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Guia de Instalação

Este guia ajudará você a configurar seu ambiente para trabalhar com o currículo de Ciência de Dados para Iniciantes.

Índice

• Pré-requisitos
• Opções de Início Rápido
• Instalação Local
• Verificar sua Instalação

Pré-requisitos

Antes de começar, você deve ter:

• Familiaridade básica com linha de comando/terminal
• Uma conta no GitHub (gratuita)
• Conexão estável com a internet para a configuração inicial

Opções de Início Rápido

Opção 1: GitHub Codespaces (Recomendado para Iniciantes)

A maneira mais fácil de começar é com o GitHub Codespaces, que fornece um ambiente de desenvolvimento completo no seu navegador.

1. Acesse o repositório
2. Clique no menu suspenso Code
3. Selecione a aba Codespaces
4. Clique em Create codespace on main
5. Aguarde a inicialização do ambiente (2-3 minutos)

Seu ambiente agora está pronto com todas as dependências pré-instaladas!

Opção 2: Desenvolvimento Local

Para trabalhar no seu próprio computador, siga as instruções detalhadas abaixo.

Instalação Local

Passo 1: Instalar Git

O Git é necessário para clonar o repositório e rastrear suas alterações.

Windows:

• Baixe em git-scm.com
• Execute o instalador com as configurações padrão

macOS:

• Instale via Homebrew: brew install git
• Ou baixe em git-scm.com

Linux:

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install git

# Fedora
sudo dnf install git

# Arch
sudo pacman -S git

Passo 2: Clonar o Repositório

# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git

# Navigate to the directory
cd Data-Science-For-Beginners

Passo 3: Instalar Python e Jupyter

Python 3.7 ou superior é necessário para as lições de ciência de dados.

Windows:

1. Baixe o Python em python.org
2. Durante a instalação, marque "Add Python to PATH"
3. Verifique a instalação:

python --version

macOS:

# Using Homebrew
brew install python3

# Verify installation
python3 --version

Linux:

# Most Linux distributions come with Python pre-installed
python3 --version

# If not installed:
# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install python3 python3-pip

# Fedora
sudo dnf install python3 python3-pip

Passo 4: Configurar o Ambiente Python

Recomenda-se usar um ambiente virtual para manter as dependências isoladas.

# Create a virtual environment
python -m venv venv

# Activate the virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate

# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate

Passo 5: Instalar Pacotes Python

Instale as bibliotecas necessárias para ciência de dados:

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Passo 6: Instalar Node.js e npm (Para o Aplicativo de Quiz)

O aplicativo de quiz requer Node.js e npm.

Windows/macOS:

• Baixe em nodejs.org (versão LTS recomendada)
• Execute o instalador

Linux:

# Debian/Ubuntu
# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
# It is recommended to review the script before running it:
#   curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
#   less setup_lts.x
# Then run:
#   sudo -E bash setup_lts.x
#
# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

# Fedora
sudo dnf install nodejs

# Verify installation
node --version
npm --version

Passo 7: Instalar Dependências do Aplicativo de Quiz

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

Passo 8: Instalar Docsify (Opcional)

Para acesso offline à documentação:

npm install -g docsify-cli

Verificar sua Instalação

Testar Python e Jupyter

# Activate your virtual environment if not already activated
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate

# Start Jupyter Notebook
jupyter notebook

Seu navegador deve abrir com a interface do Jupyter. Agora você pode navegar até o arquivo .ipynb de qualquer lição.

Testar o Aplicativo de Quiz

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

O aplicativo de quiz deve estar disponível em http://localhost:8080 (ou outra porta, se 8080 estiver ocupada).

Testar o Servidor de Documentação

# From the root directory of the repository
docsify serve

A documentação deve estar disponível em http://localhost:3000.

Usando Contêineres Dev do VS Code

Se você tiver o Docker instalado, pode usar os Contêineres Dev do VS Code:

1. Instale o Docker Desktop
2. Instale o Visual Studio Code
3. Instale a extensão Remote - Containers
4. Abra o repositório no VS Code
5. Pressione F1 e selecione "Remote-Containers: Reopen in Container"
6. Aguarde a construção do contêiner (somente na primeira vez)

Próximos Passos

• Explore o README.md para uma visão geral do currículo
• Leia o USAGE.md para fluxos de trabalho e exemplos comuns
• Consulte o TROUBLESHOOTING.md se encontrar problemas
• Revise o CONTRIBUTING.md se quiser contribuir

Obtendo Ajuda

Se você encontrar problemas:

1. Consulte o guia TROUBLESHOOTING.md
2. Pesquise problemas existentes no GitHub Issues
3. Junte-se à nossa comunidade no Discord
4. Crie um novo problema com informações detalhadas sobre seu problema

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