Data-Science-For-Beginners/translations/hu

Adattudomány kezdőknek - Tananyag

Azure Cloud Advocates a Microsoftnál örömmel kínál egy 10 hetes, 20 leckéből álló tananyagot az adattudományról. Minden lecke tartalmaz előzetes és utólagos kvízeket, írásos útmutatót a lecke elvégzéséhez, megoldást és feladatot. Projektalapú pedagógiánk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építs, ami bizonyítottan segíti az új készségek elsajátítását.

Szívből köszönjük szerzőinknek: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Külön köszönet 🙏 a Microsoft Student Ambassador szerzőknek, lektoroknak és tartalomhozzájárulóknak, különösen 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

Adattudomány kezdőknek - Sketchnote by @nitya

Bejelentés - Új tananyag a generatív AI-ról!

Most jelentettünk meg egy 12 leckéből álló tananyagot a generatív AI-ról. Tanulj meg olyan dolgokat, mint:

• promptok és prompt tervezés
• szöveg- és képalkalmazások létrehozása
• keresési alkalmazások

Ahogy mindig, minden leckéhez tartozik feladat, tudásellenőrzés és kihívások.

Nézd meg:

https://aka.ms/genai-beginners

Diák vagy?

Kezdd el az alábbi forrásokkal:

• Student Hub oldal Ezen az oldalon kezdő forrásokat, diákcsomagokat és akár ingyenes tanúsítvány-vouchert is találhatsz. Ez egy olyan oldal, amit érdemes könyvjelzőzni és időnként ellenőrizni, mivel havonta cseréljük a tartalmat.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Csatlakozz egy globális diák nagyköveti közösséghez, ez lehet az utad a Microsofthoz.

Kezdés

Tanárok: néhány javaslatot is mellékeltünk arra vonatkozóan, hogyan használhatjátok ezt a tananyagot. Örömmel fogadjuk visszajelzéseiteket a vitafórumunkon!

Diákok: ha önállóan szeretnéd használni ezt a tananyagot, forkold az egész repót, és végezd el a gyakorlatokat önállóan, kezdve az előzetes kvízzel. Ezután olvasd el az előadást, és végezd el a többi tevékenységet. Próbáld meg a projekteket úgy létrehozni, hogy megérted a leckéket, nem pedig a megoldáskódot másolod; azonban a kód elérhető a /solutions mappákban minden projektalapú leckénél. Egy másik ötlet az lehet, hogy tanulócsoportot alakítasz barátaiddal, és együtt haladtok a tartalommal. További tanulmányokhoz ajánljuk a Microsoft Learn platformot.

Ismerd meg a csapatot

Gif készítette Mohit Jaisal

🎥 Kattints a fenti képre egy videóért a projektről és azokról, akik létrehozták!

Pedagógia

Két pedagógiai alapelvet választottunk a tananyag összeállításakor: biztosítani, hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a diákok megtanulják az adattudomány alapelveit, beleértve az etikai fogalmakat, az adatok előkészítését, az adatokkal való munka különböző módjait, adatvizualizációt, adatelemzést, az adattudomány valós alkalmazásait és még sok mást.

Ezenkívül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt beállítja a diák szándékát a téma tanulására, míg egy második kvíz az óra után biztosítja a további rögzülést. Ez a tananyag rugalmasnak és szórakoztatónak készült, és egészében vagy részben is elvégezhető. A projektek kicsiben kezdődnek, és a 10 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak.

Találd meg a Magatartási kódexünket, Hozzájárulási, Fordítási irányelveinket. Örömmel fogadjuk építő jellegű visszajelzéseidet!

Minden lecke tartalmaz:

• Opcionális sketchnote
• Opcionális kiegészítő videó
• Előzetes bemelegítő kvíz
• Írásos lecke
• Projektalapú leckék esetén lépésről lépésre útmutató a projekt elkészítéséhez
• Tudásellenőrzések
• Kihívás
• Kiegészítő olvasmány
• Feladat
• Utólagos kvíz

Megjegyzés a kvízekről: Minden kvíz a Quiz-App mappában található, összesen 40 darab három kérdéses kvíz. A leckékből hivatkozva érhetők el, de a kvíz alkalmazás helyileg futtatható vagy Azure-ra telepíthető; kövesd az utasításokat a quiz-app mappában. Fokozatosan lokalizáljuk őket.

Leckék

Adattudomány kezdőknek: Útmutató - Sketchnote by @nitya

Lecke száma	Téma	Leckecsoportosítás	Tanulási célok	Kapcsolódó lecke	Szerző
01	Az adattudomány meghatározása	Bevezetés	Ismerd meg az adattudomány alapfogalmait, és hogyan kapcsolódik a mesterséges intelligenciához, gépi tanuláshoz és big data-hoz.	lecke videó	Dmitry
02	Az adattudomány etikája	Bevezetés	Adatetikai fogalmak, kihívások és keretrendszerek.	lecke	Nitya
03	Az adatok meghatározása	Bevezetés	Hogyan osztályozzuk az adatokat és azok általános forrásait.	lecke	Jasmine
04	Bevezetés a statisztikába és valószínűségszámításba	Bevezetés	A statisztika és valószínűség matematikai technikái az adatok megértéséhez.	lecke videó	Dmitry
05	Relációs adatokkal való munka	Adatokkal való munka	Bevezetés a relációs adatokba és az SQL (Structured Query Language) alapjaiba, amelyet „szí-kvell”-nek ejtünk.	lecke	Christopher
06	NoSQL adatokkal való munka	Adatokkal való munka	Bevezetés a nem relációs adatokba, azok különböző típusai és a dokumentumadatbázisok alapjai.	lecke	Jasmine
07	Python használata	Adatokkal való munka	Alapok a Python használatához az adatok feltárásában, például Pandas könyvtárakkal. Ajánlott a Python programozás alapjainak ismerete.	lecke videó	Dmitry
08	Adatelőkészítés	Adatokkal dolgozni	Témák az adatok tisztításáról és átalakításáról, hogy kezelni lehessen a hiányzó, pontatlan vagy hiányos adatokat.	lecke	Jasmine
09	Mennyiségek vizualizálása	Adatvizualizáció	Tanuld meg, hogyan használhatod a Matplotlib-et madáradatok vizualizálására 🦆	lecke	Jen
10	Adateloszlások vizualizálása	Adatvizualizáció	Megfigyelések és trendek vizualizálása egy intervallumon belül.	lecke	Jen
11	Arányok vizualizálása	Adatvizualizáció	Diszkrét és csoportosított százalékok vizualizálása.	lecke	Jen
12	Kapcsolatok vizualizálása	Adatvizualizáció	Kapcsolatok és korrelációk vizualizálása adathalmazok és azok változói között.	lecke	Jen
13	Jelentőségteljes vizualizációk	Adatvizualizáció	Technikák és útmutatók, amelyek segítenek értékes vizualizációkat készíteni hatékony problémamegoldás és betekintések érdekében.	lecke	Jen
14	Bevezetés az adattudomány életciklusába	Életciklus	Bevezetés az adattudomány életciklusába és annak első lépésébe, az adatok megszerzésébe és kinyerésébe.	lecke	Jasmine
15	Elemzés	Életciklus	Az adattudomány életciklusának ezen szakasza az adatok elemzésére összpontosít.	lecke	Jasmine
16	Kommunikáció	Életciklus	Az adattudomány életciklusának ezen szakasza az adatokból származó betekintések bemutatására összpontosít, hogy a döntéshozók számára könnyebben érthető legyen.	lecke	Jalen
17	Adattudomány a felhőben	Felhőadatok	Ez a leckesorozat bemutatja az adattudományt a felhőben és annak előnyeit.	lecke	Tiffany és Maud
18	Adattudomány a felhőben	Felhőadatok	Modellek tanítása alacsony kódú eszközökkel.	lecke	Tiffany és Maud
19	Adattudomány a felhőben	Felhőadatok	Modellek telepítése az Azure Machine Learning Studio segítségével.	lecke	Tiffany és Maud
20	Adattudomány a való világban	Való világban	Adattudomány által vezérelt projektek a való életben.	lecke	Nitya

GitHub Codespaces

Kövesd az alábbi lépéseket, hogy megnyisd ezt a mintát egy Codespace-ben:

1. Kattints a Code legördülő menüre, és válaszd az Open with Codespaces opciót.
2. Válaszd a + New codespace lehetőséget a panel alján. További információért nézd meg a GitHub dokumentációt.

VSCode Remote - Containers

Kövesd az alábbi lépéseket, hogy megnyisd ezt a repót egy konténerben a helyi gépeden és a VSCode-ban a VS Code Remote - Containers bővítmény segítségével:

1. Ha először használsz fejlesztői konténert, győződj meg róla, hogy a rendszered megfelel az előfeltételeknek (például telepítve van a Docker) a kezdő dokumentációban.

A repó használatához megnyithatod a repót egy izolált Docker kötetben:

Megjegyzés: A háttérben ez a Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... parancsot fogja használni, hogy a forráskódot egy Docker kötetben klónozza a helyi fájlrendszer helyett. Kötetek az ajánlott mechanizmus a konténer adatok megőrzésére.

Vagy megnyithatod a repó helyileg klónozott vagy letöltött verzióját:

• Klónozd ezt a repót a helyi fájlrendszeredre.
• Nyomd meg az F1-et, és válaszd a Remote-Containers: Open Folder in Container... parancsot.
• Válaszd ki ennek a mappának a klónozott példányát, várd meg, amíg a konténer elindul, és próbáld ki.

Offline hozzáférés

Ezt a dokumentációt offline is futtathatod a Docsify segítségével. Forkold ezt a repót, telepítsd a Docsify-t a helyi gépedre, majd a repó gyökérmappájában írd be: docsify serve. A weboldal a localhost 3000-es portján lesz elérhető: localhost:3000.

Megjegyzés: A jegyzetfüzetek nem lesznek megjelenítve a Docsify segítségével, így ha jegyzetfüzetet kell futtatnod, azt külön végezd el a VS Code-ban, Python kernel használatával.

Segítségre van szükségünk!

Ha szeretnéd lefordítani a tananyagot részben vagy egészben, kövesd a Fordítások útmutatónkat.

Egyéb tananyagok

Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg:

• Generatív AI kezdőknek
• Generatív AI kezdőknek .NET
• Generatív AI JavaScript-tel
• Generatív AI Java-val
• AI kezdőknek
• Adattudomány kezdőknek
• ML kezdőknek
• Kiberbiztonság kezdőknek
• Webfejlesztés kezdőknek
• IoT kezdőknek
• XR fejlesztés kezdőknek
• GitHub Copilot mesterfokon páros programozáshoz
• GitHub Copilot mesterfokon C#/.NET fejlesztőknek
• Válaszd ki a saját Copilot kalandodat

---

Felelősségkizárás:
Ezt a dokumentumot az Co-op Translator AI fordítószolgáltatás segítségével fordítottuk le. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális, emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.