Data-Science-For-Beginners/translations/sk

Dátová veda pre začiatočníkov - Učebný plán

Azure Cloud Advocates v Microsoft s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekčný učebný plán venovaný dátovej vede. Každá lekcia obsahuje testy pred a po lekcii, písomné pokyny na vykonanie lekcie, riešenie a zadanie. Naša projektovo orientovaná pedagogika vám umožní učiť sa pri budovaní, overený spôsob, ako nové zručnosti „uchytiť sa“.

Srdečné poďakovanie 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

Dátová veda pre začiatočníkov - Sketchnota od @nitya

🌐 Podpora viacerých jazykov

Podporované cez GitHub Action (automatizované a vždy aktuálne)

Arabčina | Bengálčina | Bulharčina | Barmčina (Mjanmarsko) | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradičná, Hongkong) | Čínština (tradičná, Macau) | Čínština (tradičná, Taiwan) | Chorvátčina | Čeština | Dánčina | Holandčina | Estónčina | Fínčina | Francúzština | Nemčina | Gréčtina | Hebrejčina | Hindčina | Maďarčina | Indonézština | Taliančina | Japončina | Kannadčina | Kórejčina | Litovčina | Malajčina | Malajálamčina | Maráthčina | Nepálština | Nigérijský pidžin | Norština | Perzština (fársí) | Poľština | Portugalčina (Brazília) | Portugalčina (Portugalsko) | Pandžábčina (Gurmukhi) | Rumunčina | Ruština | Srbčina (cyrilika) | Slovenčina | Slovinčina | Španielčina | Svahilčina | Švédčina | Tagalog (Filipíny) | Támilčina | Telugčina | Thajčina | Turečtina | Ukrajinčina | Urdčina | Vietnamčina

Ak si prajete ďalšie preklady, podporované jazyky sú uvedené tu

Pridajte sa k našej komunite

Máme bežiacu sériu „Učte sa s AI“ na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na Séria Učte sa s AI od 18. do 30. septembra 2025. Dostanete tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre dátovú vedu.

Ste študent?

Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:

• Stránka pre študentov Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný voucher na certifikát. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť medzi záložky a čas od času skontrolovať, pretože obsah meníme aspoň raz za mesiac.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Pripojte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu.

Začíname

📚 Dokumentácia

• Sprievodca inštaláciou - Krok za krokom inštrukcie na nastavenie pre začiatočníkov
• Sprievodca používaním - Príklady a bežné pracovné postupy
• Riešenie problémov - Riešenia bežných problémov
• Sprievodca prispievaním - Ako prispieť do tohto projektu
• Pre učiteľov - Pokyny pre vyučujúcich a materiály do vyučovania

👨‍🎓 Pre študentov

Úplní začiatočníci: Ste nováčik v dátovej vede? Začnite s našimi príkladmi pre začiatočníkov! Tieto jednoduché, dobre okomentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celého učebného plánu. Študenti: ak chcete používať tento kurz samostatne, forknite celý repozitár a vykonajte cvičenia sami, začínajúc prednáškovým testom. Potom si prečítajte prednášku a dokončite zvyšné aktivity. Snažte sa vytvárať projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu zo riešení; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej lekcii zameranej na projekty. Ďalšou možnosťou je vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť si obsah spoločne. Pre ďalšie štúdium odporúčame Microsoft Learn.

Rýchly štart:

1. Skontrolujte Sprievodcu inštaláciou na nastavenie prostredia
2. Prezrite si Sprievodcu používaním, aby ste sa naučili, ako pracovať s učebným plánom
3. Začnite lekciou 1 a pokračujte postupne
4. Pridajte sa k našej Discord komunite pre podporu

👩‍🏫 Pre učiteľov

Učitelia: zahrnuli sme niektoré návrhy o tom, ako používať tento učebný plán. Radi by sme dostali 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!

Pedagógia

Pri tvorbe 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-stakes kvíz pred hodinou nastavuje zámer študenta na štúdium témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje lepšie zapamätanie. Toto kurikulum bolo navrhnuté tak, aby bolo flexibilné a zábavné a môže sa absolvovať celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími až do konca 10-týždňového cyklu.

Nájdite náš Kódex správania, Prispievanie, Preklady smernice. Vítame vaše konštruktívne pripomienky!

Každá lekcia obsahuje:

• Voliteľnú sketchnotu
• Voliteľné doplnkové video
• Pred-lesson warmup kvíz (voliteľný)
• Písanú lekciu
• Pre lekcie založené na projekte, krok-za-krokom návody, ako projekt postaviť
• Kontroly vedomostí
• Výzvu
• Doplnkové čítanie
• Zadanie
• Post-lesson quiz

Poznámka o kvízoch: Všetky kvízy sú umiestnené v priečinku Quiz-App, spolu 40 kvízov po troch otázkach. Sú prepojené z lekcií, ale kvízovú aplikáciu je možné spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; postup nájdete v priečinku quiz-app. Postupne sa lokalizujú.

🎓 Príklady priateľské pre začiatočníkov

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

• 🌟 Hello World - Váš prvý program v dátovej vede
• 📂 Loading Data - Naučte sa čítať a skúmať datasety
• 📊 Simple Analysis - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory
• 📈 Basic Visualization - Vytvorte grafy a diagramy
• 🔬 Real-World Project - Kompletný pracovný postup od začiatku do konca

Každý príklad obsahuje podrobné komentáre vysvetľujúce každý krok, takže je ideálny pre absolútnych začiatočníkov!

👉 Začnite s príkladmi 👈

Lekcie

Data Science For Beginners: Roadmap - Sketchnota od @nitya

Číslo lekcie	Téma	Kategória lekcie	Výukové ciele	Prepojená lekcia	Autor
01	Definovanie dátovej vedy	Introduction	Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami.	lekcia video	Dmitry
02	Etika dátovej vedy	Introduction	Koncepty, výzvy a rámce dátovej etiky.	lekcia	Nitya
03	Definovanie údajov	Introduction	Ako sa dáta klasifikujú a ich bežné zdroje.	lekcia	Jasmine
04	Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti	Introduction	Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na pochopenie dát.	lekcia video	Dmitry
05	Práca s relačnými dátami	Working With Data	Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „see-quell“).	lekcia	Christopher
06	Práca s NoSQL dátami	Working With Data	Úvod do nerelačných dát, ich rôznych typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz.	lekcia	Jasmine
07	Práca v Pythone	Working With Data	Základy používania Pythonu na prieskum dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné porozumenie programovaniu v Pythone.	lekcia video	Dmitry
08	Príprava dát	Working With Data	Témy o technikách čistenia a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nepresnými alebo neúplnými dátami.	lekcia	Jasmine
09	Vizualizácia množstiev	Data Visualization	Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu údajov o vtákoch 🦆	lekcia	Jen
10	Vizualizácia rozdelení dát	Data Visualization	Vizualizácia pozorovaní a trendov v rámci intervalu.	lekcia	Jen
11	Vizualizácia pomerov	Data Visualization	Vizualizácia diskrétnych a zoskupených percent.	lekcia	Jen
12	Vizualizácia vzťahov	Data Visualization	Vizualizácia spojení a korelácií medzi množinami dát a ich premennými.	lekcia	Jen
13	Zmysluplné vizualizácie	Data Visualization	Techniky a odporúčania na to, aby vaše vizualizácie boli hodnotné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov.	lekcia	Jen
14	Úvod do životného cyklu dátovej vedy	Lifecycle	Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát.	lekcia	Jasmine
15	Analýza	Lifecycle	Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát.	lekcia	Jasmine
16	Komunikácia	Lifecycle	Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentovanie poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich porozumenie rozhodovacím orgánom.	lekcia	Jalen
17	Dátová veda v cloude	Cloud Data	Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody.	lekcia	Tiffany and Maud
18	Dátová veda v cloude	Cloud Data	Tréning modelov pomocou Low Code nástrojov.	lekcia	Tiffany and Maud
19	Dátová veda v cloude	Cloud Data	Nasadzovanie modelov s Azure Machine Learning Studio.	lekcia	Tiffany and Maud
20	Dátová veda v praxi	In the Wild	Projekty poháňané dátovou vedou v reálnom svete.	lekcia	Nitya

GitHub Codespaces

Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili tento príklad v Codespace:

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

VSCode Remote - Containers

Postupujte podľa týchto krokov, aby ste otvorili tento repozitár v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers:

1. Ak je to váš prvýkrát pri používaní vývojového kontajnera, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (t.j. máte nainštalovaný Docker) v dokumentácii pre začiatočníkov.

Ak chcete tento repozitár používať, môžete ho buď otvoriť v izolovanom Docker volume:

Poznámka: Pod kapotou to použije príkaz Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... na naklonovanie zdrojového kódu do Docker volume namiesto lokálneho súborového systému. Volumes sú preferovaný mechanizmus na perzistenciu dát v kontajneri.

Alebo otvorte lokálne naklonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:

• Naklonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému.
• Stlačte F1 a vyberte príkaz Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Vyberte naklonovanú kópiu tejto zložky, počkajte, kým sa kontajner spustí, a vyskúšajte to.

Offline prístup

Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou Docsify. Vytvorte si fork tohto repozitára, nainštalujte Docsify na vašom lokálnom počítači, potom v koreňovej zložke tohto repozitára zadajte docsify serve. Webstránka bude servírovaná 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 kurikuly

Náš tím vytvára aj ďalšie učebné látky! Pozrite si:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Séria generatívnej AI

---

Základné vzdelávanie

---

Séria Copilot

Získanie pomoci

Máte problémy? Skontrolujte našu Príručku riešenia problémov pre riešenia bežných problémov.

Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky ohľadom tvorby AI aplikácií. Pridajte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa zdieľajú slobodne.

Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby pri vývoji, navštívte:

---

Vylúčenie zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou služby strojového prekladu založenej na umelej inteligencii Co-op Translator. Hoci sa usilujeme o presnosť, berte prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku treba považovať za záväzný zdroj. Pre kritické informácie odporúčame využiť profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.