Data-Science-For-Beginners/translations/lt

Duomenų Mokslas Pradedantiesiems – Mokymo Programa

Azure Cloud advokatai Microsoft’e džiaugiasi galėdami pasiūlyti 10 savaičių, 20 pamokų mokymo programą, skirtą Duomenų Mokslui. Kiekviena pamoka apima priešpamokinius ir popamokinius testus, parašytas instrukcijas pamokos atlikimui, sprendimą ir užduotį. Mūsų projektinė pedagogika leidžia mokytis per praktinius darbus, patikrintas būdas naujiems įgūdžiams „įsimesti“.

Nuoširdus ačiū mūsų autoriams: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Ypatingas ačiū 🙏 mūsų Microsoft Student Ambassador autoriams, peržiūrėtojams ir turinio bendradarbiams, išskirtinai 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

Duomenų Mokslas Pradedantiesiems - Sketchnote autorius @nitya

🌐 Daugiakalbės Galimybės

Palaikoma naudojant GitHub Action (automatinis ir visada atnaujintas)

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

Norite Klonuoti Vietoje?

Šiame repozitorijoje yra daugiau nei 50 kalbų vertimų, kurie žymiai padidina atsisiuntimo dydį. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite sąrašo išrinkimą (sparse checkout):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Tai suteiks jums viską, ko reikia kursui atlikti, su daug greitesniu atsisiuntimu.

Jei norite turėti daugiau palaikomų vertimų kalbų, jas rasite čia

Prisijunkite prie mūsų bendruomenės

Turime vykdomą Discord mokymosi su DI seriją, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų Mokymosi su DI serijoje nuo 2025 m. rugsėjo 18 iki 30 dienos. Gaunate patarimus ir gudrybes, kaip naudoti GitHub Copilot Duomenų Mokslui.

Ar esi studentas?

Pradėk su šiais ištekliais:

• Studentų centras Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, Studentų paketus ir net būdus gauti nemokamą sertifikato kuponą. Tai puslapis, kurį verta įsidėti į mėgstamiausius ir periodiškai peržiūrėti, nes mes bent kartą per mėnesį atnaujiname turinį.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Prisijunk prie pasaulinės studentų ambasadorių bendruomenės, tai galėtų būti tavo kelias į Microsoft.

Pradžia

📚 Dokumentacija

• Įdiegimo Vadovas – Žingsnis po žingsnio diegimo instrukcijos pradedantiesiems
• Naudojimo Vadovas – Pavyzdžiai ir dažni darbo metodai
• Trikčių šalinimas – Dažnų problemų sprendimai
• Indėlio Vadovas – Kaip prisidėti prie šio projekto
• Mokytojams – Mokymo gairės ir klasės ištekliai

👨‍🎓 Studentams

Visiškai pradedantiesiems: Naujas duomenų moksle? Pradėk nuo mūsų prieinamų pradedantiesiems pavyzdžių! Šie paprasti, gerai paaiškinti pavyzdžiai padės suprasti pagrindus prieš pradedant visą mokymo programą. Studentams: norint naudoti šią mokymo programą savarankiškai, šakinkite visą repozitoriją ir savarankiškai atlikite pratimus, pradėdami nuo priešpaskaitinio testo. Tada perskaitykite paskaitą ir atlikite likusias veiklas. Stenkitės kurti projektus per pamokų supratimą, o ne kopijuojant sprendimo kodą; tačiau pastarasis yra prieinamas kiekvienos projekto orientuotos pamokos /solutions aplankuose. Kita idėja galėtų būti sudaryti studijų grupę su draugais ir kartu peržiūrėti turinį. Papildomam mokymuisi rekomenduojame Microsoft Learn.

Greita pradžia:

1. Pasitikrinkite Įdiegimo Vadovą, kad nustatytumėte savo aplinką
2. Peržiūrėkite Naudojimo Vadovą, kad sužinotumėte, kaip dirbti su mokymo programa
3. Pradėkite nuo 1 pamokos ir eikite nuosekliai
4. Prisijunkite prie mūsų Discord bendruomenės pagalbai

👩‍🏫 Mokytojams

Mokytojams: mes įtraukėme keletą pasiūlymų, kaip naudoti šią mokymo programą. Būtume dėkingi už jūsų atsiliepimus mūsų diskusijų forume!

Susipažinkite su komanda

Gif’as sukurtas Mohit Jaisal

🎥 Spustelėkite paveikslėlį aukščiau, norėdami peržiūrėti vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė!

Pedagogika

Kuriant šią programą pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad mokymasis vyktų per projektus ir kad būtų dažnai atliekami testai. Šios serijos pabaigoje studentai išmoks duomenų mokslo pagrindus, įskaitant etikos sampratas, duomenų paruošimą, įvairius darbų su duomenimis būdus, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, realaus pasaulio duomenų mokslo panaudojimo atvejus ir daugiau.

Be to, mažos svarbos testas prieš pamoką nukreipia studentų dėmesį į temos mokymąsi, o antras testas po pamokos užtikrina geresnį įsisavinimą. Ši programa sukurta būti lanksčia ir smagia, ją galima atlikti visą iš karto arba dalimis. Projektai prasideda nuo paprastų ir tampa vis sudėtingesni per 10 savaičių ciklą.

Rasite mūsų Elgesio kodeksą, Indėlio į taisykles gaires, Vertimo gaires. Laukiame jūsų konstruktyvios grįžtamosios informacijos!

Kiekviena pamoka apima:

• Pasirenkamą sketchnote (piešinį-užrašą)
• Pasirenkamą papildomą vaizdo įrašą
• Įžanginį testą prieš pamoką
• Rašytinę pamoką
• Projektiniu pagrindu rengiamose pamokose – žingsnis po žingsnio gaires, kaip sukurti projektą
• Žinių patikrinimus
• Iššūkį
• Papildomą skaitymą
• Užduotį
• Testą po pamokos

Pastaba apie testus: Visi testai yra Quiz-App kataloge, kuriuose yra iš viso 40 testų, kiekvienas su trimis klausimais. Jie yra susieti pamokose, tačiau testų programėlę galima paleisti vietoje arba išplėsti į Azure; instrukcijas rasite quiz-app kataloge. Testai palaipsniui lokalizuojami.

🎓 Mokiniai pradedantiesiems

Naujas duomenų moksle? Sukūrėme specialų pavyzdžių katalogą su paprastu, gerai paaiškintu kodu, kad padėtume pradėti:

• 🌟 Hello World – Jūsų pirmoji duomenų mokslo programa
• 📂 Duomenų įkėlimas – Išmokite skaityti ir tirti duomenų rinkinius
• 📊 Paprasta analizė – Apskaičiuokite statistiką ir raskite dėsningumus
• 📈 Pagrindinė vizualizacija – Kurkite diagramas ir grafikus
• 🔬 Realus projektas – Pilnas darbo eiga nuo pradžios iki pabaigos

Kiekviename pavyzdyje yra išsamūs komentarai, paaiškinantys kiekvieną žingsnį, todėl tai puiku absoliučioms pradedantiesiems!

👉 Pradėkite nuo pavyzdžių 👈

Pamokos

Duomenų mokslas pradedantiesiems: Žemėlapis - Piešinys-užrašas autorius @nitya

Pamokos numeris	Tema	Pamokos grupė	Mokymosi tikslai	Susieta pamoka	Autorius
01	Duomenų mokslo apibrėžimas	Įvadas	Sužinokite pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininiu mokymusi ir didžiaisiais duomenimis.	pamoka vaizdo įrašas	Dmitry
02	Duomenų mokslo etika	Įvadas	Duomenų etikos sąvokos, iššūkiai ir metodikos.	pamoka	Nitya
03	Duomenų apibrėžimas	Įvadas	Kaip klasifikuojami duomenys ir dažniausios jų kilmės.	pamoka	Jasmine
04	Įvadas į statistiką ir tikimybes	Įvadas	Tikimybių ir statistikos matematiniai metodai duomenims suvokti.	pamoka vaizdo įrašas	Dmitry
05	Darbas su reliaciniais duomenimis	Darbas su duomenimis	Įvadas į reliacinius duomenis ir pagrindus, kaip tirti ir analizuoti reliacinius duomenis naudojant struktūrizuotą užklausų kalbą, žinomą kaip SQL (tarimas „si-kwel“).	pamoka	Christopher
06	Darbas su NoSQL duomenimis	Darbas su duomenimis	Įvadas į nereliacinius duomenis, jų tipus ir pagrindus, kaip tirti ir analizuoti dokumentų duomenų bazes.	pamoka	Jasmine
07	Darbas su Python	Darbas su duomenimis	Python pagrindai duomenų tyrimui su bibliotekomis, tokiomis kaip Pandas. Rekomenduojama turėti pagrindinių Python programavimo žinių.	pamoka vaizdo įrašas	Dmitry
08	Duomenų paruošimas	Darbas su duomenimis	Duomenų valymo ir transformavimo technikos, skirtos spręsti trūkstamų, netikslių arba neišsamių duomenų problemas.	pamoka	Jasmine
09	Kiekių vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Išmokite naudoti Matplotlib paukščių duomenų vizualizavimui 🦆	pamoka	Jen
10	Duomenų pasiskirstymo vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Stebėjimų ir tendencijų fiksavimas intervale.	pamoka	Jen
11	Proporcijų vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Diskrečių ir grupuotų procentų vizualizavimas.	pamoka	Jen
12	Ryšių vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Sąsajų ir koreliacijų tarp duomenų rinkinių ir jų kintamųjų vizualizavimas.	pamoka	Jen
13	Prasmingos vizualizacijos	Duomenų vizualizacija	Technikos ir gairės, kaip padaryti vizualizacijas vertingas efektyviai problemų sprendimui ir įžvalgoms.	pamoka	Jen
14	Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą	Gyvavimo ciklas	Įvadas į duomenų mokslo gyvavimo ciklą ir jo pirmą žingsnį – duomenų gavimą ir išgavimą.	pamoka	Jasmine
15	Analizė	Gyvavimo ciklas	Šio duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapo dėmesys – duomenų analizės technikos.	pamoka	Jasmine
16	Komunikacija	Gyvavimo ciklas	Šio duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapo dėmesys – pateikti duomenų įžvalgas taip, kad sprendimų priėmėjams būtų lengviau jas suprasti.	pamoka	Jalen
17	Duomenų mokslas debesyje	Debesis duomenyse	Ši pamokų serija supažindina su duomenų mokslu debesyje ir jo privalumais.	pamoka	Tiffany ir Maud
18	Duomenų mokslas debesyje	Debesis duomenyse	Modelių mokymas naudojant Low Code įrankius.	pamoka	Tiffany ir Maud
19	Duomenų mokslas debesyje	Debesis duomenyse	Modelių diegimas naudojant Azure Machine Learning Studio.	pamoka	Tiffany ir Maud
20	Duomenų mokslas realiame gyvenime	Realiame gyvenime	Duomenų mokslo projektai tikrame pasaulyje.	pamoka	Nitya

GitHub Codespaces

Norėdami atidaryti šį pavyzdį Codespace aplinkoje, atlikite šiuos veiksmus:

1. Spustelėkite išskleidžiamą meniu Code ir pasirinkite Open with Codespaces.
2. Apačioje pasirinkite + New codespace. Daugiau informacijos rasite GitHub dokumentacijoje.

VSCode Remote - Containers

Norėdami atidaryti šį saugyklą konteineryje savo vietiniame kompiuteryje naudodami VSCode per VS Code Remote - Containers plėtinį, atlikite šiuos veiksmus:

1. Jei tai pirmas kartas, kai naudojate vystymo konteinerį, įsitikinkite, kad jūsų sistema atitinka priešreikalavimus (pavyzdžiui, įdiegta Docker) pagal pradžiamokslį.

Norėdami naudoti šią saugyklą, galite arba atidaryti saugyklą izoliuotame Docker tūryje:

Pastaba: Paviršutiniškai šis procesas naudoja Remote-Containers komandą: Clone Repository in Container Volume..., kad kodą klo-ninuotų Docker tūryje, o ne vietiniame failų sistemos kataloge. Tūriai yra pageidaujamas duomenų konteinerio saugojimo mechanizmas.

Arba atidarykite vietoje klo-ninuotą ar į jūsų kompiuterį atsisiųstą saugyklą:

• Klo-ninuokite šią saugyklą savo vietiniame failų sistemos kataloge.
• Paspauskite F1 ir pasirinkite komandą Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Pasirinkite įkeltą šio katalogo kopiją, palaukite, kol konteineris užsikraus, ir išbandykite.

Offline prieiga

Šią dokumentaciją galite naudoti ir offline režimu su Docsify. Forkinkite šią saugyklą, įdiekite Docsify savo kompiuteryje, tada šios saugyklos šakniniame kataloge įvykdykite komandą docsify serve. Svetainė bus pasiekiama per prievadą 3000 jūsų localhost adresu: localhost:3000.

Pastaba: užrašinai (notebooks) nebus atvaizduojami naudojant Docsify, todėl norėdami paleisti užrašinį paleiskite jį atskirai VS Code, naudodami Python branduolį.

Kitos studijų programos

Mūsų komanda kuria ir kitas studijų programas! Peržiūrėkite:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agentai

---

Generatyvinis AI serija

---

Pagrindinis mokymasis

---

Copilot serija

Pagalbos gavimas

Susidūrėte su problemomis? Peržiūrėkite mūsų Trikčių šalinimo gidą su dažniausiai pasitaikančių problemų sprendimais.

Jei įstringate arba turite klausimų apie AI programų kūrimą. Prisijunkite prie kitų besimokančiųjų ir patyrusių kūrėjų diskusijų apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami ir žinios dalijamos laisvai.

Jei turite produkto atsiliepimų arba pastebite klaidų kūrimo metu, apsilankykite:

---

Atsakomybės apribojimas: Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojamas profesionalus žmogiškas vertimas. Mes neatsakome už bet kokius nesusipratimus ar klaidingas interpretacijas, kylančias dėl šio vertimo naudojimo.