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.
178 lines
20 KiB
178 lines
20 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "ae529efe508173a92d4019d86744ec00",
|
|
"translation_date": "2025-09-23T09:32:54+00:00",
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
"language_code": "hr"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Data Science za Početnike - Kurikulum
|
|
|
|
[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
|
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
|
|
[](http://makeapullrequest.com)
|
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
|
|
|
|
[](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott)
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
Azure Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom predstavljaju 10-tjedni kurikulum s 20 lekcija o znanosti o podacima. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i poslije lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje i zadatak. Naša metodologija temeljena na projektima omogućuje vam učenje kroz izgradnju, što je dokazano učinkovit način za usvajanje novih vještina.
|
|
|
|
**Veliko hvala našim autorima:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer).
|
|
|
|
**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) autorima, recenzentima i suradnicima,** posebno Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
|
|
[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
|
|
|
|
||
|
|
|:---:|
|
|
| Znanost o Podacima za Početnike - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
### 🌐 Podrška za Više Jezika
|
|
|
|
#### Podržano putem GitHub Action (Automatizirano i Uvijek Ažurirano)
|
|
|
|
[Francuski](../fr/README.md) | [Španjolski](../es/README.md) | [Njemački](../de/README.md) | [Ruski](../ru/README.md) | [Arapski](../ar/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Kineski (Pojednostavljeni)](../zh/README.md) | [Kineski (Tradicionalni, Makao)](../mo/README.md) | [Kineski (Tradicionalni, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kineski (Tradicionalni, Tajvan)](../tw/README.md) | [Japanski](../ja/README.md) | [Korejski](../ko/README.md) | [Hindski](../hi/README.md) | [Bengalski](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalski](../ne/README.md) | [Pandžapski (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portugalski (Portugal)](../pt/README.md) | [Portugalski (Brazil)](../br/README.md) | [Talijanski](../it/README.md) | [Poljski](../pl/README.md) | [Turski](../tr/README.md) | [Grčki](../el/README.md) | [Tajlandski](../th/README.md) | [Švedski](../sv/README.md) | [Danski](../da/README.md) | [Norveški](../no/README.md) | [Finski](../fi/README.md) | [Nizozemski](../nl/README.md) | [Hebrejski](../he/README.md) | [Vijetnamski](../vi/README.md) | [Indonezijski](../id/README.md) | [Malajski](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipinski)](../tl/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Mađarski](../hu/README.md) | [Češki](../cs/README.md) | [Slovački](../sk/README.md) | [Rumunjski](../ro/README.md) | [Bugarski](../bg/README.md) | [Srpski (Ćirilica)](../sr/README.md) | [Hrvatski](./README.md) | [Slovenski](../sl/README.md) | [Ukrajinski](../uk/README.md) | [Burmanski (Mjanmar)](../my/README.md)
|
|
|
|
**Ako želite dodati dodatne jezike, podržani jezici su navedeni [ovdje](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
|
|
|
|
#### Pridružite se Našoj Zajednici
|
|
[](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
|
|
Imamo seriju "Učimo s AI" koja je u tijeku, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za znanost o podacima.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Jeste li student?
|
|
|
|
Započnite s ovim resursima:
|
|
|
|
- [Stranica za studente](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, studentske pakete, pa čak i načine za dobivanje besplatnog certifikata. Ovo je stranica koju želite označiti i povremeno provjeravati jer sadržaj mijenjamo barem jednom mjesečno.
|
|
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, ovo bi mogao biti vaš put u Microsoft.
|
|
|
|
# Početak
|
|
|
|
> **Nastavnici**: [uključili smo neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Voljeli bismo čuti vaše povratne informacije [u našem forumu za raspravu](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)!
|
|
|
|
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**: da biste koristili ovaj kurikulum samostalno, forkajte cijeli repozitorij i sami dovršite vježbe, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte lekciju i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte sami izraditi projekte razumijevajući lekcije umjesto kopiranja rješenja; međutim, taj kod je dostupan u /solutions mapama u svakoj lekciji temeljenoj na projektima. Druga ideja bila bi formirati studijsku grupu s prijateljima i zajedno prolaziti kroz sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
|
|
|
|
## Upoznajte Tim
|
|
|
|
[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "Promo video")
|
|
|
|
**Gif by** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Kliknite na sliku iznad za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili!
