Data-Science-For-Beginners/translations/sk

Data Science pre začiatočníkov - Učebný plán

Azure Cloud Advocates v Microsofte s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekciový učebný plán zameraný na Data Science. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a úlohu. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa prostredníctvom tvorby, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie zapamätať.

Veľká vďaka našim 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

Data Science pre začiatočníkov - Sketchnote od @nitya

🌐 Podpora viacerých jazykov

Podporované prostredníctvom GitHub Action (automatizované a vždy aktuálne)

Francúzština | Španielčina | Nemčina | Ruština | Arabčina | Perzština (Farsi) | Urdu | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradičná, Macao) | Čínština (tradičná, Hongkong) | Čínština (tradičná, Taiwan) | Japončina | Kórejčina | Hindčina | Bengálčina | Maráthčina | Nepálčina | Pandžábčina (Gurmukhi) | Portugalčina (Portugalsko) | Portugalčina (Brazília) | Taliančina | Poľština | Turečtina | Gréčtina | Thajčina | Švédčina | Dánčina | Nórčina | Fínčina | Holandčina | Hebrejčina | Vietnamčina | Indonézština | Malajčina | Tagalog (Filipínčina) | Swahilčina | Maďarčina | Čeština | Slovenčina | Rumunčina | Bulharčina | Srbčina (cyrilika) | Chorvátčina | Slovinčina | Ukrajinčina | Barmčina (Myanmar)

Ak si želáte podporu ďalších jazykov, zoznam podporovaných jazykov nájdete tu

Pripojte sa k našej komunite

Máme prebiehajúcu sériu "Learn with AI" na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na Learn with AI Series od 18. do 30. septembra 2025. Získate tipy a triky na používanie GitHub Copilot pre Data Science.

Ste študent?

Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:

• Stránka Student Hub Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný certifikát. Toto je stránka, ktorú si chcete uložiť a pravidelne kontrolovať, pretože obsah meníme aspoň raz mesačne.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Pripojte sa k globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu.

Začíname

Úplní začiatočníci: Noví v oblasti Data Science? Začnite s našimi príkladmi pre začiatočníkov! Tieto jednoduché, dobre komentované príklady vám pomôžu pochopiť základy predtým, než sa pustíte do celého učebného plánu.

Učitelia: zahrnuli sme niekoľko návrhov, ako používať tento učebný plán. Radi by sme počuli vašu spätnú väzbu v našom diskusnom fóre!

Študenti: ak chcete tento učebný plán používať samostatne, vytvorte si vlastnú kópiu celého repozitára a dokončite cvičenia sami, začnite kvízom pred lekciou. Potom si prečítajte lekciu a dokončite zvyšné aktivity. Pokúste sa vytvárať projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania riešenia kódu; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej projektovo orientovanej lekcii. Ďalším nápadom by mohlo byť vytvorenie študijnej skupiny s priateľmi a prejsť obsah spoločne. Pre ďalšie štúdium odporúčame Microsoft Learn.

Spoznajte tím

Gif od Mohit Jaisal

🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!

Pedagogika

Pri tvorbe tohto učebného plánu sme sa rozhodli pre dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby bol projektovo orientovaný a aby obsahoval časté kvízy. Na konci tejto série sa študenti naučia základné princípy Data Science, vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia Data Science a ďalších.

Okrem toho, kvíz s nízkym rizikom pred hodinou nastaví študentovu pozornosť na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečí lepšie zapamätanie. Tento učebný plán bol navrhnutý tak, aby bol flexibilný a zábavný, a môže byť absolvovaný celý alebo len jeho časti. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 10-týždňového cyklu.

Nájdite náš Code of Conduct, Contributing, Translation pokyny. Uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu!

Každá lekcia obsahuje:

• Voliteľný sketchnote
• Voliteľné doplnkové video
• Kvíz na rozohriatie pred lekciou
• Písomnú lekciu
• Pre projektovo orientované lekcie, podrobné návody na vytvorenie projektu
• Kontroly vedomostí
• Výzvu
• Doplnkové čítanie
• Úlohu
• Kvíz po lekcii

Poznámka k kvízom: Všetky kvízy sa nachádzajú v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov, každý s tromi otázkami. Sú prepojené priamo z lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku quiz-app. Postupne sa lokalizujú.

🎓 Príklady pre začiatočníkov

Nový v oblasti dátovej vedy? Vytvorili sme špeciálny priečinok s príkladmi s jednoduchým, dobre okomentovaným kódom, ktorý vám pomôže začať:

• 🌟 Hello World - Váš prvý program v dátovej vede
• 📂 Načítanie dát - Naučte sa čítať a skúmať datasety
• 📊 Jednoduchá analýza - Vypočítajte štatistiky a nájdite vzory
• 📈 Základná vizualizácia - Vytvárajte grafy a diagramy
• 🔬 Projekt z reálneho sveta - Kompletný pracovný postup od začiatku do konca

Každý príklad obsahuje podrobné komentáre, ktoré vysvetľujú každý krok, čo je ideálne pre úplných začiatočníkov!

