13 KiB

Raw Blame History

AGENTS.md

Projekto apžvalga

„Data Science for Beginners“ yra išsamus 10 savaičių, 20 pamokų mokymo planas, sukurtas „Microsoft Azure Cloud Advocates“. Šis saugykla yra mokymosi šaltinis, kuris moko pagrindinių duomenų mokslo koncepcijų per projektines pamokas, įskaitant Jupyter užrašų knygeles, interaktyvius testus ir praktines užduotis.

Pagrindinės technologijos:

Jupyter užrašų knygelės: Pagrindinė mokymosi priemonė naudojant Python 3
Python bibliotekos: pandas, numpy, matplotlib duomenų analizei ir vizualizacijai
Vue.js 2: Testų programa (quiz-app aplankas)
Docsify: Dokumentacijos svetainės generatorius neprisijungus
Node.js/npm: Paketų valdymas JavaScript komponentams
Markdown: Visas pamokų turinys ir dokumentacija

Architektūra:

Daugiakalbė mokomoji saugykla su plačiomis vertimais
Struktūrizuota į pamokų modulius (nuo 1-Introduction iki 6-Data-Science-In-Wild)
Kiekviena pamoka apima README, užrašų knygeles, užduotis ir testus
Savarankiška Vue.js testų programa prieš/pamokos vertinimui
GitHub Codespaces ir VS Code dev konteinerių palaikymas

Nustatymo komandos

Saugyklos nustatymas

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

Python aplinkos nustatymas

# 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

Testų programos nustatymas

# 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

Docsify dokumentacijos serveris

# Install Docsify globally
npm install -g docsify-cli

# Serve documentation locally
docsify serve

# Documentation will be available at localhost:3000

Vizualizacijos projektų nustatymas

Vizualizacijos projektams, pvz., meaningful-visualizations (13 pamoka):

# 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

Vystymo darbo eiga

Darbas su Jupyter užrašų knygelėmis

Paleiskite Jupyter saugyklos šaknyje: jupyter notebook
Naršykite į norimą pamokos aplanką
Atidarykite .ipynb failus, kad atliktumėte pratimus
Užrašų knygelės yra savarankiškos su paaiškinimais ir kodų langeliais
Dauguma užrašų knygelių naudoja pandas, numpy ir matplotlib - įsitikinkite, kad jos įdiegtos

Pamokos struktūra

Kiekviena pamoka paprastai apima:

README.md - Pagrindinis pamokos turinys su teorija ir pavyzdžiais
notebook.ipynb - Praktiniai Jupyter užrašų knygelės pratimai
assignment.ipynb arba assignment.md - Praktinės užduotys
solution/ aplankas - Sprendimų užrašų knygelės ir kodas
images/ aplankas - Palaikomos vizualinės medžiagos

Testų programos kūrimas

Vue.js 2 programa su karštu perkrovimu vystymo metu
Testai saugomi quiz-app/src/assets/translations/
Kiekviena kalba turi savo vertimų aplanką (en, fr, es ir kt.)
Testų numeracija prasideda nuo 0 ir tęsiasi iki 39 (iš viso 40 testų)

Vertimų pridėjimas

Vertimai dedami į translations/ aplanką saugyklos šaknyje
Kiekviena kalba turi pilną pamokų struktūrą, atspindinčią anglų kalbą
Automatinis vertimas per GitHub Actions (co-op-translator.yml)

Testavimo instrukcijos

Testų programos testavimas

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

Užrašų knygelių testavimas

Automatinės testavimo sistemos užrašų knygelėms nėra
Rankinis patikrinimas: Paleiskite visus langelius iš eilės, kad įsitikintumėte, jog nėra klaidų
Patikrinkite, ar duomenų failai yra pasiekiami ir ar rezultatai generuojami teisingai
Įsitikinkite, kad vizualizacijos tinkamai rodomos

Dokumentacijos testavimas

# Verify Docsify renders correctly
docsify serve

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

Kodo kokybės patikrinimai

# 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

Kodo stiliaus gairės

Python (Jupyter užrašų knygelės)

Laikykitės PEP 8 stiliaus gairių Python kodui
Naudokite aiškius kintamųjų pavadinimus, kurie paaiškina analizuojamus duomenis
Prieš kodų langelius įtraukite markdown langelius su paaiškinimais
Kodų langelius laikykite sutelktus į vieną koncepciją ar operaciją
Naudokite pandas duomenų manipuliacijai, matplotlib vizualizacijai

Įprastas importavimo modelis:

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

JavaScript/Vue.js

Laikykitės Vue.js 2 stiliaus gairių ir geriausių praktikų
ESLint konfigūracija quiz-app/package.json
Naudokite Vue vieno failo komponentus (.vue failai)
Išlaikykite komponentų pagrįstą architektūrą
Prieš įsipareigojimus paleiskite npm run lint

Markdown dokumentacija

Naudokite aiškią antraščių hierarchiją (# ## ### ir kt.)
Įtraukite kodų blokus su kalbos specifikatoriais
Pridėkite alternatyvų tekstą vaizdams
Nuorodos į susijusias pamokas ir išteklius
Išlaikykite tinkamą eilučių ilgį, kad būtų lengviau skaityti

Failų organizavimas

Pamokų turinys numeruotuose aplankuose (01-defining-data-science ir kt.)
Sprendimai dedami į atskirus solution/ aplankus
Vertimai atspindi anglų struktūrą translations/ aplanke
Duomenų failai laikomi data/ arba pamokai skirtuose aplankuose

Kūrimas ir diegimas

Testų programos diegimas

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.)

Azure Static Web Apps diegimas

Testų programa gali būti diegiama į Azure Static Web Apps:

Sukurkite Azure Static Web App resursą
Prisijunkite prie GitHub saugyklos
Konfigūruokite kūrimo nustatymus:
- Programos vieta: quiz-app
- Išvesties vieta: dist
GitHub Actions darbo eiga automatiškai diegs po pakeitimų

Dokumentacijos svetainė

# 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

Saugykla apima dev konteinerio konfigūraciją
Codespaces automatiškai nustato Python ir Node.js aplinką
Atidarykite saugyklą Codespace per GitHub UI
Visos priklausomybės įdiegiamos automatiškai

Pull Request gairės

Prieš pateikimą

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

# Test changes locally
npm run serve

PR pavadinimo formatas

Naudokite aiškius, aprašomuosius pavadinimus
Formatavimas: [Komponentas] Trumpas aprašymas
Pavyzdžiai:
- [Pamoka 7] Ištaisykite Python užrašų knygelės importavimo klaidą
- [Testų programa] Pridėkite vokiečių kalbos vertimą
- [Dokumentai] Atnaujinkite README su naujais reikalavimais

Reikalingi patikrinimai

Įsitikinkite, kad visas kodas veikia be klaidų
Patikrinkite, ar užrašų knygelės vykdomos visiškai
Patvirtinkite, kad Vue.js programos sėkmingai kuriamos
Patikrinkite, ar dokumentacijos nuorodos veikia
Testuokite testų programą, jei ji buvo pakeista
Patikrinkite, ar vertimai išlaiko nuoseklią struktūrą

Prisidėjimo gairės

Laikykitės esamo kodo stiliaus ir modelių
Pridėkite paaiškinamuosius komentarus sudėtingai logikai
Atnaujinkite susijusią dokumentaciją
Testuokite pakeitimus skirtinguose pamokų moduliuose, jei taikoma
Peržiūrėkite CONTRIBUTING.md failą

Papildomos pastabos

Naudojamos bibliotekos

pandas: Duomenų manipuliacija ir analizė
numpy: Skaitmeninis skaičiavimas
matplotlib: Duomenų vizualizacija ir grafikai
seaborn: Statistinė duomenų vizualizacija (kai kurios pamokos)
scikit-learn: Mašininis mokymasis (pažangios pamokos)

Darbas su duomenų failais

Duomenų failai yra data/ aplanke arba pamokai skirtuose kataloguose
Dauguma užrašų knygelių tikisi duomenų failų santykiniais keliais
CSV failai yra pagrindinis duomenų formatas
Kai kurios pamokos naudoja JSON nestruktūrizuotų duomenų pavyzdžiams

Daugiakalbė parama

40+ kalbų vertimai per automatizuotus GitHub Actions
Vertimo darbo eiga .github/workflows/co-op-translator.yml
Vertimai translations/ aplanke su kalbos kodais
Testų vertimai quiz-app/src/assets/translations/

Vystymo aplinkos pasirinkimai

Vietinis vystymas: Įdiekite Python, Jupyter, Node.js vietoje
GitHub Codespaces: Debesų pagrindu veikianti momentinė vystymo aplinka
VS Code Dev Containers: Vietinė konteinerių pagrindu veikianti aplinka
Binder: Paleiskite užrašų knygeles debesyje (jei sukonfigūruota)

Pamokų turinio gairės

Kiekviena pamoka yra savarankiška, bet remiasi ankstesnėmis koncepcijomis
Prieš pamoką testai tikrina ankstesnes žinias
Po pamokos testai stiprina mokymąsi
Užduotys suteikia praktinę patirtį
Sketchnotes pateikia vizualines santraukas

Dažniausiai pasitaikančių problemų sprendimas

Jupyter branduolio problemos:

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

npm diegimo klaidos:

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

Importavimo klaidos užrašų knygelėse:

Patikrinkite, ar visos reikalingos bibliotekos yra įdiegtos
Patikrinkite Python versijos suderinamumą (rekomenduojama Python 3.7+)
Įsitikinkite, kad virtuali aplinka yra aktyvuota

Docsify neveikia:

Patikrinkite, ar serveris paleistas iš saugyklos šaknies
Patikrinkite, ar egzistuoja index.html
Įsitikinkite tinkamu tinklo prieinamumu (3000 prievadas)

Našumo apsvarstymai

Dideli duomenų rinkiniai gali užtrukti, kol bus įkelti užrašų knygelėse
Vizualizacijos generavimas gali būti lėtas sudėtingiems grafams
Vue.js vystymo serveris leidžia greitą iteraciją su karštu perkrovimu
Produkcijos kūrimai yra optimizuoti ir minimizuoti

Saugumo pastabos

Jokių jautrių duomenų ar kredencialų neturėtų būti įsipareigojama
Naudokite aplinkos kintamuosius bet kokiems API raktams debesų pamokose
Pamokos, susijusios su Azure, gali reikalauti Azure paskyros kredencialų
Laikykite priklausomybes atnaujintas dėl saugumo pataisų

Prisidėjimas prie vertimų

Automatiniai vertimai valdomi per GitHub Actions
Rankiniai pataisymai laukiami dėl vertimo tikslumo
Laikykitės esamos vertimų aplankų struktūros
Atnaujinkite testų nuorodas, kad įtrauktumėte kalbos parametrą: ?loc=fr
Testuokite išverstus pamokas, kad įsitikintumėte tinkamu rodymu

Susiję ištekliai

Pagrindinis mokymo planas: https://aka.ms/datascience-beginners
Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/
Studentų centras: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub
Diskusijų forumas: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions
Kiti Microsoft mokymo planai: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners

Projekto priežiūra

Reguliarūs atnaujinimai, kad turinys būtų aktualus
Bendruomenės indėlis laukiami
Problemos stebimos GitHub
PR peržiūrimi mokymo plano prižiūrėtojų
Mėnesiniai turinio peržiūros ir atnaujinimai

Atsakomybės apribojimas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingą interpretaciją, atsiradusią dėl šio vertimo naudojimo.

13 KiB Raw Blame History