Data-Science-For-Beginners/translations/tr/INSTALLATION.md

Kurulum Kılavuzu

Bu kılavuz, Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi müfredatıyla çalışmak için ortamınızı nasıl kuracağınızı gösterecek.

İçindekiler

• Ön Koşullar
• Hızlı Başlangıç Seçenekleri
• Yerel Kurulum
• Kurulumunuzu Doğrulayın

Ön Koşullar

Başlamadan önce şunlara sahip olmalısınız:

• Komut satırı/terminal konusunda temel bilgi
• Bir GitHub hesabı (ücretsiz)
• İlk kurulum için stabil bir internet bağlantısı

Hızlı Başlangıç Seçenekleri

Seçenek 1: GitHub Codespaces (Yeni Başlayanlar için Önerilir)

Başlamak için en kolay yol, tarayıcınızda tam bir geliştirme ortamı sağlayan GitHub Codespaces kullanmaktır.

1. Depoya gidin
2. Code açılır menüsüne tıklayın
3. Codespaces sekmesini seçin
4. Create codespace on main seçeneğine tıklayın
5. Ortamın başlatılmasını bekleyin (2-3 dakika)

Ortamınız artık tüm bağımlılıklarla birlikte hazır!

Seçenek 2: Yerel Geliştirme

Kendi bilgisayarınızda çalışmak için aşağıdaki ayrıntılı talimatları izleyin.

Yerel Kurulum

Adım 1: Git'i Kurun

Git, depoyu klonlamak ve değişikliklerinizi takip etmek için gereklidir.

Windows:

• git-scm.com adresinden indirin
• Varsayılan ayarlarla yükleyiciyi çalıştırın

macOS:

• Homebrew ile yükleyin: brew install git
• Ya da git-scm.com adresinden indirin

Linux:

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

# Fedora
sudo dnf install git

# Arch
sudo pacman -S git

Adım 2: Depoyu Klonlayın

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

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

Adım 3: Python ve Jupyter'i Kurun

Veri bilimi dersleri için Python 3.7 veya üstü gereklidir.

Windows:

1. python.org adresinden Python'u indirin
2. Kurulum sırasında "Add Python to PATH" seçeneğini işaretleyin
3. Kurulumu doğrulayın:

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

Adım 4: Python Ortamını Ayarlayın

Bağımlılıkları izole etmek için sanal bir ortam kullanmanız önerilir.

# Create a virtual environment
python -m venv venv

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

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

Adım 5: Python Paketlerini Kurun

Gerekli veri bilimi kütüphanelerini yükleyin:

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Adım 6: Node.js ve npm'i Kurun (Quiz Uygulaması için)

Quiz uygulaması Node.js ve npm gerektirir.

Windows/macOS:

• nodejs.org adresinden indirin (LTS sürümü önerilir)
• Yükleyiciyi çalıştırın

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

Adım 7: Quiz Uygulaması Bağımlılıklarını Kurun

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

Adım 8: Docsify'i Kurun (Opsiyonel)

Dokümantasyona çevrimdışı erişim için:

npm install -g docsify-cli

Kurulumunuzu Doğrulayın

Python ve Jupyter'i Test Edin

# 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

Tarayıcınız Jupyter arayüzüyle açılmalıdır. Artık herhangi bir dersin .ipynb dosyasına gidebilirsiniz.

Quiz Uygulamasını Test Edin

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

Quiz uygulaması http://localhost:8080 adresinde (veya 8080 meşgulse başka bir portta) kullanılabilir olmalıdır.

Dokümantasyon Sunucusunu Test Edin

# From the root directory of the repository
docsify serve

Dokümantasyon http://localhost:3000 adresinde kullanılabilir olmalıdır.

VS Code Dev Containers Kullanımı

Docker yüklüyse, VS Code Dev Containers kullanabilirsiniz:

1. Docker Desktop yükleyin
2. Visual Studio Code yükleyin
3. Remote - Containers eklentisini yükleyin
4. Depoyu VS Code'da açın
5. F1 tuşuna basın ve "Remote-Containers: Reopen in Container" seçeneğini seçin
6. Konteynerin oluşturulmasını bekleyin (sadece ilk seferde)

Sonraki Adımlar

• Müfredatın genel bir görünümü için README.md dosyasını inceleyin
• Yaygın iş akışları ve örnekler için USAGE.md dosyasını okuyun
• Sorunlarla karşılaşırsanız TROUBLESHOOTING.md dosyasını kontrol edin
• Katkıda bulunmak istiyorsanız CONTRIBUTING.md dosyasını gözden geçirin

Yardım Alma

Sorunlarla karşılaşırsanız:

1. TROUBLESHOOTING.md kılavuzunu kontrol edin
2. Mevcut GitHub Issues aramalarını yapın
3. Discord topluluğumuza katılın
4. Sorununuz hakkında ayrıntılı bilgi içeren yeni bir issue oluşturun

---

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlama veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.