24 KiB

Raw Permalink Blame History Unescape Escape

ڈیٹا سائنس کے ابتدائی افراد کے لیے - ایک نصاب

Azure Cloud Advocates نے مائیکروسافٹ میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کیا ہے جو مکمل طور پر ڈیٹا سائنس کے بارے میں ہے۔ ہر سبق میں سبق سے پہلے اور بعد کے کوئز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی طریقہ کار آپ کو سیکھنے کے دوران بنانے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے ہنر کو یاد رکھنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔

ہمارے مصنفین کا دل سے شکریہ: جاسمین گریناوے، دیمتری سوشنیکوف، نیتیا نرسمہن، جیلن میکگی، جین لوپر، مود لیوی، ٹفنی سوٹیر، کرسٹوفر ہیریسن۔

🙏 خاص شکریہ 🙏 ہمارے مائیکروسافٹ اسٹوڈنٹ ایمبیسڈر مصنفین، جائزہ لینے والوں اور مواد کے تعاون کرنے والوں کا، خاص طور پر آریان اروڑا، ادیتیہ گرگ، الوندرا سانچیز، انکیتا سنگھ، انوپم مشرا، ارپیتا داس، چھائل بہاری دوبے، دیبری نسوفور، دیشیتا بھاسین، مجید صافی، میکس بلوم، میگوئل کوریا، محمد افتخار (افتو) ابن جلال، نورین تبسم، ریمنڈ وانگسا پترا، روہت یادو، سمردھی شرما، سانیا سنہا، شینا نرولا، توقیر احمد، یوگندر سنگھ پاوار، ودوشی گپتا، جسلین سوندھی۔


ڈیٹا سائنس کے ابتدائی افراد کے لیے - اسکیچ نوٹ از @nitya

🌐 کثیر زبان کی حمایت

GitHub ایکشن کے ذریعے سپورٹ (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)

اگر آپ اضافی زبانوں میں ترجمہ چاہتے ہیں تو، سپورٹ شدہ زبانوں کی فہرست یہاں موجود ہے۔

ہماری کمیونٹی میں شامل ہوں

کیا آپ طالب علم ہیں؟

مندرجہ ذیل وسائل کے ساتھ شروعات کریں:

اسٹوڈنٹ ہب صفحہ اس صفحے پر آپ کو ابتدائی وسائل، اسٹوڈنٹ پیک اور یہاں تک کہ مفت سرٹیفکیٹ واؤچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ ایک ایسا صفحہ ہے جسے آپ بک مارک کرنا چاہیں گے اور وقتاً فوقتاً چیک کریں گے کیونکہ ہم کم از کم ماہانہ مواد تبدیل کرتے ہیں۔
مائیکروسافٹ لرن اسٹوڈنٹ ایمبیسڈرز ایک عالمی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ مائیکروسافٹ میں آپ کے داخلے کا راستہ ہو سکتا ہے۔

شروعات کریں

اساتذہ: ہم نے کچھ تجاویز شامل کی ہیں کہ اس نصاب کو کیسے استعمال کیا جائے۔ ہمیں آپ کی رائے ہمارے ڈسکشن فورم میں پسند آئے گی!

طلباء: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور خود ہی مشقیں مکمل کریں، سبق سے پہلے کے کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنائیں بجائے اس کے کہ حل کوڈ کو کاپی کریں؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے /solutions فولڈرز میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہو سکتا ہے کہ دوستوں کے ساتھ ایک اسٹڈی گروپ بنائیں اور مواد کو ایک ساتھ دیکھیں۔ مزید مطالعہ کے لیے، ہم مائیکروسافٹ لرن کی سفارش کرتے ہیں۔

ٹیم سے ملاقات کریں

Gif از محیط جیسل

🎥 اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں تاکہ پروجیکٹ اور اسے بنانے والے افراد کے بارے میں ویڈیو دیکھ سکیں!

تدریسی طریقہ کار

ہم نے اس نصاب کو بناتے وقت دو تدریسی اصولوں کا انتخاب کیا ہے: یہ یقینی بنانا کہ یہ پروجیکٹ پر مبنی ہے اور اس میں بار بار کوئز شامل ہیں۔ اس سیریز کے اختتام تک، طلباء ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ چکے ہوں گے، جن میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے مختلف طریقے، ڈیٹا کی بصری نمائندگی، ڈیٹا کا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا کے استعمال کے کیسز، اور مزید شامل ہیں۔

اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کو کسی موضوع کو سیکھنے کی طرف راغب کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور تفریحی طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے شروع ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے سائیکل کے اختتام تک بتدریج پیچیدہ ہو جاتے ہیں۔ ہمارے Code of Conduct، Contributing، Translation رہنما اصول دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیرمقدم کرتے ہیں!

ہر سبق میں شامل ہیں:

اختیاری خاکہ نوٹ
اختیاری اضافی ویڈیو
سبق سے پہلے کا وارم اپ کوئز
تحریری سبق
پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پروجیکٹ بنانے کے مرحلہ وار رہنما
علم کی جانچ
ایک چیلنج
اضافی مطالعہ
اسائنمنٹ
سبق کے بعد کا کوئز

کوئزز کے بارے میں ایک نوٹ: تمام کوئزز Quiz-App فولڈر میں موجود ہیں، جن میں کل 40 کوئزز ہیں، ہر ایک میں تین سوالات ہیں۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر ڈپلائے کیا جا سکتا ہے؛ quiz-app فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ یہ بتدریج مقامی زبانوں میں ترجمہ کیے جا رہے ہیں۔

اسباق


ڈیٹا سائنس برائے ابتدائی: روڈ میپ - خاکہ نوٹ @nitya کی جانب سے

سبق نمبر	موضوع	سبق کی گروپ بندی	سیکھنے کے مقاصد	لنک شدہ سبق	مصنف
01	ڈیٹا سائنس کی تعریف	تعارف	ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات سیکھیں اور یہ مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور بڑے ڈیٹا سے کیسے جڑا ہوا ہے۔	سبق ویڈیو	Dmitry
02	ڈیٹا سائنس کی اخلاقیات	تعارف	ڈیٹا اخلاقیات کے تصورات، چیلنجز اور فریم ورک۔	سبق	Nitya
03	ڈیٹا کی تعریف	تعارف	ڈیٹا کی درجہ بندی اور اس کے عام ذرائع۔	سبق	Jasmine
04	شماریات اور احتمال کا تعارف	تعارف	ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے احتمال اور شماریات کی ریاضیاتی تکنیکیں۔	سبق ویڈیو	Dmitry
05	تعلقاتی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف اور Structured Query Language (SQL) کے ذریعے تعلقاتی ڈیٹا کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔	سبق	Christopher
06	NoSQL ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	غیر تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور دستاویزی ڈیٹا بیسز کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔	سبق	Jasmine
07	Python کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	Pandas جیسی لائبریریوں کے ساتھ ڈیٹا کی دریافت کے لیے Python کا استعمال۔ Python پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ بوجھ کی سفارش کی جاتی ہے۔	سبق ویڈیو	Dmitry
08	ڈیٹا کی تیاری	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کو صاف اور تبدیل کرنے کے لیے تکنیکوں پر موضوعات تاکہ گمشدہ، غلط، یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز سے نمٹا جا سکے۔	سبق	Jasmine
09	مقداروں کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	Matplotlib کا استعمال کرتے ہوئے پرندوں کے ڈیٹا کو بصری طور پر پیش کرنا سیکھیں 🦆	سبق	Jen
10	ڈیٹا کی تقسیمات کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	وقفے کے اندر مشاہدات اور رجحانات کو بصری طور پر پیش کرنا۔	سبق	Jen
11	تناسب کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	الگ اور گروپ شدہ فیصد کی بصری نمائندگی۔	سبق	Jen
12	تعلقات کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کے سیٹوں اور ان کے متغیرات کے درمیان تعلقات اور ارتباط کو بصری طور پر پیش کرنا۔	سبق	Jen
13	بامعنی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	آپ کی بصری نمائندگی کو مؤثر مسئلہ حل کرنے اور بصیرت کے لیے قیمتی بنانے کے لیے تکنیکیں اور رہنمائی۔	سبق	Jen
14	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف	لائف سائیکل	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف اور ڈیٹا حاصل کرنے اور نکالنے کا پہلا مرحلہ۔	سبق	Jasmine
15	تجزیہ کرنا	لائف سائیکل	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کے اس مرحلے میں ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر توجہ دی گئی ہے۔	سبق	Jasmine
16	مواصلات	لائف سائیکل	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کے اس مرحلے میں ڈیٹا سے حاصل کردہ بصیرت کو اس طرح پیش کرنے پر توجہ دی گئی ہے کہ فیصلہ سازوں کے لیے اسے سمجھنا آسان ہو۔	سبق	Jalen
17	کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس	کلاؤڈ ڈیٹا	اسباق کی یہ سیریز کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف کراتی ہے۔	سبق	Tiffany اور Maud
18	کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس	کلاؤڈ ڈیٹا	لو کوڈ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت۔	سبق	Tiffany اور Maud
19	کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس	کلاؤڈ ڈیٹا	Azure Machine Learning Studio کے ساتھ ماڈلز کو ڈپلائے کرنا۔	سبق	Tiffany اور Maud
20	جنگلی ماحول میں ڈیٹا سائنس	جنگلی ماحول	حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس پر مبنی پروجیکٹس۔	سبق	Nitya

GitHub Codespaces

Codespace میں اس نمونے کو کھولنے کے لیے ان مراحل پر عمل کریں:

Code ڈراپ ڈاؤن مینو پر کلک کریں اور Open with Codespaces آپشن منتخب کریں۔
پین کے نیچے + New codespace منتخب کریں۔ مزید معلومات کے لیے، GitHub دستاویزات دیکھیں۔

VSCode Remote - Containers

اپنے مقامی مشین اور VSCode کا استعمال کرتے ہوئے اس ریپو کو کنٹینر میں کھولنے کے لیے ان مراحل پر عمل کریں:

اگر یہ آپ کا پہلا موقع ہے کہ آپ ڈیولپمنٹ کنٹینر استعمال کر رہے ہیں، تو براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم پری ریکوزیٹس کو پورا کرتا ہے (یعنی Docker انسٹال کریں)۔

اس ریپوزٹری کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو اسے ایک الگ تھلگ Docker والیوم میں کھول سکتے ہیں:

نوٹ: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... کمانڈ استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو مقامی فائل سسٹم کے بجائے Docker والیوم میں کلون کیا جا سکے۔ Volumes کنٹینر ڈیٹا کو محفوظ کرنے کے لیے ترجیحی طریقہ کار ہیں۔

یا مقامی طور پر کلون شدہ یا ڈاؤن لوڈ شدہ ورژن کھولیں:

اس ریپوزٹری کو اپنے مقامی فائل سسٹم پر کلون کریں۔
F1 دبائیں اور Remote-Containers: Open Folder in Container... کمانڈ منتخب کریں۔
اس فولڈر کی کلون شدہ کاپی منتخب کریں، کنٹینر کے شروع ہونے کا انتظار کریں، اور چیزوں کو آزمائیں۔

آف لائن رسائی

آپ اس دستاویزات کو Docsify کا استعمال کرتے ہوئے آف لائن چلا سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، Docsify انسٹال کریں اپنے مقامی مشین پر، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں docsify serve ٹائپ کریں۔ ویب سائٹ آپ کے localhost پر پورٹ 3000 پر دستیاب ہوگی: localhost:3000۔

نوٹ، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے رینڈر نہیں ہوں گے، لہذا جب آپ کو نوٹ بک چلانے کی ضرورت ہو، تو اسے الگ سے VS Code میں Python کرنل چلاتے ہوئے کریں۔

دیگر نصاب

ہماری ٹیم دیگر نصاب بھی تیار کرتی ہے! دیکھیں:

ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستگی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز، جو اس کی مقامی زبان میں ہے، کو مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔

24 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape