Data-Science-For-Beginners/translations/ne

डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - पाठ्यक्रम

Microsoft का Azure Cloud Advocates ले १० हप्ताको, २० पाठको पाठ्यक्रम प्रदान गर्न पाउँदा खुशी छन्, जुन डेटा साइन्सको बारेमा छ। प्रत्येक पाठमा पाठ अघि र पाठ पछि क्विजहरू, पाठ पूरा गर्नका लागि लेखिएको निर्देशन, समाधान, र असाइनमेन्ट समावेश छ। हाम्रो परियोजना-आधारित शिक्षण विधिले तपाईंलाई निर्माण गर्दै सिक्न अनुमति दिन्छ, नयाँ सीपहरू 'टिक्न' को लागि प्रमाणित तरिका।

हाम्रो लेखकहरूलाई हार्दिक धन्यवाद: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हाम्रो Microsoft Student Ambassador लेखकहरू, समीक्षकहरू र सामग्री योगदानकर्ताहरूलाई, विशेष गरी 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

डेटा साइन्सका लागि शुरुवातकर्ता - Sketchnote by @nitya

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक)

French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)

यदि तपाईं थप भाषाहरूको अनुवाद चाहनुहुन्छ भने यहाँ सूचीबद्ध छन् यहाँ

हाम्रो समुदायमा सामेल हुनुहोस्

हामीसँग AI सिक्ने Discord श्रृंखला चलिरहेको छ, थप जान्न र सामेल हुन Learn with AI Series मा जानुहोस् १८ - ३० सेप्टेम्बर, २०२५। तपाईं GitHub Copilot लाई डेटा साइन्सका लागि प्रयोग गर्ने टिप्स र ट्रिक्स पाउनुहुनेछ।

के तपाईं विद्यार्थी हुनुहुन्छ?

निम्न स्रोतहरूबाट सुरु गर्नुहोस्:

• Student Hub पृष्ठ यस पृष्ठमा, तपाईंले शुरुवातकर्ता स्रोतहरू, विद्यार्थी प्याकहरू र नि:शुल्क प्रमाणपत्र भौचर प्राप्त गर्ने तरिकाहरू पाउनुहुनेछ। यो पृष्ठलाई बुकमार्क गर्नुहोस् र समय-समयमा जाँच गर्नुहोस् किनकि हामी कम्तीमा मासिक सामग्री परिवर्तन गर्छौं।
• Microsoft Learn Student Ambassadors विश्वव्यापी विद्यार्थी राजदूतहरूको समुदायमा सामेल हुनुहोस्, यो Microsoft मा तपाईंको प्रवेशद्वार हुन सक्छ।

सुरु गर्दै

पूर्ण शुरुवातकर्ता: डेटा साइन्समा नयाँ? हाम्रो शुरुवातकर्ता-मैत्री उदाहरणहरू बाट सुरु गर्नुहोस्! यी सरल, राम्रोसँग टिप्पणी गरिएका उदाहरणहरूले तपाईंलाई पूर्ण पाठ्यक्रममा प्रवेश गर्नु अघि आधारभूत कुरा बुझ्न मद्दत गर्नेछन्।

शिक्षकहरू: हामीले केही सुझावहरू समावेश गरेका छौं यो पाठ्यक्रम कसरी प्रयोग गर्ने। हामी तपाईंको प्रतिक्रिया हाम्रो छलफल फोरममा चाहन्छौं!

विद्यार्थीहरू: यो पाठ्यक्रमलाई आफैं प्रयोग गर्न, सम्पूर्ण रिपोजिटरीलाई फोर्क गर्नुहोस् र आफैं अभ्यासहरू पूरा गर्नुहोस्, पाठ अघि क्विजबाट सुरु गर्दै। त्यसपछि पाठ पढ्नुहोस् र बाँकी गतिविधिहरू पूरा गर्नुहोस्। पाठहरू बुझेर परियोजनाहरू सिर्जना गर्न प्रयास गर्नुहोस् समाधान कोडलाई प्रतिलिपि नगरी; यद्यपि, त्यो कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठको /solutions फोल्डरहरूमा उपलब्ध छ। अर्को विचार भनेको साथीहरूसँग अध्ययन समूह बनाउनुहोस् र सामग्री सँगै जानुहोस्। थप अध्ययनको लागि, हामी Microsoft Learn सिफारिस गर्छौं।

टोलीलाई भेट्नुहोस्

Gif द्वारा Mohit Jaisal

🎥 माथिको छवि क्लिक गर्नुहोस् परियोजनाको बारेमा र यसलाई सिर्जना गर्ने व्यक्तिहरूको बारेमा भिडियो हेर्न!

शिक्षण विधि

हामीले यो पाठ्यक्रम निर्माण गर्दा दुई शिक्षण सिद्धान्तहरू रोजेका छौं: सुनिश्चित गर्नु कि यो परियोजना-आधारित हो र यसमा बारम्बार क्विजहरू समावेश छन्। यस श्रृंखलाको अन्त्यसम्ममा, विद्यार्थीहरूले डेटा साइन्सका आधारभूत सिद्धान्तहरू सिकेका हुनेछन्, जसमा नैतिक अवधारणाहरू, डेटा तयारी, डेटा काम गर्ने विभिन्न तरिकाहरू, डेटा दृश्यता, डेटा विश्लेषण, डेटा साइन्सका वास्तविक-विश्व प्रयोगहरू, र थप समावेश छन्।

त्यसैगरी, कक्षाको अघि कम-जोखिमको क्विजले विद्यार्थीलाई विषय सिक्नको लागि उद्देश्य सेट गर्छ, जबकि कक्षाको पछि दोस्रो क्विजले थप सम्झना सुनिश्चित गर्छ। यो पाठ्यक्रम लचिलो र रमाइलो बनाउन डिजाइन गरिएको हो र पूर्ण वा आंशिक रूपमा लिन सकिन्छ। परियोजनाहरू साना सुरु हुन्छन् र १० हप्ताको चक्रको अन्त्यसम्ममा क्रमशः जटिल बन्छन्।

हाम्रो Code of Conduct, Contributing, Translation दिशानिर्देशहरू फेला पार्नुहोस्। हामी तपाईंको रचनात्मक प्रतिक्रिया स्वागत गर्छौं!

प्रत्येक पाठमा समावेश छ:

• वैकल्पिक स्केच नोट
• वैकल्पिक पूरक भिडियो
• पाठ अघि वार्मअप क्विज
• लेखिएको पाठ
• परियोजना-आधारित पाठहरूको लागि, परियोजना कसरी निर्माण गर्ने चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
• ज्ञान जाँच
• चुनौती
• पूरक पढाइ
• असाइनमेन्ट
• पाठ पछि क्विज

क्विजहरूको बारेमा नोट: सबै क्विजहरू Quiz-App फोल्डरमा समावेश छन्, जसमा प्रत्येकमा तीन प्रश्नसहित ४० वटा क्विजहरू छन्। यी पाठहरूभित्र लिंक गरिएका छन्, तर क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; quiz-app फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। यी क्रमशः स्थानीयकरण हुँदैछन्।

🎓 सुरुवातीका लागि उपयुक्त उदाहरणहरू

डाटा साइन्समा नयाँ हुनुहुन्छ? हामीले तपाईंलाई सुरु गर्न मद्दत गर्नका लागि सरल र राम्रोसँग व्याख्या गरिएको कोडसहितको विशेष उदाहरण निर्देशिका तयार गरेका छौं:

• 🌟 Hello World - तपाईंको पहिलो डाटा साइन्स प्रोग्राम
• 📂 डाटा लोड गर्दै - डाटासेटहरू पढ्न र अन्वेषण गर्न सिक्नुहोस्
• 📊 साधारण विश्लेषण - तथ्यांक गणना गर्नुहोस् र ढाँचाहरू पत्ता लगाउनुहोस्
• 📈 आधारभूत भिजुअलाइजेसन - चार्ट र ग्राफहरू बनाउनुहोस्
• 🔬 वास्तविक-विश्व परियोजना - सुरुदेखि अन्त्यसम्मको सम्पूर्ण कार्यप्रवाह

प्रत्येक उदाहरणमा प्रत्येक चरणको विस्तृत टिप्पणी समावेश छ, जसले यो पूर्ण रूपमा नयाँ सिक्न चाहनेहरूका लागि उपयुक्त बनाउँछ!

👉 उदाहरणहरूबाट सुरु गर्नुहोस् 👈

पाठहरू

डाटा साइन्सका लागि सुरुवात: रोडम्याप - @nitya द्वारा स्केच नोट

पाठ संख्या	विषय	पाठ समूह	सिकाइ उद्देश्यहरू	लिंक गरिएको पाठ	लेखक
01	डाटा साइन्स परिभाषित गर्दै	परिचय	डाटा साइन्सको आधारभूत अवधारणाहरू र यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मेसिन लर्निङ, र बिग डाटासँग कसरी सम्बन्धित छ भन्ने कुरा सिक्नुहोस्।	पाठ भिडियो	Dmitry
02	डाटा साइन्स नैतिकता	परिचय	डाटा नैतिकता अवधारणाहरू, चुनौतीहरू र रूपरेखा।	पाठ	Nitya
03	डाटालाई परिभाषित गर्दै	परिचय	डाटालाई कसरी वर्गीकृत गरिन्छ र यसको सामान्य स्रोतहरू।	पाठ	Jasmine
04	तथ्यांक र सम्भावनाको परिचय	परिचय	तथ्यांक र सम्भावनाका गणितीय प्रविधिहरू डाटालाई बुझ्न।	पाठ भिडियो	Dmitry
05	सम्बन्धित डाटासँग काम गर्दै	डाटासँग काम गर्दै	सम्बन्धित डाटाको परिचय र संरचित क्वेरी भाषा (SQL) प्रयोग गरेर सम्बन्धित डाटाको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा।	पाठ	Christopher
06	NoSQL डाटासँग काम गर्दै	डाटासँग काम गर्दै	गैर-सम्बन्धित डाटाको परिचय, यसको विभिन्न प्रकारहरू र कागजात डेटाबेसहरूको अन्वेषण र विश्लेषणको आधारभूत कुरा।	पाठ	Jasmine
07	Python सँग काम गर्दै	डाटासँग काम गर्दै	Pandas जस्ता पुस्तकालयहरूको साथ डाटा अन्वेषणको लागि Python प्रयोग गर्ने आधारभूत कुरा। Python प्रोग्रामिङको आधारभूत ज्ञान सिफारिस गरिन्छ।	पाठ भिडियो	Dmitry
08	डाटा तयारी	डाटासँग काम गर्दै	हराएको, गलत, वा अपूर्ण डाटाको चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न डाटालाई सफा गर्ने र रूपान्तरण गर्ने प्रविधिहरू।	पाठ	Jasmine
09	मात्राहरूको भिजुअलाइजेसन	डाटा भिजुअलाइजेसन	Matplotlib प्रयोग गरेर चरा डाटालाई भिजुअलाइज गर्न सिक्नुहोस् 🦆	पाठ	Jen
10	डाटाको वितरणहरूको भिजुअलाइजेसन	डाटा भिजुअलाइजेसन	अन्तरालभित्रका अवलोकन र प्रवृत्तिहरू भिजुअलाइज गर्दै।	पाठ	Jen
11	अनुपातहरूको भिजुअलाइजेसन	डाटा भिजुअलाइजेसन	छुट्टै र समूहबद्ध प्रतिशतहरू भिजुअलाइज गर्दै।	पाठ	Jen
12	सम्बन्धहरूको भिजुअलाइजेसन	डाटा भिजुअलाइजेसन	डाटाका सेटहरू र तिनका भेरिएबलहरू बीचका सम्बन्ध र सहसंबन्धहरू भिजुअलाइज गर्दै।	पाठ	Jen
13	अर्थपूर्ण भिजुअलाइजेसन	डाटा भिजुअलाइजेसन	प्रभावकारी समस्या समाधान र अन्तर्दृष्टिका लागि तपाईंको भिजुअलाइजेसनलाई मूल्यवान बनाउने प्रविधिहरू र मार्गदर्शन।	पाठ	Jen
14	डाटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय	जीवनचक्र	डाटा साइन्स जीवनचक्रको परिचय र डाटा प्राप्ति र निकाल्ने पहिलो चरण।	पाठ	Jasmine
15	विश्लेषण गर्दै	जीवनचक्र	डाटा साइन्स जीवनचक्रको यो चरणले डाटालाई विश्लेषण गर्ने प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ।	पाठ	Jasmine
16	सञ्चार	जीवनचक्र	डाटाबाट अन्तर्दृष्टिहरू प्रस्तुत गर्ने, जसले निर्णयकर्ताहरूलाई बुझ्न सजिलो बनाउँछ।	पाठ	Jalen
17	क्लाउडमा डाटा साइन्स	क्लाउड डाटा	क्लाउडमा डाटा साइन्स र यसको फाइदाहरूको परिचय दिने पाठहरूको श्रृंखला।	पाठ	Tiffany र Maud
18	क्लाउडमा डाटा साइन्स	क्लाउड डाटा	लो कोड उपकरणहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू प्रशिक्षण।	पाठ	Tiffany र Maud
19	क्लाउडमा डाटा साइन्स	क्लाउड डाटा	Azure Machine Learning Studio सँग मोडेलहरू डिप्लोय गर्दै।	पाठ	Tiffany र Maud
20	जङ्गलमा डाटा साइन्स	जङ्गलमा	वास्तविक संसारमा डाटा साइन्सद्वारा सञ्चालित परियोजनाहरू।	पाठ	Nitya

