28 KiB

Raw Blame History

ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ - ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ

Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਟਿਕਾਉਣ' ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison।

🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ Microsoft Student Ambassador ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਾਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ 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।


ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ - Sketchnote by @nitya

🌐 ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾ ਸਹਾਇਤਾ

GitHub Action ਰਾਹੀਂ ਸਹਾਇਤ (ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ)

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਸਹਾਇਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇੱਥੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਸਾਡੇ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ?

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:

Student Hub page ਇਸ ਪੇਜ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੇਜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ।
Microsoft Learn Student Ambassadors ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅੰਬੈਸਡਰਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ

ਅਧਿਆਪਕਾਂ: ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ ਕਿ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡਾ ਫੀਡਬੈਕ ਸਾਡੇ ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ!

ਵਿਦਿਆਰਥੀ: ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਭਿਆਸ ਪੂਰੇ ਕਰੋ, ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਫਿਰ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ। ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਦੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਕੋਡ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਤ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਸਮੂਹ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹੋ। ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ Microsoft Learn ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਟੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲੋ

Gif by Mohit Jaisal

🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ!

ਪੈਡਾਗੌਜੀ

ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਾਰੰ-ਵਾਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਿਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਸਿੱਖ ਚੁੱਕੇ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲ-ਜਗਤ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇਸਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹੋਰ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹੀ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਡਾ Code of Conduct, Contributing, Translation ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵੇਖੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ!

ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:

ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੈਚਨੋਟ
ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ
ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅਪ ਕਵਿਜ਼
ਲਿਖਤ ਪਾਠ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ
ਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਂਚ
ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ
ਸਹਾਇਕ ਪੜ੍ਹਾਈ
ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼

ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ: ਸਾਰੀਆਂ ਕਵਿਜ਼ਾਂ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਿੰਕ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; quiz-app ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਥਾਨਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਪਾਠ


ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ: ਰੋਡਮੈਪ - @nitya ਦੁਆਰਾ ਸਕੈਚਨੋਟ

ਪਾਠ ਨੰਬਰ	ਵਿਸ਼ਾ	ਪਾਠ ਸਮੂਹ	ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼	ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਪਾਠ	ਲੇਖਕ
01	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰਿਤਮ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।	ਪਾਠ ਵੀਡੀਓ	Dmitry
02	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ	ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ	ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ।	ਪਾਠ	Nitya
03	ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ	ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ।	ਪਾਠ	Jasmine
04	ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ	ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ	ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਗਣਿਤਕ ਤਕਨੀਕਾਂ।	ਪਾਠ ਵੀਡੀਓ	Dmitry
05	ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਕਵੈਰੀ ਲੈਂਗਵੇਜ (SQL) ਨਾਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ।	ਪਾਠ	Christopher
06	NoSQL ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ, ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਾਰ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ।	ਪਾਠ	Jasmine
07	Python ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ Python ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਹੈ।	ਪਾਠ ਵੀਡੀਓ	Dmitry
08	ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ	ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ।	ਪਾਠ	Jasmine
09	ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ 🦆	ਪਾਠ	Jen
10	ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਅਵਲੋਕਨ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ।	ਪਾਠ	Jen
11	ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ।	ਪਾਠ	Jen
12	ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸਹਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ।	ਪਾਠ	Jen
13	ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੁੱਲਵਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ।	ਪਾਠ	Jen
14	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ	ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ।	ਪਾਠ	Jasmine
15	ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ	ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਚਰਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।	ਪਾਠ	Jasmine
16	ਸੰਚਾਰ	ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ	ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।	ਪਾਠ	Jalen
17	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਪਰਿਚਯ।	ਪਾਠ	Tiffany ਅਤੇ Maud
18	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ	ਲੋ ਕੋਡ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ।	ਪਾਠ	Tiffany ਅਤੇ Maud
19	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ	Azure Machine Learning Studio ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨਾ।	ਪਾਠ	Tiffany ਅਤੇ Maud
20	ਜੰਗਲੀ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	ਜੰਗਲੀ ਹਾਲਾਤ	ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਚਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।	ਪਾਠ	Nitya

GitHub Codespaces

ਇਸ ਸੈਂਪਲ ਨੂੰ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ:

Code ਡ੍ਰੌਪ-ਡਾਊਨ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ।
ਪੈਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ + New codespace ਚੁਣੋ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, GitHub ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

VSCode ਰਿਮੋਟ - ਕੰਟੇਨਰ

ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕੋ, VS Code Remote - Containers ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ:

ਜੇ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਾਸ ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਕਵਾਇਰਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ)।

ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ:

ਨੋਟ: ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ, ਇਹ Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਜਾਏ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਸੋਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਵਾਲਿਊਮ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪਸੰਦੀਦਾ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਹਨ।

ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੇ ਵਰਜਨ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ:

ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ।
F1 ਦਬਾਓ ਅਤੇ Remote-Containers: Open Folder in Container... ਕਮਾਂਡ ਚੁਣੋ।
ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਕਾਪੀ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ।

ਆਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ

ਤੁਸੀਂ Docsify ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ, Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ, ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੇ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ docsify serve ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ localhost localhost:3000 'ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।

ਨੋਟ, ਨੋਟਬੁੱਕ Docsify ਦੁਆਰਾ ਰੈਂਡਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ Python kernel ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ VS Code ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਚਲਾਓ।

ਹੋਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ

ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ! ਚੈੱਕ ਕਰੋ:

ਅਸਵੀਕਾਰਨਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਨਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਜੋ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।

28 KiB Raw Blame History