ja graafikuid
• 🔬 Reaalmaailma projekt - Täielik töövoog algusest lõpuni

Iga näide sisaldab üksikasjalikke kommentaare, mis selgitavad iga sammu, muutes selle ideaalseks täiesti algajatele!

👉 Alustage näidetega 👈

Õppetunnid

Andmeteadus algajatele: teekaart - Visandmärkmed autorilt @nitya

Õppetunni number	Teema	Õppetunni grupp	Õpieesmärgid	Lingitud õppetund	Autor
01	Andmeteaduse määratlemine	Sissejuhatus	Õppida andmeteaduse põhimõisteid ja kuidas see on seotud tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega.	õppetund video	Dmitry
02	Andmeteaduse eetika	Sissejuhatus	Andmete eetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud.	õppetund	Nitya
03	Andmete määratlemine	Sissejuhatus	Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinumad allikad.	õppetund	Jasmine
04	Statistika ja tõenäosuse sissejuhatus	Sissejuhatus	Matemaatilised tõenäosuse ja statistika tehnikad andmete mõistmiseks.	õppetund video	Dmitry
05	Töötamine relatsioonandmetega	Andmetega töötamine	Sissejuhatus relatsioonandmetesse ja relatsioonandmete uurimise ja analüüsi põhialused struktureeritud päringukeele ehk SQL-iga (hääldatakse "sii-kwell").	õppetund	Christopher
06	Töötamine NoSQL andmetega	Andmetega töötamine	Sissejuhatus mitte-relatsioonandmetesse, nende erinevatesse tüüpidesse ja dokumentandmebaaside uurimise ja analüüsi põhialustesse.	õppetund	Jasmine
07	Töötamine Pythoniga	Andmetega töötamine	Põhitõed Pythoniga andmete uurimiseks, kasutades raamatukogusid nagu Pandas. Soovitatav on põhiteadmised Python programmeerimisest.	õppetund video	Dmitry
08	Andmete ettevalmistamine	Andmetega töötamine	Teemad andmetehnikate kohta andmete puhastamiseks ja teisendamiseks, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või puudulike andmetega seotud väljakutsetega.	õppetund	Jasmine
09	Koguste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Õppige kasutama Matplotlibi lindude andmete visualiseerimiseks 🦆	õppetund	Jen
10	Andmete jaotuste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Vaatluste ja trendide visualiseerimine kindlas vahemikus.	õppetund	Jen
11	Proportsioonide visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Diskreetsete ja rühmitatud protsentide visualiseerimine.	õppetund	Jen
12	Suhete visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Andmekogumite ja nende muutujate vaheliste seoste ja korrelatsioonide visualiseerimine.	õppetund	Jen
13	Mõtestatud visualiseeringud	Andmete visualiseerimine	Tehnikad ja juhised, kuidas muuta oma visualiseeringud väärtuslikuks tõhusa probleemilahenduse ja teadmiste saamiseks.	õppetund	Jen
14	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse	Elutsükkel	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimesele etapile andmete hankimisel ja väljavõtmisel.	õppetund	Jasmine
15	Analüüs	Elutsükkel	See andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmete analüüsi tehnikatele.	õppetund	Jasmine
16	Kommunikatsioon	Elutsükkel	See andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmetest saadud teadmiste esitamisele viisil, mis teeb otsustajatele nende mõistmise lihtsamaks.	õppetund	Jalen
17	Andmeteadus pilves	Pilvandmed	See õppetundide sari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid.	õppetund	Tiffany ja Maud
18	Andmeteadus pilves	Pilvandmed	Mudelite koolitamine madala koodiga tööriistadega.	õppetund	Tiffany ja Maud
19	Andmeteadus pilves	Pilvandmed	Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil.	õppetund	Tiffany ja Maud
20	Andmeteadus looduses	Looduses	Andmeteadusel põhinevad projektid reaalses maailmas.	õppetund	Nitya

GitHub Codespaces

Järgige neid samme, et avada see näidis Codespaces'is:

1. Klõpsake menüüd Code ja valige valik Open with Codespaces.
2. Valige paneeli allosas + New codespace. Lisateabe saamiseks vaadake GitHubi dokumentatsiooni.

VSCode Remote - Containers

Järgige neid samme, et avada see hoidla konteineris, kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode'i koos VS Code Remote - Containers laiendusega:

1. Kui kasutate arenduskonteinerit esimest korda, veenduge, et teie süsteem vastab eeltingimustele (nt Docker on installitud) algusjuhendis.

Selle hoidla kasutamiseks võite avada hoidla isoleeritud Docker mahtudes:

Märkus: Tegemist on Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... käsuga, mis kloonib lähtekoodi Docker mahutisse, mitte kohalikku failisüsteemi. Mahutid on eelistatud mehhanism konteineri andmete säilitamiseks.

Või avage kohalikult kloonitud või alla laaditud hoidla versioon:

• Kloonige see hoidla oma kohalikku failisüsteemi.
• Vajutage F1 ja valige käsk Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja proovige.

Võrguühenduseta juurdepääs

Seda dokumentatsiooni saab võrguühenduseta kasutada, kasutades Docsify. Forkige see hoidla, installige Docsify oma kohalikule masinale, seejärel tippige selle hoidla juurkaustas docsify serve. Veebisait on saadaval pordil 3000 teie kohalikus hostis: localhost:3000.

Märkus, märkmikud ei renderdata Docsify abil, nii et kui peate märkmikku käivitama, tehke seda eraldi VS Code'is, kasutades Python kernelit.

Muud õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaadake:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generatiivse tehisintellekti sari

---

Põhialused

---

Copiloti sari

Abi saamine

Kas teil on probleeme? Vaadake meie Tõrkeotsingu juhendit, et leida lahendusi levinud probleemidele.

Kui jääte hätta või teil on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui teil on toote tagasisidet või ehitamisel vigu, külastage:

---

Vastutusest loobumine: See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellektil põhinevat tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi püüame tagada täpsust, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti mõistmiste eest.