Data-Science-For-Beginners/translations/kn

ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ - ಒಂದು ಪಠ್ಯಕ್ರಮ

ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ Azure Cloud Advocates ಅವರು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ 10-ವಾರಗಳ, 20-ಪಾಠಗಳ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನೀಡುವುದಕ್ಕೆ ಸಂತೋಷಪಡುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಪಾಠದಲ್ಲಿಯೂ ಪೂರ್ವ-ಪಾಠ ಮತ್ತು postar-ಪಾಠ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳಿವೆ, ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬರಹ ರೂಪದ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು, ಒಂದು ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಒಂದು ನಿಯೋಜನೆ ಇದೆ. ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾಠಪದ್ಧತಿ ನಿಮಗೆ ಕಟ್ಟುವಾಗ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ಕೊಡುತ್ತದೆ — ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡಲು 이것ು ಸಾಬೀತಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ನಮ್ಮ ಲೇಖಕರಿಗೆ ಹೃತ್ಪೂರ್ವಕ ಧನ್ಯವಾದಗಳು: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 ನಮ್ಮ Microsoft Student Ambassador ಲೇಖಕರು, ಸಮೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಕೊಡುಗೆದಾರರಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಧನ್ಯವಾದಗಳು 🙏, ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ 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

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಫಾರ್ ಬಿಗಿನರ್ಸ್ - Sketchnote by @nitya

🌐 ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ

GitHub Action ಮೂಲಕ ಬೆಂಬಲಿತ (ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುವದು)

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

ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಷಾ ಅನುರೋಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಬೆಂಬಲಿತ ಭಾಷೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ

ನಮ್ಮ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿ

ನಾವು Discord ನಲ್ಲಿ Learn with AI ಸರಣಿಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಯಲು ಮತ್ತು ನಮಗೆ ಸೇರಲು Learn with AI Series ನಲ್ಲಿ 18 - 30 ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್, 2025 ರ ನಡುವೆ ಸೇರಿ. ನೀವು GitHub Copilot ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

ನೀವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯರೆ?

ಕೆಳಗಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:

• Student Hub page ಈ ಪುಟದಲ್ಲಿ ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಸರ್ಟಿಫಿಕೇಟ್ ವೌಚರ್ ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ದೊರಕುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಾಣುತ್ತೀರಿ. ನಾವು ವಿಷಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮುದುಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಬದಲಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಈ ಪುಟವನ್ನು ಬುಕ್‌మಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು.
• Microsoft Learn Student Ambassadors ಜಾಗತಿಕ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಅಂಬಾಸಿಡರ್ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿ, ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ನೆರವಾಗಬಹುದು.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

📚 ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್

• Installation Guide - ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಕ್ರಮವಾರಿಯಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುವ ಸೂಚನೆಗಳು
• Usage Guide - ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು
• Troubleshooting - ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳು
• Contributing Guide - ಈ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದು
• For Teachers - ಬೋಧನಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ತರಗತಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು

👨‍🎓 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗಾಗಿ

ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರು: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸದಾಗಿ ಇದ್ದೀರಾ? ನಮ್ಮ ಆರಂಭಿಕ-ಅನುಕೂಲ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ! ಈ ಸರಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಪಾಠದ ಮೂಲಭೂತವನ್ನು ಅವಲೋಕಿಸಲು ಸಹಾಯಮಾಡುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಮುಂದಾಗಿರಿ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು: ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನಿಮ್ಮದೇ ಮೇಲಾಗಿಯೂ ಬಳಸಲು, ಸಂಪೂರ್ಣ ರೆಪೋವನ್ನು ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಪಾಠ ಕ್ವಿಜ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಸ್ವತಃ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ನಂತರ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ಓದಿ ಉಳಿದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ. ಪರಿಹಾರದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ; ಆದರೂ, ಆ ಕೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾಠದ /solutions ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ನೀವು ಸ್ನೇಹಿತರೊಂದಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಗುಂಪು ರಚಿಸಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು Microsoft Learn ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಶೀಘ್ರ ಪ್ರಾರಂಭ:

1. ನಿಮ್ಮ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು Installation Guide ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
2. ಪಠ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕೋ ತಿಳಿಯಲು Usage Guide ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
3. ಪಾಠ 1 ರಿಂದ ಕ್ರಮಾಂತರವಾಗಿ ಆರಂಭಿಸಿ
4. ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ Discord ಸಮುದಾಯ ಗೆ ಸೇರ್ಪಡೆ ನೀಡಿ

👩‍🏫 ಶಿಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ

ಶಿಕ್ಷಕರು: ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನಾವು ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ನಮ್ಮ ಚರ್ಚಾ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ!

ತಂಡವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ

Gif ರಚನೆ: Mohit Jaisal

🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ!