GitHub Codespaces

यस नमूनालाई Codespace मा खोल्न यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

1. Code ड्रप-डाउन मेनुमा क्लिक गर्नुहोस् र Open with Codespaces विकल्प चयन गर्नुहोस्।
2. प्यानको तल + New codespace चयन गर्नुहोस्। थप जानकारीको लागि, GitHub दस्तावेज हेर्नुहोस्।

VSCode Remote - Containers

तपाईंको स्थानीय मेसिन र VSCode प्रयोग गरेर यो रिपोजिटरीलाई कन्टेनरमा खोल्नका लागि VS Code Remote - Containers एक्सटेन्सन प्रयोग गर्दै यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

1. यदि यो तपाईंको पहिलो पटक विकास कन्टेनर प्रयोग हो भने, कृपया सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको प्रणालीले पूर्व-आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ (जस्तै, Docker स्थापना गर्नुहोस्)।

यो रिपोजिटरी प्रयोग गर्न, तपाईं यो रिपोजिटरीलाई अलग Docker भोल्युममा खोल्न सक्नुहुन्छ:

नोट: भित्री रूपमा, यसले स्थानीय फाइल प्रणालीको सट्टा Docker भोल्युममा स्रोत कोड क्लोन गर्न Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... आदेश प्रयोग गर्नेछ। भोल्युमहरू कन्टेनर डाटालाई स्थायी बनाउनको लागि प्राथमिक मेकानिज्म हुन्।

वा स्थानीय रूपमा क्लोन गरिएको वा डाउनलोड गरिएको संस्करण खोल्नुहोस्:

• यो रिपोजिटरीलाई तपाईंको स्थानीय फाइल प्रणालीमा क्लोन गर्नुहोस्।
• F1 थिच्नुहोस् र Remote-Containers: Open Folder in Container... आदेश चयन गर्नुहोस्।
• यस फोल्डरको क्लोन गरिएको प्रतिलिपि चयन गर्नुहोस्, कन्टेनर सुरु हुने प्रतीक्षा गर्नुहोस्, र प्रयास गर्नुहोस्।

अफलाइन पहुँच

तपाईं Docsify प्रयोग गरेर यो दस्तावेजलाई अफलाइन चलाउन सक्नुहुन्छ। यो रिपो फोर्क गर्नुहोस्, Docsify स्थापना गर्नुहोस् तपाईंको स्थानीय मेसिनमा, त्यसपछि यस रिपोको मूल फोल्डरमा docsify serve टाइप गर्नुहोस्। वेबसाइट तपाईंको localhost मा पोर्ट 3000 मा सेवा गरिनेछ: localhost:3000।

नोट, नोटबुकहरू Docsify मार्फत प्रस्तुत गरिने छैनन्, त्यसैले जब तपाईंलाई नोटबुक चलाउन आवश्यक छ, Python कर्नेल चलाउँदै VS Code मा अलग्गै गर्नुहोस्।

अन्य पाठ्यक्रमहरू

हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:

• सुरुवातकर्ताहरूका लागि Edge AI
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि AI एजेन्टहरू
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि Generative AI
• Generative AI for Beginners .NET
• JavaScript सँग Generative AI
• Java सँग Generative AI
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि AI
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि डाटा साइन्स
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि Bash
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि ML
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि साइबर सुरक्षा
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि वेब विकास
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि IoT
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि मेसिन लर्निङ
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि XR विकास
• AI जोडी प्रोग्रामिङका लागि GitHub Copilot मास्टर गर्दै
• सुरुवातकर्ताहरूका लागि XR विकास
• C#/.NET विकासकर्ताहरूका लागि GitHub Copilot मास्टर गर्दै
• आफ्नै Copilot साहसिक यात्रा चयन गर्नुहोस्

मद्दत प्राप्त गर्दै

यदि तपाईं अड्किनुहुन्छ वा AI एप्स निर्माणको बारेमा कुनै प्रश्न छ भने, सामेल हुनुहोस्:

यदि तपाईंलाई उत्पादन प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने, भ्रमण गर्नुहोस्:

---

अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। मूल दस्तावेज़ यसको मातृभाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं।