12 KiB

Raw Blame History

AGENTS.md

Gambaran Proyek

Data Science for Beginners adalah kurikulum komprehensif selama 10 minggu dengan 20 pelajaran yang dibuat oleh Microsoft Azure Cloud Advocates. Repositori ini merupakan sumber pembelajaran yang mengajarkan konsep dasar ilmu data melalui pelajaran berbasis proyek, termasuk notebook Jupyter, kuis interaktif, dan tugas praktis.

Teknologi Utama:

Jupyter Notebooks: Media pembelajaran utama menggunakan Python 3
Library Python: pandas, numpy, matplotlib untuk analisis dan visualisasi data
Vue.js 2: Aplikasi kuis (folder quiz-app)
Docsify: Generator situs dokumentasi untuk akses offline
Node.js/npm: Manajemen paket untuk komponen JavaScript
Markdown: Semua konten pelajaran dan dokumentasi

Arsitektur:

Repositori edukasi multi-bahasa dengan terjemahan yang luas
Terstruktur dalam modul pelajaran (1-Introduction hingga 6-Data-Science-In-Wild)
Setiap pelajaran mencakup README, notebook, tugas, dan kuis
Aplikasi kuis Vue.js yang berdiri sendiri untuk penilaian sebelum/sesudah pelajaran
Dukungan GitHub Codespaces dan kontainer pengembangan VS Code

Perintah Pengaturan

Pengaturan Repositori

# Clone the repository (if not already cloned)
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners

Pengaturan Lingkungan Python

# Create a virtual environment (recommended)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install common data science libraries (no requirements.txt exists)
pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Pengaturan Aplikasi Kuis

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Start development server
npm run serve

# Build for production
npm run build

# Lint and fix files
npm run lint

Server Dokumentasi Docsify

# Install Docsify globally
npm install -g docsify-cli

# Serve documentation locally
docsify serve

# Documentation will be available at localhost:3000

Pengaturan Proyek Visualisasi

Untuk proyek visualisasi seperti meaningful-visualizations (pelajaran 13):

# Navigate to starter or solution folder
cd 3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter

# Install dependencies
npm install

# Start development server
npm run serve

# Build for production
npm run build

# Lint files
npm run lint

Alur Kerja Pengembangan

Bekerja dengan Jupyter Notebooks

Mulai Jupyter di root repositori: jupyter notebook
Navigasikan ke folder pelajaran yang diinginkan
Buka file .ipynb untuk mengerjakan latihan
Notebook bersifat mandiri dengan penjelasan dan sel kode
Sebagian besar notebook menggunakan pandas, numpy, dan matplotlib - pastikan ini terinstal

Struktur Pelajaran

Setiap pelajaran biasanya mencakup:

README.md - Konten utama pelajaran dengan teori dan contoh
notebook.ipynb - Latihan praktis menggunakan Jupyter notebook
assignment.ipynb atau assignment.md - Tugas latihan
Folder solution/ - Notebook solusi dan kode
Folder images/ - Materi visual pendukung

Pengembangan Aplikasi Kuis

Aplikasi Vue.js 2 dengan hot-reload selama pengembangan
Kuis disimpan di quiz-app/src/assets/translations/
Setiap bahasa memiliki folder terjemahan sendiri (en, fr, es, dll.)
Penomoran kuis dimulai dari 0 hingga 39 (total 40 kuis)

Menambahkan Terjemahan

Terjemahan ditempatkan di folder translations/ di root repositori
Setiap bahasa memiliki struktur pelajaran lengkap yang mencerminkan bahasa Inggris
Terjemahan otomatis melalui GitHub Actions (co-op-translator.yml)

Instruksi Pengujian

Pengujian Aplikasi Kuis

cd quiz-app

# Run lint checks
npm run lint

# Test build process
npm run build

# Manual testing: Start dev server and verify quiz functionality
npm run serve

Pengujian Notebook

Tidak ada kerangka pengujian otomatis untuk notebook
Validasi manual: Jalankan semua sel secara berurutan untuk memastikan tidak ada kesalahan
Verifikasi file data dapat diakses dan output dihasilkan dengan benar
Periksa apakah visualisasi ditampilkan dengan baik

Pengujian Dokumentasi

# Verify Docsify renders correctly
docsify serve

# Check for broken links manually by navigating through content
# Verify all lesson links work in the rendered documentation

Pemeriksaan Kualitas Kode

# Vue.js projects (quiz-app and visualization projects)
cd quiz-app  # or visualization project folder
npm run lint

# Python notebooks - manual verification recommended
# Ensure imports work and cells execute without errors

Panduan Gaya Kode

Python (Jupyter Notebooks)

Ikuti panduan gaya PEP 8 untuk kode Python
Gunakan nama variabel yang jelas yang menjelaskan data yang dianalisis
Sertakan sel markdown dengan penjelasan sebelum sel kode
Fokuskan sel kode pada konsep atau operasi tunggal
Gunakan pandas untuk manipulasi data, matplotlib untuk visualisasi

Pola impor umum:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

JavaScript/Vue.js

Ikuti panduan gaya Vue.js 2 dan praktik terbaik
Konfigurasi ESLint di quiz-app/package.json
Gunakan komponen Vue single-file (.vue files)
Pertahankan arsitektur berbasis komponen
Jalankan npm run lint sebelum melakukan commit

Dokumentasi Markdown

Gunakan hierarki heading yang jelas (# ## ### dll.)
Sertakan blok kode dengan spesifikasi bahasa
Tambahkan teks alt untuk gambar
Tautkan ke pelajaran dan sumber daya terkait
Pertahankan panjang baris yang wajar untuk keterbacaan

Organisasi File

Konten pelajaran dalam folder bernomor (01-defining-data-science, dll.)
Solusi dalam subfolder solution/ khusus
Terjemahan mencerminkan struktur bahasa Inggris di folder translations/
Simpan file data di folder data/ atau folder khusus pelajaran

Build dan Deployment

Deployment Aplikasi Kuis

cd quiz-app

# Build production version
npm run build

# Output is in dist/ folder
# Deploy dist/ folder to static hosting (Azure Static Web Apps, Netlify, etc.)

Deployment Azure Static Web Apps

Aplikasi kuis dapat dideploy ke Azure Static Web Apps:

Buat sumber daya Azure Static Web App
Hubungkan ke repositori GitHub
Konfigurasikan pengaturan build:
- Lokasi aplikasi: quiz-app
- Lokasi output: dist
Workflow GitHub Actions akan otomatis mendeply saat ada push

Situs Dokumentasi

# Build PDF from Docsify (optional)
npm run convert

# Docsify documentation is served directly from markdown files
# No build step required for deployment
# Deploy repository to static hosting with Docsify

GitHub Codespaces

Repositori mencakup konfigurasi kontainer pengembangan
Codespaces secara otomatis mengatur lingkungan Python dan Node.js
Buka repositori di Codespace melalui UI GitHub
Semua dependensi terinstal secara otomatis

Panduan Pull Request

Sebelum Mengirimkan

# For Vue.js changes in quiz-app
cd quiz-app
npm run lint
npm run build

# Test changes locally
npm run serve

Format Judul PR

Gunakan judul yang jelas dan deskriptif
Format: [Komponen] Deskripsi singkat
Contoh:
- [Pelajaran 7] Perbaiki kesalahan impor notebook Python
- [Aplikasi Kuis] Tambahkan terjemahan bahasa Jerman
- [Dokumentasi] Perbarui README dengan prasyarat baru

Pemeriksaan yang Diperlukan

Pastikan semua kode berjalan tanpa kesalahan
Verifikasi notebook dieksekusi sepenuhnya
Konfirmasi aplikasi Vue.js berhasil dibangun
Periksa tautan dokumentasi berfungsi
Uji aplikasi kuis jika dimodifikasi
Verifikasi terjemahan mempertahankan struktur yang konsisten

Panduan Kontribusi

Ikuti gaya dan pola kode yang ada
Tambahkan komentar penjelasan untuk logika yang kompleks
Perbarui dokumentasi yang relevan
Uji perubahan di berbagai modul pelajaran jika berlaku
Tinjau file CONTRIBUTING.md

Catatan Tambahan

Library Umum yang Digunakan

pandas: Manipulasi dan analisis data
numpy: Komputasi numerik
matplotlib: Visualisasi dan plotting data
seaborn: Visualisasi data statistik (beberapa pelajaran)
scikit-learn: Pembelajaran mesin (pelajaran lanjutan)

Bekerja dengan File Data

File data terletak di folder data/ atau direktori khusus pelajaran
Sebagian besar notebook mengharapkan file data di jalur relatif
File CSV adalah format data utama
Beberapa pelajaran menggunakan JSON untuk contoh data non-relasional

Dukungan Multibahasa

Terjemahan lebih dari 40 bahasa melalui GitHub Actions otomatis
Workflow terjemahan di .github/workflows/co-op-translator.yml
Terjemahan di folder translations/ dengan kode bahasa
Terjemahan kuis di quiz-app/src/assets/translations/

Opsi Lingkungan Pengembangan

Pengembangan Lokal: Instal Python, Jupyter, Node.js secara lokal
GitHub Codespaces: Lingkungan pengembangan instan berbasis cloud
VS Code Dev Containers: Pengembangan berbasis kontainer lokal
Binder: Luncurkan notebook di cloud (jika dikonfigurasi)

Panduan Konten Pelajaran

Setiap pelajaran bersifat mandiri tetapi membangun konsep sebelumnya
Kuis sebelum pelajaran menguji pengetahuan awal
Kuis setelah pelajaran memperkuat pembelajaran
Tugas memberikan latihan praktis
Sketchnotes memberikan ringkasan visual

Pemecahan Masalah Umum

Masalah Kernel Jupyter:

# Ensure correct kernel is installed
python -m ipykernel install --user --name=datascience

Kegagalan Instalasi npm:

# Clear npm cache and retry
npm cache clean --force
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install

Kesalahan Impor di Notebook:

Verifikasi semua library yang diperlukan telah terinstal
Periksa kompatibilitas versi Python (disarankan Python 3.7+)
Pastikan lingkungan virtual diaktifkan

Docsify Tidak Memuat:

Verifikasi Anda melayani dari root repositori
Periksa bahwa index.html ada
Pastikan akses jaringan yang tepat (port 3000)

Pertimbangan Performa

Dataset besar mungkin membutuhkan waktu untuk dimuat di notebook
Rendering visualisasi bisa lambat untuk plot yang kompleks
Server dev Vue.js memungkinkan hot-reload untuk iterasi cepat
Build produksi dioptimalkan dan diminimalkan

Catatan Keamanan

Jangan komit data sensitif atau kredensial
Gunakan variabel lingkungan untuk kunci API dalam pelajaran cloud
Pelajaran terkait Azure mungkin memerlukan kredensial akun Azure
Pertahankan dependensi tetap diperbarui untuk patch keamanan

Kontribusi untuk Terjemahan

Terjemahan otomatis dikelola melalui GitHub Actions
Koreksi manual diterima untuk akurasi terjemahan
Ikuti struktur folder terjemahan yang ada
Perbarui tautan kuis untuk menyertakan parameter bahasa: ?loc=fr
Uji pelajaran yang diterjemahkan untuk memastikan tampilan yang benar

Sumber Daya Terkait

Kurikulum utama: https://aka.ms/datascience-beginners
Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/
Student Hub: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub
Forum Diskusi: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions
Kurikulum Microsoft lainnya: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners

Pemeliharaan Proyek

Pembaruan rutin untuk menjaga konten tetap relevan
Kontribusi komunitas diterima
Masalah dilacak di GitHub
PR ditinjau oleh pemelihara kurikulum
Tinjauan dan pembaruan konten bulanan

Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk memberikan hasil yang akurat, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa penerjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.

12 KiB Raw Blame History