ಅಧ್ಯಾಪನ ತತ್ವಗಳು

ನಾವು ಈ ಪಟ್ಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಎರಡು ಅಧ್ಯಾಪನ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ: ಇದು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು freqüೆಂಟ್ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಸರಣಿಯ ಅಂತ್ಯದೊಳಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು, ನೈತಿಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು, ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು, ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಉಪಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಲಿತಿರುತ್ತಾರೆ.

ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ತರಗತಿಗೆ ಮುಂಚೆಯೇ ನಡೆಸಲಾದ ಕಡಿಮೆ-ಬದ್ಧ ಕ್ವಿಜ್ ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತರಗತಿಯಿಂದ ನಂತರದ ಎರಡನೇ ಕ್ವಿಜ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನವೀನ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆಯಾಗಿರುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಥವಾ ಭಾಗವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಆರಂಭಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು 10 ವಾರಗಳ ಚಕ್ರದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಹೀಗೆಯೇ ತೀವ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತವೆ.

ನಮ್ಮ ನಡವಳಿಕೆ ಸಂಹಿತೆ, ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದು, ಅನುವಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ!

ಪ್ರತಿ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:

• ಐಚ್ಛಿಕ ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್
• ಐಚ್ಛಿಕ ಪೂರಕ ವೀಡಿಯೊ
• ಪೆÇ-ಪಾಠ ವಾರ್ಮಪ್ ಕ್ವಿಜ್
• ಬರಹದ ಪಾಠ
• ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಆಧಾರಿತ ಪಾಠಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವದಕ್ಕಾಗಿ ಪದರೇ ಪದರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು
• ಜ್ಞಾನ ಪರಿಶೋಧನೆಗಳು
• ಒಂದು ಸವಾಲು
• ಪೂರಕ ಓದು
• ಹುದ್ದೆ
• ಪಾಠದ ನಂತರದ ಕ್ವಿಜ್

ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಎಲ್ಲಾ ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳು Quiz-App ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಇವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ವಿಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟು 40 ಕ್ವಿಜ್‌ಗಳಿವೆ. ಅವು ಪಾಠಗಳೊಳಗಿನಿಂದ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕ್ವಿಜ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ચલಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ Azure ಗೆ ಡಿಪ್ಲಾಯ್ಚೇ ಮಾಡಬಹುದು; quiz-app ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಅವು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯೀಕರಿಸುತ್ತಿವೆ.

🎓 ಪ್ರಾರಂಭಿಕರಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸವಿದೀರಾ? ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗಲು ಸರಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶೇಷ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ಅನ್ನು ನಾವು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ:

• 🌟 ಹೆಲೋ ವರ್ಲ್ಡ್ - ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ
• 📂 ಡೇಟಾ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು - ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ
• 📊 ಸರಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ - ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ
• 📈 ಮೂಲಭೂತ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ - ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ
• 🔬 ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ - ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ

ಪ್ರತಿ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವಿವರವಾದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳಿವೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ!

👉 ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ 👈

ಪಾಠಗಳು

Data Science For Beginners: Roadmap - ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ — @nitya

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
01	Defining Data Science	Introduction	Learn the basic concepts behind data science and how it’s related to artificial intelligence, machine learning, and big data.	ಪಾಠ ವೀಡಿಯೊ	Dmitry
02	Data Science Ethics	Introduction	Data Ethics Concepts, Challenges & Frameworks.	ಪಾಠ	Nitya
03	Defining Data	Introduction	How data is classified and its common sources.	ಪಾಠ	Jasmine
04	Introduction to Statistics & Probability	Introduction	The mathematical techniques of probability and statistics to understand data.	ಪಾಠ ವೀಡಿಯೊ	Dmitry
05	Working with Relational Data	Working With Data	Introduction to relational data and the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “see-quell”).	ಪಾಠ	Christopher
06	Working with NoSQL Data	Working With Data	Introduction to non-relational data, its various types and the basics of exploring and analyzing document databases.	ಪಾಠ	Jasmine
07	Working with Python	Working With Data	Basics of using Python for data exploration with libraries such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is recommended.	ಪಾಠ ವೀಡಿಯೊ	Dmitry
08	Data Preparation	Working With Data	Topics on data techniques for cleaning and transforming the data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data.	ಪಾಠ	Jasmine
09	Visualizing Quantities	Data Visualization	Learn how to use Matplotlib to visualize bird data 🦆	ಪಾಠ	Jen
10	Visualizing Distributions of Data	Data Visualization	Visualizing observations and trends within an interval.	ಪಾಠ	Jen
11	Visualizing Proportions	Data Visualization	Visualizing discrete and grouped percentages.	ಪಾಠ	Jen
12	Visualizing Relationships	Data Visualization	Visualizing connections and correlations between sets of data and their variables.	ಪಾಠ	Jen
13	Meaningful Visualizations	Data Visualization	Techniques and guidance for making your visualizations valuable for effective problem solving and insights.	ಪಾಠ	Jen
14	Introduction to the Data Science lifecycle	Lifecycle	Introduction to the data science lifecycle and its first step of acquiring and extracting data.	ಪಾಠ	Jasmine
15	Analyzing	Lifecycle	This phase of the data science lifecycle focuses on techniques to analyze data.	ಪಾಠ	Jasmine
16	Communication	Lifecycle	This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier for decision makers to understand.	ಪಾಠ	Jalen
17	Data Science in the Cloud	Cloud Data	This series of lessons introduces data science in the cloud and its benefits.	ಪಾಠ	Tiffany and Maud
18	Data Science in the Cloud	Cloud Data	Training models using Low Code tools.	ಪಾಠ	Tiffany and Maud
19	Data Science in the Cloud	Cloud Data	Deploying models with Azure Machine Learning Studio.	ಪಾಠ	Tiffany and Maud
20	Data Science in the Wild	In the Wild	Data science driven projects in the real world.	ಪಾಠ	Nitya

