Data-Science-For-Beginners/translations/et

Andmeteadus algajatele - Õppekava

Azure Cloud Advocates Microsoftist pakuvad meeleldi 10-nädalast, 20-õppetunnilist õppekava, mis keskendub andmeteadusele. Iga õppetund sisaldab eelloengu ja järelviktoriini, kirjalikke juhiseid õppetunni läbimiseks, lahendust ja ülesandeid. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitamist samal ajal — tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks.

Suur tänu meie autoritele: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsoft Student Ambassador autoritele, ülevaatajaile ja sisukontributooridele, eelkõige 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

Andmeteadus algajatele - Sketchnote autorilt @nitya

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatakse GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane)

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

Kui soovid toetatavate täiendavate tõlke keelte nimekirja, on need loetletud siin

Liitu meie kogukonnaga

Meil on Discordis käimas "Learn with AI" sari; saa rohkem teada ja liitu meiega aadressil Learn with AI Series ajavahemikus 18 - 30 September, 2025. Saad näpunäiteid ja trikke GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.

Kas oled tudeng?

Alusta järgmiste ressurssidega:

• Student Hub page Sellel lehel leiad algaja ressursside, tudengipakid ja isegi võimalused saada tasuta sertifikaadi sooduskupong. See on leht, mille soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt üle vaadata, kuna sisu uuendatakse vähemalt kord kuus.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Liitu ülemaailmse tudengisaadikute kogukonnaga — see võib olla sinu viis Microsofti.

Alustamine

📚 Dokumentatsioon

• Installimise juhend - Samm-sammult seadistamise juhised algajatele
• Kasutusjuhend - Näited ja levinud töövood
• Veaotsing - Lahendused levinud probleemidele
• Panustamise juhend - Kuidas sellesse projekti panustada
• Õpetajatele - Juhendid õpetamiseks ja klassiruumi materjalid

👨‍🎓 Tudengitele

Täielikud algajad: Uus andmeteaduses? Alusta meie algajatele sobivate näidete juurest! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne täismahus õppekavasse sukeldumist. Tudengid: selle õppekava iseseisvalt kasutamiseks tee kogu repositooriumist fork ja lahenda harjutused iseseisvalt, alustades eelloengu viktoriiniga. Seejärel loe loengut ja lõpeta ülejäänud tegevused. Püüa projekte luua, mõistes õppetükke, selle asemel et kopeerida lahenduste koodi; see kood on siiski saadaval iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine idee on moodustada sõpradega õpperühm ja läbida sisu koos. Täiendavaks õppimiseks soovitame Microsoft Learn.

Kiiralgus:

1. Vaata Installimise juhend, et seadistada oma keskkond
2. Vaata üle Kasutusjuhend, et õppida, kuidas õppekava kasutada
3. Alusta 1. õppetunnist ja tööta need järjest läbi
4. Liitu meie Discordi kogukonnaga toe saamiseks

👩‍🏫 Õpetajatele

Õpetajad: oleme lisanud mõned ettepanekud selle kohta, kuidas seda õppekava kasutada. Ootame meeleldi teie tagasisidet meie arutelufoorumis!

Tutvu meeskonnaga

GIF autor Mohit Jaisal

🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist inimestest, kes selle lõid!

Pedagoogika

Oleme selle õppekava koostamisel valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: projektipõhisus ja sagedaste viktoriinide lisamine. Selle sarja lõpuks on õpilased omandanud andmeteaduse põhimõtted, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamise, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimise, andmete analüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumid ja palju muud.

Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õpilase kavatsuse konkreetse teema õppimiseks, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab teadmiste parema säilimise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikselt ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks.

Leia meie Code of Conduct, Contributing, Translation juhised. Ootame sinu konstruktiivset tagasisidet!

Iga tund sisaldab:

• Valikuline sketšinotis
• Valikuline lisavideo
• Enne tundi madala panusega soojenduse viktoriin
• Kirjalik õppetund
• Projektipõhiste tundide puhul samm-sammult juhendid projekti ehitamiseks
• Teadmiste kontrollid
• Väljakutse
• Täiendav lugemine
• Kodune ülesanne
• Pärast-tundi viktoriin

Märkus viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid on paigutatud Quiz-App kausta, kokku 40 viktoriini, igaüks kolmest küsimusest. Nendele on lingid õppetundides, kuid viktoriini rakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure’i; järgi juhiseid quiz-app kaustas. Neid lokaliseeritakse järk-järgult.

🎓 Algajale sõbralikud näited

Uus andmeteaduses? Oleme loonud eraldi näidiskataloogi lihtsate ja hästi kommenteeritud koodidega, et aidata sul alustada:

• 🌟 Tere, maailm - Sinu esimene andmeteaduse programm
• 📂 Andmete laadimine - Õpi andmestikke lugema ja uurima
• 📊 Lihtne analüüs - Arvuta statistikat ja leia mustreid
• 📈 Põhiline visualiseerimine - Loo diagramme ja graafikuid
• 🔬 Reaalmaailma projekt - Täielik töövoog algusest lõpuni

Igas näites on üksikasjalikud kommentaarid, mis selgitavad iga sammu, muutes need ideaalseks täiesti algajatele!

👉 Alusta näidetega 👈

Tunnid

Andmeteadus algajatele: teekaart - Sketchnote autorilt @nitya

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
01	Andmeteaduse määratlemine	Sissejuhatus	Õpi andmeteaduse põhimõisteid ja kuidas see seostub tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega.	õppetund video	Dmitry
02	Andmeteaduse eetika	Sissejuhatus	Andmete eetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud.	õppetund	Nitya
03	Andmete määratlemine	Sissejuhatus	Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinud allikad.	õppetund	Jasmine
04	Sissejuhatus statistika ja tõenäosusteooriasse	Sissejuhatus	Matemaatilised tehnikad tõenäosuse ja statistika alal andmete mõistmiseks.	õppetund video	Dmitry
05	Töö relatsioonandmetega	Andmetega töötamine	Sissejuhatus relatsioonandmetesse ja põhitõed relatsioonandmete uurimisest ja analüüsist kasutades Structured Query Language’i ehk SQL-i (hääldatakse “see-kwell”).	õppetund	Christopher
06	Töö NoSQL-andmetega	Andmetega töötamine	Sissejuhatus mitte-relatsioonilistesse andmetesse, nende erinevatesse tüüpidesse ja dokumentandmebaaside uurimise ning analüüsi põhialustesse.	õppetund	Jasmine
07	Töö Pythoniga	Andmetega töötamine	Pythoni kasutamise alused andmete uurimisel koos raamistikega nagu Pandas. Soovitatav on põhiteadmised Python programmeerimisest.	õppetund video	Dmitry
08	Andmete ettevalmistamine	Andmetega töötamine	Teemad andmetehnikatest andmete puhastamiseks ja teisendamiseks, et käsitleda puuduvate, ebatäpsete või puudulike andmete väljakutseid.	õppetund	Jasmine
09	Koguste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Õpi kasutama Matplotlibi lindude andmete visualiseerimiseks 🦆	õppetund	Jen
10	Andmete jaotuste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Observatsioonide ja trendide visualiseerimine ajavahemikus.	õppetund	Jen
11	Proportsioonide visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Diskreetsete ja rühmitatud protsentide visualiseerimine.	õppetund	Jen
12	Seoste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Andmeühikute ja nende muutujate vaheliste seoste ja korrelatsioonide visualiseerimine.	õppetund	Jen
13	Tähenduslikud visualiseeringud	Andmete visualiseerimine	Tehnikad ja juhised, kuidas teha visualiseeringuid, mis on väärtuslikud tõhusaks probleemide lahendamiseks ja äratundmiseks.	õppetund	Jen
14	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse	Elutsükkel	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimese sammuna andmete hankimisse ja ekstraheerimisse.	õppetund	Jasmine
15	Analüüsimine	Elutsükkel	See andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmete analüüsimise tehnikatele.	õppetund	Jasmine
16	Kommunikatsioon	Elutsükkel	See andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmetest saadud teadmiste esitamisele viisil, mis teeb otsustajatele nende mõistmise lihtsamaks.	õppetund	Jalen
17	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	See õppesari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid.	õppetund	Tiffany and Maud
18	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	Mudelite treenimine madala koodiga tööriistadega.	õppetund	Tiffany and Maud
19	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil.	õppetund	Tiffany and Maud
20	Andmeteadus reaalses maailmas	Vabas maailmas	Andmeteadusel põhinevad projektid reaalses maailmas.	õppetund	Nitya

GitHub Codespaces

Järgi neid samme, et avada seda näidet Codespaces’is:

1. Klõpsa menüüs Code (Kood) ja vali Open with Codespaces (Ava Codespacesiga) valik.
2. Vali paani all + New codespace. Lisateabe saamiseks vaata GitHub dokumentatsiooni.

VSCode Remote - Containers

Järgi neid samme, et avada see repo konteineris kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode’i koos VS Code Remote - Containers laiendiga:

1. Kui kasutad arenduskonteinerit esimest korda, veendu palun, et su süsteem vastab eeldustele (st Docker on paigaldatud) vastavalt sissejuhatavale dokumentatsioonile.

Selle hoidla kasutamiseks võid avada hoidla isoleeritud Docker mahu kaudu:

Märkus: Tegelikult kasutatakse siin Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... käsku, et kloonida lähtekood Docker mahusse, mitte kohalikku failisüsteemi. Mahud on eelistatud mehhanism konteineri andmete püsivaks säilitamiseks.

Või ava lokaalsetest kloonitud või alla laetud koopiast:

• Klooni see repo oma kohalikku failisüsteemi.
• Vajuta F1 ja vali käsk Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Vali selle kausta kloonitud koopia, oota kuni konteiner käivitub ja proovi asju.

Offline‑juurdepääs

Saad selle dokumentatsiooni käivitada võrguühenduseta, kasutades Docsify. Forki see repo, paigalda Docsify oma kohalikule masinale, seejärel selle repo juurkataloogis käivita docsify serve. Veebileht on sinu localhostis pordil 3000: localhost:3000.

Märkus, märkmikuid (notebooks) ei renderdata Docsify kaudu, nii et kui vajad märkmiku käivitamist, tee seda eraldi VS Code’is, kasutades Python’i kernelit.

Muud õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaata:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generatiivse AI sari

---

Põhiõpe

---

Copilot sari

Abi

Tekib probleeme? Vaadake meie Tõrkeotsingu juhend levinumate probleemide lahenduste jaoks.

Kui takerdate või teil on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta, liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludega. See on toetav kogukond, kus küsimusi tervitatakse ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui teil on tootele tagasisidet või tekivad ehitamisel vead, külastage:

---

Lahtiütlus: See dokument on tõlgitud tehisintellekti tõlketeenuse Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi me püüame tagada täpsust, pidage meeles, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokumendi algkeelset versiooni tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta ühegi arusaamatuse ega väärtõlgenduse eest, mis tekib selle tõlke kasutamisest.