Data-Science-For-Beginners/translations/et

Andmeteadus algajatele - õppekava

Microsofti Azure Cloud Advocates on rõõmus pakkuda 10-nädalast, 20-õppetunnist koosnevat õppekava, mis keskendub täielikult andmeteadusele. Iga õppetund sisaldab eelmise ja järgneva viktoriini, kirjalikke juhiseid, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppimist ehitamise käigus, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks.

Südamlikud tänud 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, nimelt 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 autor @nitya

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Action 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

Eelistad kloonida kohapeal?

See hoidla sisaldab 50+ keele tõlkeid, mis suurendab oluliselt allalaadimissuurust. Tõlgeteta kloonimiseks kasuta sparse checkouti:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

See annab sulle vajaliku kogu kursuse läbimiseks palju kiiremalt.

Kui soovid toetada täiendavaid tõlkeid, on toetatavad keeled loetletud siin

Liitu meie kogukonnaga

Meil on käimas Discordi "Learn with AI" sari, õpi rohkem ja liitu meiega aadressil Learn with AI Series 18.-30. septembrini 2025. Saad nippe ja trikke GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.

Kas oled õpilane?

Alusta järgmiste ressurssidega:

• Õpilaste keskuse leht Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, õpilaspakid ja ka võimalused saada tasuta sertifikaadi vautšer. See on leht, mille tahad järjehoidjasse panna ja aeg-ajalt kontrollida, sest sisu uuendatakse vähemalt kord kuus.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Liitu üleriigilise õpilasesindajate kogukonnaga, see võib olla sinu tee Microsofti.

Alustamine

📚 Dokumentatsioon

• Paigaldusjuhend - samm-sammult juhised algajatele
• Kasutusjuhend - näited ja tavalised töövood
• Veaotsing - lahendused sagedastele probleemidele
• Panustamise juhend - kuidas panustada sellesse projekti
• Õpetajatele - juhendid ja klassiruumi materjalid

👨‍🎓 Õpilastele

Täielikud algajad: oled andmeteadusega alles alguses? Alusta meie algajasõbralike näidetega! Need lihtsad, hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhialuseid enne täismahus õppekavasse sukeldumist. Õpilased: selle õppekava iseseisvaks kasutamiseks tee repositooriumist oma haru ja täida harjutused ise, alustades eelloengu viktoriiniga. Seejärel loe loeng ja täida ülejäänud tegevused. Püüa projekte luua õppetundidest arusaades, mitte lahenduskoodi kopeerides, kuid see kood on kättesaadav iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine mõte on moodustada sõpradega õpperühm ja uurida sisu koos. Täiendavaks õppimiseks soovitame Microsoft Learn.

Kiire algus:

1. Tutvu Paigaldusjuhendiga, et seadistada oma keskkond
2. Vaata üle Kasutusjuhend, et õppida, kuidas õppekavaga töötada
3. Alusta õppetunnist 1 ja tegutse järjestikku
4. Liitu meie Discordi kogukonnaga toe saamiseks

👩‍🏫 Õpetajatele

Õpetajad: oleme lisaks lisanud soovitusi selle õppekava kasutamiseks. Hindame väga teie tagasisidet arutelufoorumis!

Tutvuge meeskonnaga

Gif autor: Mohit Jaisal

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

Pedagoogika

Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada, et see põhineb projektidel, ja et see sisaldab sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õpilased õppinud andmeteaduse põhiprintsiipe, sealhulgas eetilisi kontseptsioone, andmete ettevalmistamist, erinevaid andmetöötlusviise, andmete visualiseerimist, andmete analüüsi, andmeteaduse reaalse maailma kasutusjuhtumeid ja palju muud.

Lisaks seab madala panusega viktoriin enne tundi õpilasele eesmärgi õppida teemat, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab teadmiste kinnistamise. See õppekava on kujundatud olema paindlik ja lõbus ning seda saab võtta tervikuna või osadena. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 10-nädalase tsükli jooksul järjest keerukamaks.

Leidke meie käitumiskoodeks, panustamise, tõlke juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!

Igas õppetükis on kaasas:

• Valikuline skeemimärkus
• Valikuline täiendav video
• Enne tundi soojendusviktoriin
• Kirjalik õppetükk
• Projektipõhiste õppetükkide puhul samm-sammult juhendid projekti loomise kohta
• Teadmiste kontrollid
• Väljakutse
• Täiendav lugemine
• Kodune ülesanne
• Pärast tundi viktoriin

Märkused viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid on paigutatud Quiz-App kausta, kokku 40 viktoriini, igaühes kolm küsimust. Need on seotud õppetükkide sees, kuid viktoriinirakendust saab käivitada lokaalselt või juurutada Azure'i; järgige juhiseid quiz-app kaustas. Neid lokaliseeritakse järk-järgult.

🎓 Algajale sobivad näited

Oled uus andmeteaduses? Oleme loonud spetsiaalse näidiste kataloogi lihtsa ja hästi kommenteeritud koodiga, mis aitab sul alustada:

• 🌟 Tere, maailm! - Sinu esimene andmeteaduse programm
• 📂 Andmete laadimine - Õpi andmekogumite lugemist ja uurimist
• 📊 Lihtne analüüs - Arvuta statistikat ja leia mustreid
• 📈 Põhiline visualiseerimine - Loo diagramme ja graafikuid
• 🔬 Reaalmaailma projekt - Täielik töövoog algusest lõpuni

Iga näide sisaldab üksikasjalikke kommentaare, mis selgitavad iga sammu, muutes selle ideaalseks absoluutselt algajatele!

