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

Vodič za instalaciju

Ovaj vodič pomoći će vam da postavite svoje okruženje za rad s kurikulumom "Data Science for Beginners".

Sadržaj

• Preduvjeti
• Opcije brzog početka
• Lokalna instalacija
• Provjera instalacije

Preduvjeti

Prije nego što započnete, trebali biste imati:

• Osnovno poznavanje naredbenog retka/terminala
• GitHub račun (besplatan)
• Stabilnu internetsku vezu za početnu postavku

Opcije brzog početka

Opcija 1: GitHub Codespaces (Preporučeno za početnike)

Najlakši način za početak je korištenje GitHub Codespaces, koji pruža potpuno razvojno okruženje u vašem pregledniku.

1. Idite na repozitorij
2. Kliknite na padajući izbornik Code
3. Odaberite karticu Codespaces
4. Kliknite Create codespace on main
5. Pričekajte da se okruženje inicijalizira (2-3 minute)

Vaše okruženje sada je spremno sa svim unaprijed instaliranim ovisnostima!

Opcija 2: Lokalni razvoj

Za rad na vlastitom računalu slijedite detaljne upute u nastavku.

Lokalna instalacija

Korak 1: Instalirajte Git

Git je potreban za kloniranje repozitorija i praćenje vaših promjena.

Windows:

• Preuzmite s git-scm.com
• Pokrenite instalacijski program s zadanim postavkama

macOS:

• Instalirajte putem Homebrew-a: brew install git
• Ili preuzmite s git-scm.com

Linux:

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

# Fedora
sudo dnf install git

# Arch
sudo pacman -S git

Korak 2: Klonirajte repozitorij

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

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

Korak 3: Instalirajte Python i Jupyter

Python 3.7 ili noviji potreban je za lekcije o znanosti o podacima.

Windows:

1. Preuzmite Python s python.org
2. Tijekom instalacije označite "Add Python to PATH"
3. Provjerite instalaciju:

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

Korak 4: Postavite Python okruženje

Preporučuje se korištenje virtualnog okruženja za izolaciju ovisnosti.

# Create a virtual environment
python -m venv venv

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

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

Korak 5: Instalirajte Python pakete

Instalirajte potrebne biblioteke za znanost o podacima:

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Korak 6: Instalirajte Node.js i npm (za aplikaciju kviza)

Aplikacija kviza zahtijeva Node.js i npm.

Windows/macOS:

• Preuzmite s nodejs.org (preporučuje se LTS verzija)
• Pokrenite instalacijski program

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

Korak 7: Instalirajte ovisnosti aplikacije kviza

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

Korak 8: Instalirajte Docsify (Opcionalno)

Za offline pristup dokumentaciji:

npm install -g docsify-cli

Provjera instalacije

Testirajte Python i Jupyter

# 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

Vaš preglednik trebao bi se otvoriti s Jupyter sučeljem. Sada možete navigirati do bilo koje .ipynb datoteke lekcije.

Testirajte aplikaciju kviza

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

Aplikacija kviza trebala bi biti dostupna na http://localhost:8080 (ili na drugom portu ako je 8080 zauzet).

Testirajte poslužitelj dokumentacije

# From the root directory of the repository
docsify serve

Dokumentacija bi trebala biti dostupna na http://localhost:3000.

Korištenje VS Code Dev Containers

Ako imate instaliran Docker, možete koristiti VS Code Dev Containers:

1. Instalirajte Docker Desktop
2. Instalirajte Visual Studio Code
3. Instalirajte ekstenziju Remote - Containers
4. Otvorite repozitorij u VS Code-u
5. Pritisnite F1 i odaberite "Remote-Containers: Reopen in Container"
6. Pričekajte da se kontejner izgradi (samo prvi put)

Sljedeći koraci

• Istražite README.md za pregled kurikuluma
• Pročitajte USAGE.md za uobičajene radne procese i primjere
• Provjerite TROUBLESHOOTING.md ako naiđete na probleme
• Pregledajte CONTRIBUTING.md ako želite doprinijeti

Dobivanje pomoći

Ako naiđete na probleme:

1. Provjerite vodič TROUBLESHOOTING.md
2. Pretražite postojeće GitHub Issues
3. Pridružite se našoj Discord zajednici
4. Kreirajte novi problem s detaljnim informacijama o vašem problemu

---

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane čovjeka. Ne preuzimamo odgovornost za nesporazume ili pogrešna tumačenja koja mogu proizaći iz korištenja ovog prijevoda.