GitHub Codespaces

ಈ ಸಾಲಿನನ್ನೊಂದು Codespace ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:

1. Code ಡ್ರಾಪ್-ಡೌನ್ ಮೆನುವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು Open with Codespaces ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
2. ಪೇನಿನ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ + New codespace ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, GitHub ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

VSCode Remote - Containers

ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು VSCode ನಿಂದ VS Code Remote - Containers ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಈ ರೆಪೋವನ್ನು ಕಂಟೈನರ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:

1. ನೀವು ಮೊದಲಬಾರಿಗೆ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಕಂಟೈನರ್ ಬಳಸುತ್ತಿದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಪ್ರೇ-ರೆಕ್ವಿಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾ., Docker ಅನ್ನು ಅನುಸ್ಥಾಪಿಸಿರಬೇಕು) ಗೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಟಾರ್ಟೆಡ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಲ್ಲಿ ನೋಡಿ.

ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಬಳಸಲು, ನೀವು ಅಥವಾ ದ್ವಂದ್ವವಾಗಿಯೂ ರೆಪೊ ಅನ್ನು ಐಸೋಲೇಟೆಡ್ Docker ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಬಹುದು:

ಗೌರವ ನಿಯಮ: ಹಿಂಡಿನ ഭാഗದಲ್ಲಿ, ಇದು Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಂ ಬದಲಾಗಿ Docker ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗೆ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Volumes ಗಳನ್ನು ಕಂಟೈನರ್ ಡೇಟಾ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಇರುವ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯ ಮಾಧ್ಯಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಥವಾ ರೆಪೊವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಡೌನ್‍ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ:

• ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮಿಗೆ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿ.
• F1 ಒತ್ತಿ ಮತ್ತು Remote-Containers: Open Folder in Container... ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
• ಈ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನ ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಕಂಟೈನರ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಲು ಕಾಯಿರಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರವೇಶ

Docsify ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಈ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ರೆಪೊವನ್ನು ಫೋರ್ಕ್ ಮಾಡಿ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ Docsify ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ನಂತರ ಈ ರೆಪೊರ ರೂಟ್ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ docsify serve ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. ವೆಬ್‍ಸೈಟ್ ನಿಮ್ಮ localhost ನಲ್ಲಿ ಪೋರ್ಟ್ 3000 ಮೇಲೆ ಸರ್ವ್ ಆಗುತ್ತದೆ: localhost:3000.

ಗಮನಿಸಿ, ನೋಟ್‍ಬುಕ್‌ಗಳು Docsify ಮೂಲಕ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನೋಟ್ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ನಡೆಸಬೇಕಾದಾಗ, ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ Python ಕರ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ VS Code ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಮಾಡಿ.

ಇತರೆ ಪಠ್ಯಕ್ರಮಗಳು

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸರಣಿ

---

ಮೂಲ ಅಧ್ಯಯನ

---

Copilot ಸರಣಿ

ಸಹಾಯ ಪಡೆಯುವುದು

ಸಮಸ್ಯೆ ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ? ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ನೀವು AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ತಿಕ್ಕಾಟಕ್ಕೆ ಸಿಲುಕಿದರೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿದ್ದರೆ, MCP ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳಲು ಇತರ ಕಲಿಯುತ್ತಿರುವವರ ಮತ್ತು ಅನುಭವಸಂಪನ್ನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ. ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಗತಿಸುವ ಹಾಗೂ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಹಾಯಕ ಸಮುದಾಯವಾಗಿದೆ.

ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಮಾಣದ ವೇಳೆ ದೋಷಗಳು ಕಂಡುಬಂದಲ್ಲಿ ದಯವಿಟ್ಟು ಭೇಟಿ ಮಾಡಿ:

---

ಜವಾಬ್ದಾರಿ ನಿರಾಕರಣೆ: ಈ ದಾಖಲೆ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆ ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳಿರಬಹುದೆಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಅರ್ಥಗತ ತೊಂದರೆಗಳು ಅಥವಾ ದೋಷವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಯಾವುದೇ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಲ್ಲ.