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# インストールガイド
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このガイドでは、Data Science for Beginners カリキュラムを使用するための環境設定方法を説明します。
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## 目次
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- [前提条件](../..)
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- [クイックスタートオプション](../..)
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- [ローカルインストール](../..)
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- [インストールの確認](../..)
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## 前提条件
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始める前に以下を準備してください：
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- コマンドライン/ターミナルの基本的な操作に慣れていること
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- GitHubアカウント（無料）
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- 初期設定のための安定したインターネット接続
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## クイックスタートオプション
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### オプション1: GitHub Codespaces（初心者におすすめ）
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最も簡単に始められる方法は、ブラウザ上で完全な開発環境を提供するGitHub Codespacesを利用することです。
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1. [リポジトリ](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners)に移動します
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2. **Code** ドロップダウンメニューをクリックします
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3. **Codespaces** タブを選択します
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4. **Create codespace on main** をクリックします
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5. 環境が初期化されるまで待ちます（2～3分）
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これで、すべての依存関係が事前にインストールされた状態で環境が準備完了です！
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### オプション2: ローカル開発
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自分のコンピュータで作業する場合は、以下の詳細な手順に従ってください。
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## ローカルインストール
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### ステップ1: Gitのインストール
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Gitはリポジトリをクローンし、変更を追跡するために必要です。
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**Windows:**
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- [git-scm.com](https://git-scm.com/download/win) からダウンロード
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- インストーラーをデフォルト設定で実行
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**macOS:**
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- Homebrewを使用してインストール: `brew install git`
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- または [git-scm.com](https://git-scm.com/download/mac) からダウンロード
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**Linux:**
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```bash
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# Debian/Ubuntu
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install git
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# Fedora
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sudo dnf install git
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# Arch
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sudo pacman -S git
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```
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### ステップ2: リポジトリのクローン
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```bash
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# Clone the repository
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git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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# Navigate to the directory
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cd Data-Science-For-Beginners
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```
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### ステップ3: PythonとJupyterのインストール
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データサイエンスのレッスンにはPython 3.7以上が必要です。
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**Windows:**
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1. [python.org](https://www.python.org/downloads/) からPythonをダウンロード
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2. インストール時に「Add Python to PATH」をチェック
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3. インストールを確認：
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```bash
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python --version
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```
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**macOS:**
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```bash
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# Using Homebrew
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brew install python3
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# Verify installation
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python3 --version
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```
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**Linux:**
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```bash
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# Most Linux distributions come with Python pre-installed
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python3 --version
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# If not installed:
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# Debian/Ubuntu
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sudo apt-get install python3 python3-pip
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# Fedora
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sudo dnf install python3 python3-pip
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```
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### ステップ4: Python環境のセットアップ
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依存関係を分離するために仮想環境を使用することを推奨します。
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```bash
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# Create a virtual environment
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python -m venv venv
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# Activate the virtual environment
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# On Windows:
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venv\Scripts\activate
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# On macOS/Linux:
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source venv/bin/activate
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```
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### ステップ5: Pythonパッケージのインストール
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必要なデータサイエンスライブラリをインストールします：
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```bash
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pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
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```
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### ステップ6: Node.jsとnpmのインストール（クイズアプリ用）
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クイズアプリケーションにはNode.jsとnpmが必要です。
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**Windows/macOS:**
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- [nodejs.org](https://nodejs.org/) からダウンロード（LTSバージョン推奨）
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- インストーラーを実行
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**Linux:**
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```bash
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# Debian/Ubuntu
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# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
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# It is recommended to review the script before running it:
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# curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
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# less setup_lts.x
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# Then run:
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# sudo -E bash setup_lts.x
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#
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# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
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curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
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sudo apt-get install -y nodejs
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# Fedora
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sudo dnf install nodejs
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# Verify installation
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node --version
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npm --version
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```
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### ステップ7: クイズアプリの依存関係をインストール
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```bash
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# Navigate to quiz app directory
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cd quiz-app
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# Install dependencies
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npm install
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# Return to root directory
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cd ..
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```
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### ステップ8: Docsifyのインストール（オプション）
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ドキュメントをオフラインで利用するために：
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```bash
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npm install -g docsify-cli
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```
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## インストールの確認
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### PythonとJupyterのテスト
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```bash
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# Activate your virtual environment if not already activated
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# On Windows:
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venv\Scripts\activate
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# On macOS/Linux:
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source venv/bin/activate
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# Start Jupyter Notebook
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jupyter notebook
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```
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ブラウザが開き、Jupyterインターフェイスが表示されます。任意のレッスンの`.ipynb`ファイルに移動できます。
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### クイズアプリケーションのテスト
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```bash
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# Navigate to quiz app
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cd quiz-app
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# Start development server
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npm run serve
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```
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クイズアプリは`http://localhost:8080`（8080ポートが使用中の場合は別のポート）で利用可能です。
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### ドキュメントサーバーのテスト
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```bash
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# From the root directory of the repository
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docsify serve
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```
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ドキュメントは`http://localhost:3000`で利用可能です。
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## VS Code Dev Containersの使用
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Dockerがインストールされている場合、VS Code Dev Containersを使用できます：
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1. [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop) をインストール
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2. [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) をインストール
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3. [Remote - Containers extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers) をインストール
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4. VS Codeでリポジトリを開く
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5. `F1`を押して「Remote-Containers: Reopen in Container」を選択
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6. コンテナのビルドを待つ（初回のみ）
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## 次のステップ
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- カリキュラムの概要については [README.md](README.md) を参照
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- 一般的なワークフローや例については [USAGE.md](USAGE.md) を読む
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- 問題が発生した場合は [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) を確認
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- 貢献したい場合は [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) をレビュー
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## ヘルプを得る
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問題が発生した場合：
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1. [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) ガイドを確認
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2. 既存の [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues) を検索
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3. [Discordコミュニティ](https://aka.ms/ds4beginners/discord) に参加
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4. 問題の詳細情報を記載して新しいIssueを作成
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**免責事項**:
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