Data-Science-For-Beginners/translations/et

Andmeteadus algajatele - õppekava

Azure Cloud Advocates Microsoftis rõõmustavad, et saavad pakkuda 10-nädalast, 20-õppetunnilist õppekava, mis käsitleb andmeteadust. Iga õppetund sisaldab loengu-eelseid ja -järgseid viktoriine, kirjalikke juhiseid õppetunni lõpuleviimiseks, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitades — tõestatud viis, kuidas uued oskused paremini kinnistuvad.

Suur tänu meie autoritele: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsoft Student Ambassador autoritele, arvustajatele ja sisuloojatele, eelkõige 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

Andmeteadus algajatele - Sketchnote autorilt @nitya

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Actioni abil (automatiseeritud ja alati ajakohane)

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

Kui soovite, et toetataks täiendavaid tõlkeid, on toetatavad keeled loetletud siin

Liitu meie kogukonnaga

Meie Discordis toimub "Learn with AI" sari — saa rohkem teada ja liitu meiega aadressil Learn with AI Series ajavahemikus 18 - 30 september, 2025. Saad näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.

Kas oled tudeng?

Alusta järgmiste ressurssidega:

• Student Hub page Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, tudengipaketid ja isegi võimalused saada tasuta sertifikaadikupong. See on leht, mille soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt üle vaadata, kuna me vahetame sisu vähemalt kord kuus.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Liitu ülemaailmse tudengi saadikute kogukonnaga — see võib olla sinu tee Microsofti.

Alustamine

📚 Dokumentatsioon

• Installation Guide - Samm-sammult juhised keskkonna seadistamiseks algajatele
• Usage Guide - Näited ja levinud töövood
• Troubleshooting - Lahendused levinumatele probleemidele
• Contributing Guide - Kuidas sellesse projekti panustada
• For Teachers - Juhised õpetajatele ja klassiruumi ressursid

👨‍🎓 Õpilastele

Täielikud algajad: Uus andmeteaduses? Alusta meie algajasõbralike näidetega! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne kogu õppekavasse süvenemist. Students: Selle õppekava iseseisvaks kasutamiseks forki kogu repositoorium ja lahenda harjutused iseseisvalt, alustades loengu-eelsest viktoriinist. Seejärel loe loeng läbi ja lõpeta ülejäänud tegevused. Püüa projekte luua õppetunde mõistes, mitte lihtsalt lahenduse koodi kopeerides; see kood on siiski saadaval iga projekti-orienteeritud loengu /solutions kaustades. Teine idee on moodustada sõpradega õppimisrühm ja läbida sisu koos. Süvendamiseks soovitame Microsoft Learn.

Kiire algus:

1. Vaata Installation Guide, et seadistada oma keskkond
2. Uuri Usage Guide, et õppida, kuidas õppekavaga töötada
3. Alusta 1. õppetunnist ja tööta järjestikku edasi
4. Liitu meie Discordi kogukonnaga toe saamiseks

👩‍🏫 Õpetajatele

Õpetajatele: oleme lisanud mõned soovitused, kuidas seda õppekava kasutada. Hindame teie tagasisidet meie arutelufoorumis!

Tutvuge meeskonnaga

Gif autor: Mohit Jaisal

🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid!

Pedagoogika

Oleme selle õppekava koostamisel valinud kaks pedagoogilist alustalitlust: tagada, et see oleks projektipõhine, ja et see sisaldaks sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õppijad omandanud andmeteaduse põhimõtted, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamise, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimise, andmeanalüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumid ja palju muud.

Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õppija eesmärgi teema õppimiseks, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab materjali parema kinnistamise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida terviklikult või osaliselt. Projektid algavad väikselt ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks.

Leia meie käitumiskoodeks, panustamise juhendid ja tõlkimise juhendid. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!

Igas õppetükis on:

• Valikuline sketšmärkmed
• Valikuline täiendav video
• Eelõppe soojendusviktoriin
• Kirjalik õppetükk
• Projektipõhiste õppetükkide puhul samm-sammult juhised, kuidas projekti üles ehitada
• Teadmiste kontrollid
• Väljakutse
• Täiendav lugemine
• Ülesanne
• Pärast-õppetüki viktoriin

Märkus viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid asuvad Quiz-App kaustas, kokku 40 viktoriini, igas kolm küsimust. Neile on lingid õppetükkides, kuid viktoriini rakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure'i; järgige juhiseid kaustas quiz-app. Neid lokaliseeritakse järk-järgult.

🎓 Algajasõbralikud näited

Uus andmeteaduses? Oleme loonud erilise näidiste kataloogi lihtsa ja hästi kommenteeritud koodiga, mis aitab teil alustada:

• 🌟 Hello World - Sinu esimene andmeteaduse programm
• 📂 Loading Data - Õpi andmekogumeid lugema ja uurima
• 📊 Simple Analysis - Arvuta statistikat ja leia mustreid
• 📈 Basic Visualization - Loo diagramme ja graafikuid
• 🔬 Real-World Project - Täielik töövoog algusest lõpuni

Iga näide sisaldab üksikasjalikke kommentaare, mis selgitavad iga sammu, muutes need ideaalseks täiesti algajatele!