|
|
|
|
## Pedagogija
|
|
|
|
Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je temeljen na projektima i da uključuje česte kvizove. Do kraja ove serije, studenti će naučiti osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke koncepte, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, stvarne primjere primjene znanosti o podacima i još mnogo toga.
|
|
|
|
Osim toga, kviz s niskim ulogom prije predavanja usmjerava pažnju studenta na učenje teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava bolje zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je osmišljen da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju jednostavno i postaju sve složeniji do kraja 10-tjednog ciklusa.
|
|
|
|
> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Upute za doprinos](CONTRIBUTING.md), [Upute za prijevod](TRANSLATIONS.md). Vaše konstruktivne povratne informacije su dobrodošle!
|
|
|
|
## Svaka lekcija uključuje:
|
|
|
|
- Opcionalni sketchnote
|
|
- Opcionalni dodatni video
|
|
- Kviz za zagrijavanje prije lekcije
|
|
- Pisanu lekciju
|
|
- Za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak-po-korak kako izraditi projekt
|
|
- Provjere znanja
|
|
- Izazov
|
|
- Dodatno čitanje
|
|
- Zadatak
|
|
- [Kviz nakon lekcije](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
|
|
|
|
> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, ukupno 40 kvizova s po tri pitanja. Povezani su unutar lekcija, ali aplikacija za kviz može se pokrenuti lokalno ili implementirati na Azure; slijedite upute u mapi `quiz-app`. Postupno se lokaliziraju.
|
|
|
|
## Lekcije
|
|
||
|
|
|:---:|
|
|
| Data Science za početnike: Plan - _Sketchnote autor [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
| Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor |
|
|
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
|
|
| 01 | Definiranje podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove podatkovne znanosti i kako je povezana s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | [lekcija](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [video](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
| 02 | Etika podatkovne znanosti | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koncepti etike podataka, izazovi i okviri. | [lekcija](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
| 03 | Definiranje podataka | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Kako se podaci klasificiraju i njihovi uobičajeni izvori. | [lekcija](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
| 04 | Uvod u statistiku i vjerojatnost | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Matematičke tehnike vjerojatnosti i statistike za razumijevanje podataka. | [lekcija](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
| 05 | Rad s relacijskim podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Structured Query Language (SQL). | [lekcija](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
|
|
| 06 | Rad s NoSQL podacima | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Uvod u nerelacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize dokumentnih baza podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
|
|
| 07 | Rad s Pythonom | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s bibliotekama poput Pandas. Preporučuje se osnovno razumijevanje programiranja u Pythonu. | [lekcija](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
|
|
| 08 | Priprema podataka | [Rad s podacima](2-Working-With-Data/README.md) | Tehnike čišćenja i transformacije podataka za rješavanje izazova poput nedostajućih, netočnih ili nepotpunih podataka. | [lekcija](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
|
|
| 09 | Vizualizacija količina | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Naučite kako koristiti Matplotlib za vizualizaciju podataka o pticama 🦆 | [lekcija](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
| 10 | Vizualizacija distribucije podataka | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija opažanja i trendova unutar intervala. | [lekcija](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
| 11 | Vizualizacija proporcija | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija diskretnih i grupiranih postotaka. | [lekcija](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
| 12 | Vizualizacija odnosa | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Vizualizacija povezanosti i korelacija između skupova podataka i njihovih varijabli. | [lekcija](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
| 13 | Smislene vizualizacije | [Vizualizacija podataka](3-Data-Visualization/README.md) | Tehnike i smjernice za stvaranje vizualizacija koje su korisne za učinkovito rješavanje problema i dobivanje uvida. | [lekcija](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
|
|
| 14 | Uvod u životni ciklus podatkovne znanosti | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Uvod u životni ciklus podatkovne znanosti i njegov prvi korak - prikupljanje i ekstrakcija podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
|
|
| 15 | Analiza | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa podatkovne znanosti fokusira se na tehnike analize podataka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
|
|
| 16 | Komunikacija | [Životni ciklus](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | Ova faza životnog ciklusa podatkovne znanosti fokusira se na prezentaciju uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donositeljima odluka. | [lekcija](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
|
|
| 17 | Podatkovna znanost u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Serija lekcija koja uvodi podatkovnu znanost u oblaku i njezine prednosti. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
| 18 | Podatkovna znanost u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Treniranje modela pomoću alata s malo koda. |[lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
| 19 | Podatkovna znanost u oblaku | [Podaci u oblaku](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Implementacija modela pomoću Azure Machine Learning Studija. | [lekcija](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) i [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
|
|
| 20 | Podatkovna znanost u stvarnom svijetu | [U stvarnom svijetu](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | Projekti vođeni podatkovnom znanošću u stvarnom svijetu. | [lekcija](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
|
|
|
|
## GitHub Codespaces
|
|
|
|
Slijedite ove korake za otvaranje ovog primjera u Codespaceu:
|
|
1. Kliknite na padajući izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces.
|
|
2. Odaberite + New codespace na dnu panela.
|
|
Za više informacija, pogledajte [GitHub dokumentaciju](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace).
|
|
|
|
## VSCode Remote - Containers
|
|
Slijedite ove korake za otvaranje ovog repozitorija u kontejneru koristeći lokalno računalo i VSCode s ekstenzijom VS Code Remote - Containers:
|
|
|
|
1. Ako prvi put koristite razvojni kontejner, osigurajte da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. instaliran Docker) prema [dokumentaciji za početak](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started).
|
|
|
|
Za korištenje ovog repozitorija, možete ga otvoriti u izoliranom Docker volumenu:
|
|
|
|
**Napomena**: U pozadini, ovo će koristiti Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** naredbu za kloniranje izvornog koda u Docker volumen umjesto lokalnog datotečnog sustava. [Volumeni](https://docs.docker.com/storage/volumes/) su preferirani mehanizam za pohranu podataka kontejnera.
|
|
|
|
Ili otvorite lokalno kloniranu ili preuzetu verziju repozitorija:
|
|
|
|
- Klonirajte ovaj repozitorij na lokalni datotečni sustav.
|
|
- Pritisnite F1 i odaberite naredbu **Remote-Containers: Open Folder in Container...**.
|
|
- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da se kontejner pokrene i isprobajte stvari.
|
|
|
|
## Offline pristup
|
|
|
|
Možete pokrenuti ovu dokumentaciju offline koristeći [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkajte ovaj repozitorij, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svoje lokalno računalo, zatim u korijenskoj mapi ovog repozitorija upišite `docsify serve`. Web stranica će biti poslužena na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
|
|
|
|
> Napomena, bilježnice neće biti prikazane putem Docsifyja, pa kada trebate pokrenuti bilježnicu, učinite to zasebno u VS Codeu koristeći Python kernel.
|
|
|
|
## Ostali kurikulumi
|
|
|
|
Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte:
|
|
|
|
- [Generativna AI za početnike](https://aka.ms/genai-beginners)
|
|
- [Generativna AI za početnike .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
|
|
- [Generativna AI s JavaScriptom](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
|
|
- [Generativna AI s Javom](https://aka.ms/genaijava)
|
|
- [AI za početnike](https://aka.ms/ai-beginners)
|
|
- [Podatkovna znanost za početnike](https://aka.ms/datascience-beginners)
|
|
- [Bash za početnike](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners)
|
|
- [Strojno učenje za početnike](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
- [Kibernetička sigurnost za početnike](https://github.com/microsoft/Security-101)
|
|
- [Web razvoj za početnike](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
|
- [IoT za početnike](https://aka.ms/iot-beginners)
|
|
- [Strojno učenje za početnike](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
- [XR razvoj za početnike](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
|
|
- [Savladavanje GitHub Copilota za AI programiranje u paru](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)
|
|
- [XR razvoj za početnike](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
|
|
- [Savladavanje GitHub Copilota za C#/.NET programere](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
|
|
- [Odaberite svoju Copilot avanturu](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
|
|
|
|
---
|
|
|