👉 Začnite s príkladmi 👈

Lekcie

Dátová veda pre začiatočníkov: Cestovná mapa - Sketchnote od @nitya

Číslo lekcie	Téma	Skupina lekcií	Ciele učenia	Prepojená lekcia	Autor
01	Definovanie dátovej vedy	Úvod	Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami.	lekcia video	Dmitry
02	Etika dátovej vedy	Úvod	Koncepty etiky dát, výzvy a rámce.	lekcia	Nitya
03	Definovanie dát	Úvod	Ako sa dáta klasifikujú a ich bežné zdroje.	lekcia	Jasmine
04	Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti	Úvod	Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na pochopenie dát.	lekcia video	Dmitry
05	Práca s relačnými dátami	Práca s dátami	Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „si-kvel“).	lekcia	Christopher
06	Práca s NoSQL dátami	Práca s dátami	Úvod do nerelačných dát, ich rôznych typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz.	lekcia	Jasmine
07	Práca s Pythonom	Práca s dátami	Základy používania Pythonu na skúmanie dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné pochopenie programovania v Pythone.	lekcia video	Dmitry
08	Príprava dát	Práca s dátami	Témy o technikách čistenia a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nepresnými alebo neúplnými dátami.	lekcia	Jasmine
09	Vizualizácia množstiev	Vizualizácia dát	Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆	lekcia	Jen
10	Vizualizácia distribúcií dát	Vizualizácia dát	Vizualizácia pozorovaní a trendov v rámci intervalu.	lekcia	Jen
11	Vizualizácia proporcií	Vizualizácia dát	Vizualizácia diskrétnych a skupinových percentuálnych podielov.	lekcia	Jen
12	Vizualizácia vzťahov	Vizualizácia dát	Vizualizácia spojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými.	lekcia	Jen
13	Zmysluplné vizualizácie	Vizualizácia dát	Techniky a odporúčania na vytváranie vizualizácií, ktoré sú hodnotné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov.	lekcia	Jen
14	Úvod do životného cyklu dátovej vedy	Životný cyklus	Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku získavania a extrakcie dát.	lekcia	Jasmine
15	Analýza	Životný cyklus	Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát.	lekcia	Jasmine
16	Komunikácia	Životný cyklus	Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovateľov.	lekcia	Jalen
17	Dátová veda v cloude	Cloudové dáta	Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody.	lekcia	Tiffany a Maud
18	Dátová veda v cloude	Cloudové dáta	Tréning modelov pomocou nástrojov s nízkym kódom.	lekcia	Tiffany a Maud
19	Dátová veda v cloude	Cloudové dáta	Nasadenie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio.	lekcia	Tiffany a Maud
20	Dátová veda v reálnom svete	V reálnom svete	Projekty riadené dátovou vedou v reálnom svete.	lekcia	Nitya

GitHub Codespaces

Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tejto ukážky v Codespace:

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

VSCode Remote - Containers

Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers:

1. Ak je to prvýkrát, čo používate vývojový kontajner, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (napr. máte nainštalovaný Docker) uvedené v dokumentácii pre začiatok.

Na použitie tohto repozitára môžete buď otvoriť repozitár v izolovanom Docker objeme:

Poznámka: V zákulisí sa použije príkaz Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... na klonovanie zdrojového kódu do Docker objemu namiesto lokálneho súborového systému. Objemy sú preferovaným mechanizmom na uchovávanie dát kontajnera.

Alebo otvorte lokálne klonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:

• Klonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému.
• Stlačte F1 a vyberte príkaz Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Vyberte klonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte na spustenie kontajnera a vyskúšajte veci.

Offline prístup

Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou Docsify. Forknite tento repozitár, nainštalujte Docsify na váš lokálny počítač, potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte docsify serve. Webová stránka bude dostupná na porte 3000 na vašom localhoste: localhost:3000.

Poznámka, notebooky nebudú renderované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, urobte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom.

Ďalšie učebné osnovy

Náš tím vytvára aj ďalšie učebné osnovy! Pozrite si:

• Edge AI pre začiatočníkov
• AI agenti pre začiatočníkov
• Generatívna AI pre začiatočníkov
• Generatívna AI pre začiatočníkov .NET
• Generatívna AI s JavaScriptom
• Generatívna AI s Javou
• AI pre začiatočníkov
• Dátová veda pre začiatočníkov
• Bash pre začiatočníkov
• ML pre začiatočníkov
• Kybernetická bezpečnosť pre začiatočníkov
• Webový vývoj pre začiatočníkov
• IoT pre začiatočníkov
• Strojové učenie pre začiatočníkov
• XR vývoj pre začiatočníkov
• Ovládnutie GitHub Copilot pre AI párové programovanie
• XR vývoj pre začiatočníkov
• Ovládnutie GitHub Copilot pre vývojárov C#/.NET
• Vyberte si vlastné dobrodružstvo s Copilotom

Získanie pomoci

Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky o budovaní AI aplikácií, pridajte sa:

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

---

Upozornenie:
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.