Data-Science-For-Beginners/translations/sr

Наука о подацима за почетнике - Наставни план

Azure Cloud Advocates у компанији Microsoft са задовољством нуде 10-недељни, 20-лекцијски наставни план који се бави Науком о подацима. Свaka лекција укључује квиз пре лекције и након лекције, писана упутства за извођење лекције, решење и задатак. Наша педагогија заснована на пројектима омогућава вам да учите док градите, доказани начин да се нове вештине „задрже“.

Велико хвала нашим ауторима: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Посебне захвалности 🙏 нашим ауторима, рецензентима и сарадницима садржаја који су део Microsoft Student Ambassador, нарочито 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

Наука о подацима за почетнике - Скетчнот од @nitya

🌐 Подршка за више језика

Подржано преко GitHub Action (Аутоматизовано и увек ажурно)

Арапски | Бенгалски | Бугарски | Бирмански (Мјанмар) | Кинески (поједностављени) | Кинески (традиционални, Хонг Конг) | Кинески (традиционални, Макао) | Кинески (традиционални, Тајван) | Хрватски | Чешки | Дански | Холандски | Естонски | Фински | Француски | Немачки | Грчки | Хебрејски | Хинди | Мађарски | Индонежански | Италијански | Јапански | Каннада | Корејски | Литвански | Малајски | Малајалам | Марати | Непалски | Нигеријски Пиџин | Норвешки | Персијски (Фарси) | Пољски | Португалски (Бразил) | Португалски (Португал) | Пунџаби (Гурмухи) | Румунски | Руски | Српски (ћирилица) | Словачки | Словеначки | Шпански | Свахили | Шведски | Тагалог (Филипински) | Тамилски | Телугу | Тајландски | Турски | Украјински | Урду | Вијетнамски

Ако желите да додате додатне језике који су подржани, погледајте листу овде

Придружите се нашој заједници

Имамо текућу Discord серију Learn with AI, сазнајте више и придружите нам се на Серија Learn with AI од 18. до 30. септембра 2025. године. Добићете савете и трикове за коришћење GitHub Copilot за Науку о подацима.

Да ли сте студент?

Започните са следећим ресурсима:

• Страница за студенте На овој страници наћи ћете ресурсе за почетнике, студентске пакете и чак начине да добијете бесплатан ваучер за сертификат. Ово је страница коју желите означити и повремено проверити јер ми мењамо садржај најмање месечно.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Придружите се глобалној заједници студентских амбасадора, ово може бити ваш пут у Microsoft.

Почетак рада

📚 Документација

• Водич за инсталацију - Корак по корак упутства за подешавање за почетнике
• Упутство за коришћење - Примери и уобичајени начини рада
• Отстрањавање проблема - Решавање уобичајених проблема
• Водич за допринос - Како допринети овом пројекту
• За наставнике - Упутства за предавање и ресурси за учионицу

👨‍🎓 За студенте

Апсолутни почетници: Нови сте у науци о подацима? Почните са нашим примерима прилагођеним почетницима! Ови једноставни, добро коментарисани примери помоћи ће вам да разумете основе пре него што зароните у цео наставни план. Студенти: да бисте користили овај наставни план сами, форкујте цео репо и завршите вежбе сами, почињући са пред-лекцијским квизом. Онда прочитајте предавање и завршите остатак активности. Покушајте да креирате пројекте разумевањем лекција уместо копирањем решења; међутим, тај код је доступан у /solutions фасциклама у свакој лекцији оријентисаној на пројекат. Једна идеја је да формирате студијску групу са пријатељима и прођете садржај заједно. За даље учење, препоручујемо Microsoft Learn.

Брзи почетак:

1. Проверите Водич за инсталацију да подесите своје окружење
2. Прегледајте Упутство за коришћење да бисте научили како да радите са наставним планом
3. Почните са Лекцијом 1 и радите узастопно
4. Придружите се нашој Discord заједници за подршку

👩‍🏫 За наставнике

Наставници: укључили смо неке предлоге о томе како да користите овај наставни план. Волели бисмо ваше повратне информације у нашем форуму за дискусију!

Упознајте тим

Гиф од Mohit Jaisal

🎥 Кликните на слику изнад за видео о пројекту људи који су га створили!

Педагогија

Изабрали смо два педагошка начела приликом израде овог курикулума: осигурање да је заснован на пројектима и да укључује честе квизове. До краја ове серије, студенти ће научити основна принципы науке о подацима, укључујући етичке појмове, припрему података, различите начине рада са подацима, визуелизацију података, анализу података, примере из стварног света у којима се користи наука о подацима и још много тога.

Поред тога, квиз са ниским улогом пре часа поставља намеру ученика ка учењу теме, док други квиз после часа осигурава даље задржавање знања. Овај курикулум је дизајниран да буде флексибилан и забаван и може се похађати у целини или делимично. Пројекти почињу мали и постају све сложенији до краја циклуса од 10 недеља.

Пронађите наш Код понашања, Доприноси, Превођење смернице. Добродошли су ваши конструктивни коментари!

Свака лекција обухвата:

• Опциони скичнот
• Опциони допунски видео
• Припремни квиз пре лекције
• Писана лекција
• За лекције засноване на пројектима, водич корак-по-корак како изградити пројекат
• Провере знања
• Изазов
• Допунско читање
• Задатак
• Квиз после лекције

Напомена о квизовима: Сви квизови се налазе у фасцикли Quiz-App, укупно 40 квизова са по три питања. Повезани су изнутра у лекцијама, али квиз апликацију можете покренути локално или је поставити на Azure; пратите упутства у фасцикли quiz-app. Они се постепено локализују.

🎓 Примери прилагођени почетницима

Нови у науци о подацима? Направили смо посебан директоријум примера са једноставним, добро коментарисаним кодом који ће вам помоћи да започнете:

• 🌟 Hello World - Ваш први програм за науку о подацима
• 📂 Loading Data - Научите како читати и истраживати скупове података
• 📊 Simple Analysis - Израчунајте статистике и пронађите обрасце
• 📈 Basic Visualization - Креирајте графиконе и дијаграме
• 🔬 Real-World Project - Потпуни ток рада од почетка до краја

Сваки пример садржи детаљне коментаре који објашњавају сваки корак, чинећи их савршеним за апсолутне почетнике!

👉 Почните са примерима 👈

Лекције

Наука о подацима за почетнике: План пута - Скетчнот од @nitya

Број лекције	Тема	Груписање лекције	Циљеви учења	Повезана лекција	Аутор
01	Дефинисање науке о подацима	Introduction	Научите основне концепте иза науке о подацима и како је она повезана са вештачком интелигенцијом, машинским учењем и великим подацима.	лекција видео	Dmitry
02	Етика у науци о подацима	Introduction	Концепти, изазови и оквири за етику података.	лекција	Nitya
03	Дефинисање података	Introduction	Како се подаци класификују и њихови уобичајени извори.	лекција	Jasmine
04	Увод у статистику и вероватноћу	Introduction	Математичке технике вероватноће и статистике за разумевање података.	лекција видео	Dmitry
05	Рад са релaционим подацима	Working With Data	Увод у релaционе податке и основи истраживања и анализе релaционих података помоћу Structured Query Language, такође познатог као SQL (изговара се “see-quell”).	лекција	Christopher
06	Рад са NoSQL подацима	Working With Data	Увод у нерелaционе податке, њихове различите типове и основе истраживања и анализе докумената база података.	лекција	Jasmine
07	Рад у Python-у	Working With Data	Основе коришћења Python-а за истраживање података са библиотекама као што је Pandas. Препоручује се основно разумевање програмирања у Python-у.	лекција видео	Dmitry
08	Припрема података	Working With Data	Теме о техникама за чишћење и трансформацију података како би се решили изазови недостајућих, нетачних или непотпуних података.	лекција	Jasmine
09	Визуализација количина	Data Visualization	Научите како користити Matplotlib за визуелизацију података о птицама 🦆	лекција	Jen
10	Визуализација расподеле података	Data Visualization	Визуализација опажања и трендова унутар интервала.	лекција	Jen
11	Визуализација пропорција	Data Visualization	Визуализација дискретних и груписаних процената.	лекција	Jen
12	Визуализација веза	Data Visualization	Визуализација веза и корелација између скупова података и њихових променљивих.	лекција	Jen
13	Смислене визуализације	Data Visualization	Технике и смернице за прављење визуализација које су вредне за ефикасно решавање проблема и добијање увида.	лекција	Jen
14	Увод у животни циклус науке о подацима	Lifecycle	Увод у животни циклус науке о подацима и његова прва фаза прикупљања и издвајања података.	лекција	Jasmine
15	Анализа	Lifecycle	Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на технике за анализу података.	лекција	Jasmine
16	Комуникација	Lifecycle	Ова фаза животног циклуса науке о подацима фокусира се на презентовање увида из података на начин који олакшава доносиоцима одлука да их разумеју.	лекција	Jalen
17	Наука о подацима у облаку	Cloud Data	Ова серија лекција уводи науку о подацима у облаку и њене предности.	лекција	Tiffany и Maud
18	Наука о подацима у облаку	Cloud Data	Тренирање модела коришћењем Low Code алата.	лекција	Tiffany и Maud
19	Наука о подацима у облаку	Cloud Data	Постављање модела са Azure Machine Learning Studio.	лекција	Tiffany и Maud
20	Наука о подацима у природи	In the Wild	Пројекти вођени науком о подацима у стварном свету.	лекција	Nitya

GitHub Codespaces

Пратите ове кораке да отворите овај пример у Codespace-у:

1. Кликните на падајући мени Code и изаберите опцију Open with Codespaces.
2. Изаберите + New codespace на дну панела. За више информација, погледајте документацију GitHub-а.

VSCode Remote - Containers

Пратите ове кораке да отворите овај репозиторијум у контејнеру користећи ваш локални рачунар и VSCode користећи проширење VS Code Remote - Containers:

1. Ако је ово ваш први пут да користите развојни контејнер, молимо уверите се да ваш систем испуњава предуслове (нпр. да имате инсталиран Docker) у документацији за почетак.

Да бисте користили овај репозиторијум, можете или отворити репозиторијум у изолованом Docker волумену:

Note: Under the hood, this will use the Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. Volumes are the preferred mechanism for persisting container data.

Or open a locally cloned or downloaded version of the repository:

• Clone this repository to your local filesystem.
• Press F1 and select the Remote-Containers: Open Folder in Container... command.
• Select the cloned copy of this folder, wait for the container to start, and try things out.

Оффлајн приступ

Можете покренути ову документацију оффлајн користећи Docsify. Fork-ујте овај репозиторијум, инсталирајте Docsify на вашем локалном рачунару, затим у коренском фолдеру овог репозиторијума откуцајте docsify serve. Веб сајт ће бити сервирани на порту 3000 на вашем localhost-у: localhost:3000.

Напомена, notebook-ови неће бити рендеровани преко Docsify-а, тако да када треба да покренете notebook, урадите то посебно у VS Code-у покрећући Python kernel.

Остали курикулуми

Наш тим производи и друге курикулуме! Погледајте:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Серија генеративне вештачке интелигенције

---

Основно учење

---

Copilot серија

Како добити помоћ

Имате проблема? Погледајте наш Водич за решавање проблема за решења уобичајених проблема.

Ако запнете или имате било каквих питања о развоју AI апликација, придружите се другим полазницима и искусним програмерима у дискусијама о MCP. То је подржавајућа заједница у којој су питања добродошла и знање се слободно дели.

Ако имате повратне информације о производу или пријављујете грешке током израде, посетите:

---

Изјава о одрицању одговорности: Овај документ је преведен помоћу услуге за превод засноване на вештачкој интелигенцији (AI) — Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, имајте у виду да аутоматски преводи могу да садрже грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод који изврши стручни преводилац. Не сносимо одговорност за било какве неспоразуме или погрешне тумачења која произилазе из коришћења овог превода.