Data-Science-For-Beginners/translations/ne/README.md

डाटा साइन्सका लागि सुरुवातकर्ता - एक पाठ्यक्रम

Azure Cloud Advocates at Microsoft ले डाटा साइन्स सम्बन्धी १० हप्ताको, २० पाठहरूको पाठ्यक्रम प्रस्तुत गर्न पाउँदा खुशी छ। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पाठ पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लेखिएका निर्देशनहरू, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छन्। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण पद्धतिले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, जसले नयाँ सीपहरूलाई स्थायी बनाउन मद्दत गर्दछ।

हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison।

🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो Microsoft Student Ambassador लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई, विशेष गरी 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।

डाटा साइन्सका लागि सुरुवातकर्ता - @nitya द्वारा स्केच नोट

🌐 बहुभाषिक समर्थन

GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक)

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

यदि तपाईंलाई थप भाषाहरूमा अनुवाद चाहिन्छ भने, समर्थित भाषाहरूको सूची यहाँ हेर्नुहोस्।

हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस्

के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ?

तलका स्रोतहरूबाट सुरु गर्नुहोस्:

• विद्यार्थी हब पृष्ठ यस पृष्ठमा, तपाईंलाई सुरुवातकर्ताहरूका लागि स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू भेट्नुहुनेछ। यो पृष्ठलाई बुकमार्क गर्नुहोस् र समय-समयमा हेर्नुहोस् किनभने हामीले कम्तीमा मासिक रूपमा सामग्री परिवर्तन गर्छौं।
• Microsoft Learn Student Ambassadors एक विश्वव्यापी विद्यार्थी राजदूतहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो Microsoft मा तपाईंको प्रवेशद्वार हुन सक्छ।

सुरु गर्दै

शिक्षकहरू: हामीले केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। हामी तपाईंको प्रतिक्रिया हाम्रो छलफल फोरममा चाहन्छौं!

विद्यार्थीहरू: यो पाठ्यक्रमलाई आफैं प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई फोर्क गर्नुहोस् र आफैं अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस्, प्रारम्भिक क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि व्याख्यान पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। समाधान कोडलाई नक्कल नगरी पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू बनाउन प्रयास गर्नुहोस्; यद्यपि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठको /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनु र सामग्री सँगै अध्ययन गर्नु हो। थप अध्ययनका लागि, हामी Microsoft Learn सिफारिस गर्छौं।

टोलीसँग भेट्नुहोस्

Gif द्वारा Mohit Jaisal

🎥 माथिको छविमा क्लिक गर्नुहोस् परियोजनाबारे र यसलाई सिर्जना गर्ने व्यक्तिहरूबारे भिडियो हेर्न!

शिक्षण पद्धति

हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित छ र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश छन्। यस श्रृंखलाको अन्त्यसम्ममा, विद्यार्थीहरूले डाटा साइन्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिकेका हुनेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डाटा तयारी, डाटासँग काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डाटा भिजुअलाइजेसन, डाटा विश्लेषण, डाटा साइन्सका वास्तविक जीवनका प्रयोगहरू, र अन्य धेरै समावेश छन्।

यसका अतिरिक्त, कक्षाको अघि गरिएको कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषयवस्तु सिक्न प्रेरित गर्छ, जबकि कक्षापछि गरिएको दोस्रो क्विजले थप सम्झनामा मद्दत गर्दछ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको हो र यसलाई पूर्ण रूपमा वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना बाट सुरु हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्। हाम्रो आचार संहिता, योगदान, अनुवाद दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्दछौं!

प्रत्येक पाठमा समावेश हुन्छ:

• वैकल्पिक स्केच नोट
• वैकल्पिक पूरक भिडियो
• पाठ अघि वार्मअप क्विज
• लिखित पाठ
• परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना निर्माण गर्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
• ज्ञान जाँच
• चुनौती
• पूरक पढाइ
• असाइनमेन्ट
• पाठ पछि क्विज

क्विजहरूको बारेमा नोट: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा समावेश छन्, जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्नहरू सहित ४० वटा क्विजहरू छन्। यी पाठहरूबाट लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; quiz-app फोल्डरमा दिइएको निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। यी क्रमिक रूपमा स्थानीयकरण हुँदैछन्।

पाठहरू

डेटा साइन्सका लागि शुरुआतीहरू: रोडम्याप - @nitya द्वारा स्केच नोट

पाठ संख्या	विषय	पाठ समूह	सिक्ने उद्देश्यहरू	लिंक गरिएको पाठ	लेखक
01	डेटा साइन्सको परिभाषा	परिचय	डेटा साइन्सको आधारभूत अवधारणाहरू सिक्नुहोस् र यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, र बिग डेटा संग कसरी सम्बन्धित छ।	पाठ भिडियो	Dmitry
02	डेटा साइन्स नैतिकता	परिचय	डेटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र फ्रेमवर्कहरू।	पाठ	Nitya
03	डेटा परिभाषा	परिचय	डेटा कसरी वर्गीकृत गरिन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू।	पाठ	Jasmine
04	तथ्यांक र सम्भावनाको परिचय	परिचय	डेटा बुझ्नको लागि सम्भावना र तथ्यांकको गणितीय प्रविधिहरू।	पाठ भिडियो	Dmitry
05	सम्बन्धित डेटा संग काम गर्ने	डेटा संग काम गर्ने	सम्बन्धित डेटा र संरचित क्वेरी भाषा (SQL) को आधारभूत अन्वेषण र विश्लेषणको परिचय।	पाठ	Christopher
06	NoSQL डेटा संग काम गर्ने	डेटा संग काम गर्ने	गैर-सम्बन्धित डेटा, यसको विभिन्न प्रकारहरू र दस्तावेज डेटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत परिचय।	पाठ	Jasmine
07	Python संग काम गर्ने	डेटा संग काम गर्ने	Pandas जस्ता पुस्तकालयहरू प्रयोग गरेर डेटा अन्वेषणको लागि Python प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। Python प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ।	पाठ भिडियो	Dmitry
08	डेटा तयारी	डेटा संग काम गर्ने	हराएको, गलत, वा अपूर्ण डेटा सामना गर्न सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने डेटा प्रविधिहरूको विषयहरू।	पाठ	Jasmine
09	मात्राहरूको दृश्यात्मकता	डेटा दृश्यात्मकता	Matplotlib प्रयोग गरेर चरा डेटा 🦆 दृश्यात्मकता गर्न सिक्नुहोस्।	पाठ	Jen
10	डेटा वितरणको दृश्यात्मकता	डेटा दृश्यात्मकता	अन्तराल भित्रको अवलोकन र प्रवृत्तिहरू दृश्यात्मकता।	पाठ	Jen
11	अनुपातहरूको दृश्यात्मकता	डेटा दृश्यात्मकता	छुट्टै र समूहबद्ध प्रतिशतहरूको दृश्यात्मकता।	पाठ	Jen
12	सम्बन्धहरूको दृश्यात्मकता	डेटा दृश्यात्मकता	डेटा सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरू बीचको सम्बन्ध र सहसंबंध दृश्यात्मकता।	पाठ	Jen
13	अर्थपूर्ण दृश्यात्मकता	डेटा दृश्यात्मकता	प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंको दृश्यात्मकतालाई मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन।	पाठ	Jen
14	डेटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय	जीवनचक्र	डेटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय र डेटा प्राप्त गर्ने र निकाल्ने पहिलो चरण।	पाठ	Jasmine
15	विश्लेषण	जीवनचक्र	डेटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डेटा विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ।	पाठ	Jasmine
16	सञ्चार	जीवनचक्र	डेटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरण डेटा बाट प्राप्त अन्तर्दृष्टिलाई निर्णयकर्ताहरूलाई बुझ्न सजिलो बनाउने तरिकामा प्रस्तुत गर्न केन्द्रित छ।	पाठ	Jalen
17	क्लाउडमा डेटा साइन्स	क्लाउड डेटा	क्लाउडमा डेटा साइन्स र यसको फाइदाहरूको परिचय दिने पाठहरूको श्रृंखला।	पाठ	Tiffany र Maud
18	क्लाउडमा डेटा साइन्स	क्लाउड डेटा	लो कोड उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू प्रशिक्षण।	पाठ	Tiffany र Maud
19	क्लाउडमा डेटा साइन्स	क्लाउड डेटा	Azure Machine Learning Studio प्रयोग गरेर मोडेलहरू डिप्लोय गर्ने।	पाठ	Tiffany र Maud
20	जङ्गलमा डेटा साइन्स	जङ्गलमा	वास्तविक संसारमा डेटा साइन्स द्वारा संचालित परियोजनाहरू।	पाठ	Nitya

GitHub Codespaces

यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न निम्न चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

1. Code ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्।
2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। थप जानकारीको लागि, GitHub दस्तावेज हेर्नुहोस्।

VSCode Remote - Containers

तपाईंको स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सनको प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा खोल्न निम्न चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

1. यदि यो पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको प्रणालीले पूर्व-आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ (जस्तै Docker स्थापना गरिएको छ) शुरुआती दस्तावेज मा।

यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईं या त रिपोजिटरीलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ:

नोट: भित्री रूपमा, यसले Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... कमाण्ड प्रयोग गर्नेछ जसले स्रोत कोडलाई स्थानीय फाइल प्रणालीको सट्टा Docker भोल्युममा क्लोन गर्नेछ। Volumes कन्टेनर डेटा कायम राख्नको लागि प्राथमिक मेकानिज्म हो।

वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्न सक्नुहुन्छ:

• यो रिपोजिटरीलाई तपाईंको स्थानीय फाइल प्रणालीमा क्लोन गर्नुहोस्।
• F1 थिच्नुहोस् र Remote-Containers: Open Folder in Container... कमाण्ड चयन गर्नुहोस्।
• यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुने प्रतीक्षा गर्नुहोस्, र परीक्षण गर्नुहोस्।

अफलाइन पहुँच

तपाईं Docsify प्रयोग गरेर यो दस्तावेजलाई अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपोजिटरीलाई Fork गर्नुहोस्, Docsify स्थापना गर्नुहोस् तपाईंको स्थानीय मेसिनमा, त्यसपछि यो रिपोजिटरीको मूल फोल्डरमा docsify serve टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा हुनेछ: localhost:3000।

नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत प्रस्तुत गरिने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक छ, Python कर्नेल चलाउँदै VS Code मा अलग्गै गर्नुहोस्।

अन्य पाठ्यक्रमहरू

हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:

• शुरुआतीहरूको लागि Generative AI
• Generative AI for Beginners .NET
• JavaScript संग Generative AI
• Java संग Generative AI
• शुरुआतीहरूको लागि AI
• शुरुआतीहरूको लागि डेटा साइन्स
• शुरुआतीहरूको लागि ML
• शुरुआतीहरूको लागि साइबर सुरक्षा
• शुरुआतीहरूको लागि वेब विकास
• शुरुआतीहरूको लागि IoT
• शुरुआतीहरूको लागि XR विकास
• Paired Programming को लागि GitHub Copilot मास्टर गर्ने
• C#/.NET विकासकर्ताहरूको लागि GitHub Copilot मास्टर गर्ने
• आफ्नै Copilot साहसिक यात्रा चयन गर्नुहोस्

---

अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव सटीकता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। यसको मूल भाषामा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्त्वपूर्ण जानकारीका लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।