👉 Alusta näidetest 👈

Õppetükid

Andmeteadus algajatele: teekaart - Skeemimärkus autorilt @nitya

Õppetüki Number	Teema	Õppetükkide grupp	Õpieesmärgid	Lingitud õppetükk	Autor
01	Andmeteaduse määratlemine	Sissejuhatus	Õpi andmeteaduse põhimõisted 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	Statistika ja tõenäosuse sissejuhatus	Sissejuhatus	Matemaatilised meetodid tõenäosuse ja statistika valdkonnas andmete mõistmiseks.	õppetükk video	Dmitry
05	Töötamine relaandmetega	Andmetega töötamine	Sissejuhatus relaandmetesse ja andmete uurimise ning analüüsi põhialused struktureeritud päringukeelt (SQL) kasutades.	õppetükk	Christopher
06	Töötamine NoSQL andmetega	Andmetega töötamine	Sissejuhatus mitte-relatsioonilistele andmetele, nende erinevatele tüüpidele ning dokumentandmebaaside uurimise ja analüüsi alustele.	õppetükk	Jasmine
07	Töötamine Pythoni keelega	Andmetega töötamine	Pythoni kasutamise põhialused andmete uurimiseks selliste teekidega nagu Pandas. Soovitatav on põhiline arusaam Python programmeerimisest.	õppetükk video	Dmitry
08	Andmete ettevalmistamine	Andmetega töötamine	Andmetöötlusmeetodid andmete puhastamiseks ja teisendamiseks, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või mittetäielike andmetega seotud väljakutsetega.	õppetükk	Jasmine
09	Koguste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Õpi kasutama Matplotlib'i lindude andmete visualiseerimiseks 🦆	õppetükk	Jen
10	Andmete jaotuste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Visualiseeri vaatlusi ja trende teatud intervallis.	õppetükk	Jen
11	Suhete visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Diskreetsete ja rühmitatud protsentide visualiseerimine.	õppetükk	Jen
12	Suhete visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Visualiseeri andmekogumi elementide vahelisi seoseid ja korrelatsioone ning nende muutujaid.	õppetükk	Jen
13	Tähenduslikud visualiseeringud	Andmete visualiseerimine	Tehnikad ja juhised, kuidas teha visualiseeringuid väärtuslikuks tõhusa probleemilahenduse ja teadmiste saamise jaoks.	õppetükk	Jen
14	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse	Elutsükkel	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimene samm, andmete hankimine ja eraldamine.	õppetükk	Jasmine
15	Analüüs	Elutsükkel	See andmeteaduse elutsükli faas keskendub andmete analüüsi tehnikatele.	õppetükk	Jasmine
16	Kommunikatsioon	Elutsükkel	See faas keskendub andmetest saadud teadmiste esitamisele viisil, mis muudab otsustajate jaoks lihtsamaks nende mõistmise.	õppetükk	Jalen
17	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	See õppetükkide sari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid.	õppetükk	Tiffany ja Maud
18	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	Mudelite treenimine madala koodiga tööriistade abil.	õppetükk	Tiffany ja Maud
19	Andmeteadus pilves	Pilveandmed	Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil.	õppetükk	Tiffany ja Maud
20	Andmeteadus looduses	Looduses	Andmeteadusel põhinevad projektid reaalses maailmas.	õppetükk	Nitya

GitHub Codespaces

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

1. Klõpsake koodi ripploendil ja valige suvand Open with Codespaces.
2. Valige riba allosas + New codespace. Rohkem teavet leiate GitHubi dokumentatsioonist.

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 nõuetele (nt Docker on installitud), vt algdokumenti.

Selle hoidla kasutamiseks saate kas avada hoidla isoleeritud Docker mahus:

Märkus: Varjatult kasutatakse Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... käsku lähtekoodi kloonimiseks Docker mahuga lokaalse failisüsteemi asemel. Mahud on soovitatav mehhanism konteineri andmete säilitamiseks.

Või avada lokaalselt kloonitud või alla laaditud versiooni hoidlast:

• Klooni see hoidla oma kohalikule failisüsteemile.
• Vajutage F1 ja valige käsk Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja proovige asju välja.

Võrguühenduseta juurdepääs

Seda dokumentatsiooni saate võrguühenduseta käivitada, kasutades Docsify. Hargnege see hoidla, installige Docsify oma kohalikule masinale, siis käivitage hoidla juurkaustas käsk docsify serve. Veebileht serveeritakse porti 3000 aadressil localhost: localhost:3000.

Märkus, märkmikud ei renderdu Docsify abil, seega kui peate käivitama märkmiku, tehke seda eraldi VS Code'is, kasutades Python kernelit.

Teised õppekavad

Meie meeskond koostab ka teisi õppekavu! Vaadake:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agendid

---

Generatiivse tehisintellekti sari

---

Põhiline õppimine

---

Copiloti sari

Abi saamine

Kas teil on probleeme? Vaadake meie Tõrkeotsingu juhendit levinud probleemide lahendamiseks.

Kui jääte kinni või teil on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liituge teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui teil on toote tagasisidet või ehitamisel esineb vigu, külastage:

---

Loaavaldus:
See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi püüame täpsust, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument oma emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise info puhul on soovitatav kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tingitud arusaamatuste või valesti mõistmiste eest.