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

Vodnik za namestitev

Ta vodnik vam bo pomagal nastaviti okolje za delo s kurikulumom "Data Science for Beginners".

Kazalo

• Predpogoji
• Hitre možnosti za začetek
• Lokalna namestitev
• Preverite svojo namestitev

Predpogoji

Preden začnete, morate imeti:

• Osnovno poznavanje ukazne vrstice/terminala
• GitHub račun (brezplačen)
• Stabilno internetno povezavo za začetno nastavitev

Hitre možnosti za začetek

Možnost 1: GitHub Codespaces (Priporočeno za začetnike)

Najlažji način za začetek je z GitHub Codespaces, ki omogoča popolno razvojno okolje v vašem brskalniku.

1. Obiščite repozitorij
2. Kliknite spustni meni Code
3. Izberite zavihek Codespaces
4. Kliknite Create codespace on main
5. Počakajte, da se okolje inicializira (2-3 minute)

Vaše okolje je zdaj pripravljeno z vsemi predhodno nameščenimi odvisnostmi!

Možnost 2: Lokalni razvoj

Če želite delati na svojem računalniku, sledite podrobnim navodilom spodaj.

Lokalna namestitev

Korak 1: Namestite Git

Git je potreben za kloniranje repozitorija in sledenje vašim spremembam.

Windows:

• Prenesite z git-scm.com
• Zaženite namestitveni program z privzetimi nastavitvami

macOS:

• Namestite prek Homebrew: brew install git
• Ali prenesite z 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: Namestite Python in Jupyter

Za lekcije o podatkovni znanosti je potreben Python 3.7 ali novejši.

Windows:

1. Prenesite Python z python.org
2. Med namestitvijo označite "Add Python to PATH"
3. Preverite namestitev:

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: Nastavite Python okolje

Priporočljivo je uporabljati virtualno okolje za izolacijo odvisnosti.

# 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: Namestite Python pakete

Namestite potrebne knjižnice za podatkovno znanost:

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Korak 6: Namestite Node.js in npm (Za aplikacijo kvizov)

Aplikacija za kvize zahteva Node.js in npm.

Windows/macOS:

• Prenesite z nodejs.org (priporočena LTS različica)
• Zaženite namestitveni 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: Namestite odvisnosti aplikacije kvizov

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

Korak 8: Namestite Docsify (Neobvezno)

Za dostop do dokumentacije brez povezave:

npm install -g docsify-cli

Preverite svojo namestitev

Testirajte Python in 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 brskalnik bi se moral odpreti z vmesnikom Jupyter. Zdaj lahko dostopate do katere koli lekcije .ipynb datoteke.

Testirajte aplikacijo kvizov

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

Aplikacija za kvize bi morala biti dostopna na http://localhost:8080 (ali drugem portu, če je 8080 zaseden).

Testirajte strežnik dokumentacije

# From the root directory of the repository
docsify serve

Dokumentacija bi morala biti dostopna na http://localhost:3000.

Uporaba VS Code Dev Containers

Če imate nameščen Docker, lahko uporabite VS Code Dev Containers:

1. Namestite Docker Desktop
2. Namestite Visual Studio Code
3. Namestite razširitev Remote - Containers
4. Odprite repozitorij v VS Code
5. Pritisnite F1 in izberite "Remote-Containers: Reopen in Container"
6. Počakajte, da se kontejner zgradi (samo prvič)

Naslednji koraki

• Raziščite README.md za pregled kurikuluma
• Preberite USAGE.md za pogoste delovne tokove in primere
• Preverite TROUBLESHOOTING.md, če naletite na težave
• Preglejte CONTRIBUTING.md, če želite prispevati

Pomoč

Če naletite na težave:

1. Preverite vodnik TROUBLESHOOTING.md
2. Poiščite obstoječe GitHub Issues
3. Pridružite se naši Discord skupnosti
4. Ustvarite novo težavo z natančnimi informacijami o vašem problemu

---

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.