👉 Alusta näidetega 👈

Õppetükid

Andmeteadus algajatele: teekaart - Sketchnote autor: @nitya

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
01	Andmeteaduse määratlemine	Sissejuhatus	Õpi andmeteaduse põhilisi kontseptsioone ja kuidas see on seotud tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega.	õppetükk video	Dmitry
02	Andmeteaduse eetika	Sissejuhatus	Andmete eetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud.	õppetükk	Nitya
03	Andmete määratlemine	Sissejuhatus	Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinumad allikad.	õppetükk	Jasmine
04	Sissejuhatus statistika ja tõenäosusteooriasse	Sissejuhatus	Tõenäosuse ja statistika matemaatilised tehnikad andmete mõistmiseks.	õppetükk video	Dmitry
05	Relatsiooniliste andmetega töötamine	Andmetega töötamine	Sissejuhatus relatsioonilistesse andmetesse ja baasteadmised relatsiooniliste andmete uurimisest ja analüüsimisest Structured Query Language'i ehk SQL-i abil (hääldatakse “see-quell”).	õppetükk	Christopher
06	NoSQL-andmetega töötamine	Andmetega töötamine	Sissejuhatus mitte-relatsioonilistesse andmetesse, nende erinevatesse tüüpidesse ning dokumendibaaside uurimise ja analüüsi põhitõdesse.	õppetükk	Jasmine
07	Pythoniga töötamine	Andmetega töötamine	Põhitõed Pythoniga andmete uurimiseks, kasutades selliseid teeke nagu Pandas. Soovitatav on alusteadmised Python-programmeerimisest.	õppetükk video	Dmitry
08	Andmete ettevalmistamine	Andmetega töötamine	Teemad andmete puhastamise ja teisendamise tehnikatest, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või osaliste andmetega.	õppetükk	Jasmine
09	Koguste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Õpi kasutama Matplotlibi lindude andmete visualiseerimiseks 🦆	õppetükk	Jen
10	Andmete jaotuste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Vaatluste ja trendide visualiseerimine intervallis.	õppetükk	Jen
11	Proportsioonide visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Diskreetsete ja rühmitatud protsentide visualiseerimine.	õppetükk	Jen
12	Suhete visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Seoste ja korrelatsioonide visualiseerimine erinevate andmekomplektide ja nende muutujate vahel.	õppetükk	Jen
13	Tähenduslikud visualiseeringud	Andmete visualiseerimine	Tehnikad ja juhised, kuidas muuta visualiseeringud väärtuslikuks tõhusaks probleemide lahendamiseks ja ülevaadete saamiseks.	õppetükk	Jen
14	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse	Elutsükkel	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimesse sammu — andmete hankimise ja väljavõtmise juurde.	õppetükk	Jasmine
15	Analüüs	Elutsükkel	See etapp andmeteaduse elutsüklis keskendub andmete analüüsimistehnikatele.	õppetükk	Jasmine
16	Kommunikatsioon	Elutsükkel	See etapp andmeteaduse elutsüklis keskendub andmetest saadud teadmiste esitlemisele viisil, mis teeb otsustajatele nende mõistmise lihtsamaks.	õppetükk	Jalen
17	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	See õppesari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid.	õppetükk	Tiffany and Maud
18	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	Mudelite treenimine Low Code tööriistade abil.	õppetükk	Tiffany and Maud
19	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studioga.	õppetükk	Tiffany and Maud
20	Andmeteadus päriselus	Päriselus	Andmeteadust kasutavad projektid reaalses maailmas.	õppetükk	Nitya

GitHub Codespaces

Järgige neid samme, et avada see näidis Codespace'is:

1. Klõpsake Code-rippmenüüd ja valige suvand Open with Codespaces.
2. Valige paani allosas + New codespace. Lisainfo saamiseks vaadake GitHubi dokumentatsiooni.

VSCode Remote - Containers

Järgige neid samme, et avada see hoidla konteineris, kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode'i koos VS Code Remote - Containers laiendiga:

1. Kui kasutate arenduskonteinerit esimest korda, veenduge, et teie süsteem vastab eeltingimustele (nt Docker on paigaldatud) sissejuhatavas dokumentatsioonis.

Selle hoidla kasutamiseks saate avada hoidla isoleeritud Docker-mahus:

Note: Tegelikult kasutatakse Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... käsku, et kloonida lähtekood Docker-mahtu, mitte kohalikku failisüsteemi. Volumes on soovitatav mehhanism konteineris andmete säilitamiseks.

Või avage kohalikult kloonitud või alla laaditud hoidla versioon:

• Klooni see hoidla oma kohalikku failisüsteemi.
• Vajutage F1 ja valige käsk Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja katsetage.

Võrguühenduseta juurdepääs

Seda dokumentatsiooni saab võrguühenduseta käivitada, kasutades Docsify. Forkige see hoidla, installige Docsify oma kohalikule masinale, seejärel avage selle hoidl a juurkataloogis terminal ja tippige docsify serve. Veebisait on teie localhostis porti 3000: localhost:3000.

Märkus: märkmikuid (notebook) ei renderdata Docsify abil, nii et kui peate märkmikku käitama, tehke seda eraldi VS Code'is, kasutades Python-kernelit.

Muud õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaadake:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generatiivse tehisintellekti sari

---

Põhiõpe

---

Copiloti sari

Abi

Tekib probleeme? Check our TROUBLESHOOTING.md for solutions to common problems.

Kui jääte hätta või teil on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta. Liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP-teemalistes aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimusi tervitatakse ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui teil on tootega seotud tagasisidet või ehitamise ajal ilmnevaid vigu, külastage:

---

Vastutusest loobumine: See dokument on tõlgitud tehisintellekti tõlketeenuse Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palun arvestage, et automatiseeritud tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algset dokumenti selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või väärtõlgenduste eest.