Data-Science-For-Beginners/translations/sk

Data Science pre začiatočníkov - Učebné osnovy

Azure Cloud Advocates v Microsofte s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekciový kurz o Data Science. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a úlohu. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa prostredníctvom tvorby, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie osvojiť.

Veľká vďaka našim autorom: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Špeciálne poďakovanie 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu, najmä 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

Data Science pre začiatočníkov - Sketchnote od @nitya

🌐 Podpora viacerých jazykov

Podporované prostredníctvom GitHub Action (Automatizované a vždy aktuálne)

Arabčina | Bengálčina | Bulharčina | Barmčina (Myanmar) | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradičná, Hongkong) | Čínština (tradičná, Macao) | Čínština (tradičná, Taiwan) | Chorvátčina | Čeština | Dánčina | Holandčina | Estónčina | Fínčina | Francúzština | Nemčina | Gréčtina | Hebrejčina | Hindčina | Maďarčina | Indonézština | Taliančina | Japončina | Kórejčina | Litovčina | Malajčina | Maráthčina | Nepálčina | Nigérijský pidgin | Nórčina | Perzština (Farsi) | Poľština | Portugalčina (Brazília) | Portugalčina (Portugalsko) | Pandžábčina (Gurmukhi) | Rumunčina | Ruština | Srbčina (cyrilika) | Slovenčina | Slovinčina | Španielčina | Swahilčina | Švédčina | Tagalog (Filipínčina) | Tamilčina | Thajčina | Turečtina | Ukrajinčina | Urdu | Vietnamčina

Ak si želáte podporu ďalších jazykov, zoznam podporovaných jazykov nájdete tu

Pripojte sa k našej komunite

Máme prebiehajúcu sériu Learn with AI na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na Learn with AI Series od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre Data Science.

Ste študent?

Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:

• Stránka Student Hub Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný certifikát. Túto stránku si určite uložte a pravidelne kontrolujte, pretože obsah meníme minimálne raz mesačne.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Pripojte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu.

Začíname

📚 Dokumentácia

• Inštalačný sprievodca - Krok za krokom nastavenie pre začiatočníkov
• Používateľský sprievodca - Príklady a bežné pracovné postupy
• Riešenie problémov - Riešenia bežných problémov
• Príručka pre prispievateľov - Ako prispievať do tohto projektu
• Pre učiteľov - Pokyny na výučbu a zdroje pre triedu

👨‍🎓 Pre študentov

Úplní začiatočníci: Noví v oblasti Data Science? Začnite s našimi príkladmi pre začiatočníkov! Tieto jednoduché, dobre komentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celého kurzu. Študenti: Ak chcete tento kurz používať samostatne, vytvorte si vlastnú kópiu celého repozitára a dokončite cvičenia sami, začnite kvízom pred lekciou. Potom si prečítajte lekciu a dokončite zvyšok aktivít. Pokúste sa vytvárať projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii orientovanej na projekt. Ďalším nápadom by bolo vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Pre ďalšie štúdium odporúčame Microsoft Learn.

Rýchly štart:

1. Skontrolujte Inštalačný sprievodca na nastavenie vášho prostredia
2. Prezrite si Používateľský sprievodca na naučenie sa práce s kurzom
3. Začnite s lekciou 1 a postupujte postupne
4. Pripojte sa k našej Discord komunite pre podporu

👩‍🏫 Pre učiteľov

Učitelia: zahrnuli sme niekoľko návrhov na použitie tohto kurzu. Radi by sme získali vašu spätnú väzbu v našom diskusnom fóre!

Spoznajte tím

Gif od Mohit Jaisal

🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!

Pedagogika

Pri vytváraní tohto kurikula sme si zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečiť, aby bolo založené na projektoch a aby obsahovalo časté kvízy. Na konci tejto série sa študenti naučia základné princípy dátovej vedy, vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia dátovej vedy a ďalšie.

Okrem toho, nízko-stresový kvíz pred hodinou nastaví študentov na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečí lepšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné, a môže byť absolvované celé alebo len jeho časti. Projekty začínajú jednoduchými úlohami a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 10-týždňového cyklu.

Nájdite naše Pravidlá správania, Pravidlá prispievania, Pravidlá prekladu. Uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu!

Každá lekcia obsahuje:

• Voliteľnú sketchnote
• Voliteľné doplnkové video
• Rozcvičkový kvíz pred lekciou
• Písanú lekciu
• Pre lekcie založené na projektoch, podrobné návody na vytvorenie projektu
• Kontrolu vedomostí
• Výzvu
• Doplnkové čítanie
• Zadanie
• Kvíz po lekcii

Poznámka ku kvízom: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov, každý s tromi otázkami. Sú prepojené priamo z lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku quiz-app. Postupne sa lokalizujú.

🎓 Príklady pre začiatočníkov

Noví v dátovej vede? Vytvorili sme špeciálny adresár príkladov s jednoduchým, dobre komentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať:

• 🌟 Hello World - Váš prvý program v dátovej vede
• 📂 Načítanie dát - Naučte sa čítať a skúmať datasety
• 📊 Jednoduchá analýza - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory
• 📈 Základná vizualizácia - Vytvorte grafy a diagramy
• 🔬 Reálny projekt - Kompletný pracovný postup od začiatku do konca

Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, čo je ideálne pre úplných začiatočníkov!

👉 Začnite s príkladmi 👈

Lekcie

Dátová veda pre začiatočníkov: Cestovná mapa - Sketchnote od @nitya

Číslo lekcie	Téma	Skupina lekcií	Ciele učenia	Prepojená lekcia	Autor
01	Definovanie dátovej vedy	Úvod	Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami.	lekcia video	Dmitry
02	Etika dátovej vedy	Úvod	Koncepty etiky dát, výzvy a rámce.	lekcia	Nitya
03	Definovanie dát	Úvod	Ako sú dáta klasifikované a ich bežné zdroje.	lekcia	Jasmine
04	Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti	Úvod	Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na pochopenie dát.	lekcia video	Dmitry
05	Práca s relačnými dátami	Práca s dátami	Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „si-kvel“).	lekcia	Christopher
06	Práca s NoSQL dátami	Práca s dátami	Úvod do nerelačných dát, ich rôznych typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz.	lekcia	Jasmine
07	Práca s Pythonom	Práca s dátami	Základy používania Pythonu na skúmanie dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné pochopenie programovania v Pythone.	lekcia video	Dmitry
08	Príprava dát	Práca s dátami	Témy o technikách čistenia a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nepresnými alebo neúplnými dátami.	lekcia	Jasmine
09	Vizualizácia množstiev	Vizualizácia dát	Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆	lekcia	Jen
10	Vizualizácia distribúcií dát	Vizualizácia dát	Vizualizácia pozorovaní a trendov v rámci intervalu.	lekcia	Jen
11	Vizualizácia proporcií	Vizualizácia dát	Vizualizácia diskrétnych a skupinových percentuálnych hodnôt.	lekcia	Jen
12	Vizualizácia vzťahov	Vizualizácia dát	Vizualizácia spojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými.	lekcia	Jen
13	Zmysluplné vizualizácie	Vizualizácia dát	Techniky a rady na vytváranie vizualizácií, ktoré sú hodnotné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov.	lekcia	Jen
14	Úvod do životného cyklu dátovej vedy	Životný cyklus	Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát.	lekcia	Jasmine
15	Analýza	Životný cyklus	Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát.	lekcia	Jasmine
16	Komunikácia	Životný cyklus	Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentovanie poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovateľov.	lekcia	Jalen
17	Dátová veda v cloude	Cloudové dáta	Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody.	lekcia	Tiffany a Maud
18	Dátová veda v cloude	Cloudové dáta	Tréning modelov pomocou nástrojov s nízkym kódom.	lekcia	Tiffany a Maud
19	Dátová veda v cloude	Cloudové dáta	Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio.	lekcia	Tiffany a Maud
20	Dátová veda v praxi	V praxi	Projekty riadené dátovou vedou v reálnom svete.	lekcia	Nitya

GitHub Codespaces

Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tejto ukážky v Codespace:

1. Kliknite na rozbaľovacie menu Code a vyberte možnosť Open with Codespaces.
2. Vyberte + New codespace v dolnej časti panela. Pre viac informácií si pozrite dokumentáciu GitHub.

VSCode Remote - Kontajnery

Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers:

1. Ak je to váš prvýkrát, čo používate vývojový kontajner, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (napr. máte nainštalovaný Docker) v dokumentácii pre začiatok.

Na použitie tohto repozitára môžete buď otvoriť repozitár v izolovanom Docker objeme:

Poznámka: V pozadí sa použije príkaz Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... na klonovanie zdrojového kódu do Docker objemu namiesto lokálneho súborového systému. Objemy sú preferovaným mechanizmom na uchovávanie dát kontajnera.

Alebo otvorte lokálne klonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:

• Klonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému.
• Stlačte F1 a vyberte príkaz Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Vyberte klonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte, kým sa kontajner spustí, a vyskúšajte si veci.

Offline prístup

Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou Docsify. Forknite tento repozitár, nainštalujte Docsify na váš lokálny počítač, potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte docsify serve. Webová stránka bude spustená na porte 3000 na vašom localhost: localhost:3000.

Poznámka, notebooky nebudú renderované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, urobte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom.

Iné kurikulum

Náš tím vytvára aj iné kurikulum! Pozrite si:

Azure / Edge / MCP / Agenti

---

Generatívna AI séria

---

Základné učenie

---

Copilot séria

Získanie pomoci

Máte problémy? Pozrite si náš Sprievodca riešením problémov pre riešenia bežných problémov.

Ak sa zaseknete alebo máte otázky ohľadom budovania AI aplikácií, pridajte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a znalosti sa voľne zdieľajú.

Ak máte spätnú väzbu k produktom alebo chyby pri budovaní, navštívte:

---

Zrieknutie sa zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.