Data-Science-For-Beginners/translations/no/INSTALLATION.md

Installasjonsveiledning

Denne veiledningen hjelper deg med å sette opp miljøet ditt for å jobbe med Data Science for Beginners-kurset.

Innholdsfortegnelse

• Forutsetninger
• Hurtigstartalternativer
• Lokal installasjon
• Verifiser installasjonen din

Forutsetninger

Før du begynner, bør du ha:

• Grunnleggende kjennskap til kommandolinje/terminal
• En GitHub-konto (gratis)
• Stabil internettforbindelse for den første oppsettet

Hurtigstartalternativer

Alternativ 1: GitHub Codespaces (Anbefalt for nybegynnere)

Den enkleste måten å komme i gang på er med GitHub Codespaces, som gir et komplett utviklingsmiljø i nettleseren din.

1. Gå til repositoryet
2. Klikk på Code-menyen
3. Velg fanen Codespaces
4. Klikk på Create codespace on main
5. Vent til miljøet initialiseres (2-3 minutter)

Miljøet ditt er nå klart med alle avhengigheter forhåndsinstallert!

Alternativ 2: Lokal utvikling

For å jobbe på din egen datamaskin, følg de detaljerte instruksjonene nedenfor.

Lokal installasjon

Trinn 1: Installer Git

Git er nødvendig for å klone repositoryet og spore endringene dine.

Windows:

• Last ned fra git-scm.com
• Kjør installasjonsprogrammet med standardinnstillinger

macOS:

• Installer via Homebrew: brew install git
• Eller last ned fra 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

Trinn 2: Klon repositoryet

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

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

Trinn 3: Installer Python og Jupyter

Python 3.7 eller nyere er nødvendig for data science-leksjonene.

Windows:

1. Last ned Python fra python.org
2. Under installasjonen, kryss av for "Add Python to PATH"
3. Verifiser installasjonen:

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

Trinn 4: Sett opp Python-miljø

Det anbefales å bruke et virtuelt miljø for å holde avhengigheter isolert.

# Create a virtual environment
python -m venv venv

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

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

Trinn 5: Installer Python-pakker

Installer de nødvendige data science-bibliotekene:

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Trinn 6: Installer Node.js og npm (For Quiz App)

Quiz-applikasjonen krever Node.js og npm.

Windows/macOS:

• Last ned fra nodejs.org (LTS-versjon anbefales)
• Kjør installasjonsprogrammet

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

Trinn 7: Installer Quiz App-avhengigheter

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

Trinn 8: Installer Docsify (Valgfritt)

For offline tilgang til dokumentasjon:

npm install -g docsify-cli

Verifiser installasjonen din

Test Python og 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

Nettleseren din skal åpne med Jupyter-grensesnittet. Du kan nå navigere til en leksjons .ipynb-fil.

Test Quiz-applikasjonen

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

Quiz-applikasjonen skal være tilgjengelig på http://localhost:8080 (eller en annen port hvis 8080 er opptatt).

Test dokumentasjonsserveren

# From the root directory of the repository
docsify serve

Dokumentasjonen skal være tilgjengelig på http://localhost:3000.

Bruke VS Code Dev Containers

Hvis du har Docker installert, kan du bruke VS Code Dev Containers:

1. Installer Docker Desktop
2. Installer Visual Studio Code
3. Installer Remote - Containers-utvidelsen
4. Åpne repositoryet i VS Code
5. Trykk F1 og velg "Remote-Containers: Reopen in Container"
6. Vent til containeren bygges (kun første gang)

Neste steg

• Utforsk README.md for en oversikt over kurset
• Les USAGE.md for vanlige arbeidsflyter og eksempler
• Sjekk TROUBLESHOOTING.md hvis du støter på problemer
• Gå gjennom CONTRIBUTING.md hvis du vil bidra

Få hjelp

Hvis du støter på problemer:

1. Sjekk TROUBLESHOOTING.md-veiledningen
2. Søk etter eksisterende GitHub Issues
3. Bli med i vår Discord-community
4. Opprett en ny issue med detaljert informasjon om problemet ditt

---

Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.