You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
252 lines
10 KiB
252 lines
10 KiB
# คู่มือการติดตั้ง
|
|
|
|
คู่มือนี้จะช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อมเพื่อใช้งานหลักสูตร Data Science for Beginners
|
|
|
|
## สารบัญ
|
|
|
|
- [ข้อกำหนดเบื้องต้น](../..)
|
|
- [ตัวเลือกเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว](../..)
|
|
- [การติดตั้งในเครื่อง](../..)
|
|
- [ตรวจสอบการติดตั้ง](../..)
|
|
|
|
## ข้อกำหนดเบื้องต้น
|
|
|
|
ก่อนเริ่มต้น คุณควรมี:
|
|
|
|
- ความคุ้นเคยพื้นฐานกับคำสั่งใน command line/terminal
|
|
- บัญชี GitHub (ฟรี)
|
|
- การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เสถียรสำหรับการตั้งค่าเริ่มต้น
|
|
|
|
## ตัวเลือกเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
|
|
|
|
### ตัวเลือกที่ 1: GitHub Codespaces (แนะนำสำหรับผู้เริ่มต้น)
|
|
|
|
วิธีที่ง่ายที่สุดในการเริ่มต้นคือใช้ GitHub Codespaces ซึ่งให้สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบครบวงจรในเบราว์เซอร์ของคุณ
|
|
|
|
1. ไปที่ [repository](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners)
|
|
2. คลิกเมนู **Code** แบบดรอปดาวน์
|
|
3. เลือกแท็บ **Codespaces**
|
|
4. คลิก **Create codespace on main**
|
|
5. รอให้สภาพแวดล้อมเริ่มต้น (ประมาณ 2-3 นาที)
|
|
|
|
ตอนนี้สภาพแวดล้อมของคุณพร้อมใช้งานแล้ว พร้อมด้วย dependencies ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า!
|
|
|
|
### ตัวเลือกที่ 2: การพัฒนาในเครื่อง
|
|
|
|
สำหรับการทำงานบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง ให้ทำตามคำแนะนำโดยละเอียดด้านล่าง
|
|
|
|
## การติดตั้งในเครื่อง
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้ง Git
|
|
|
|
Git จำเป็นสำหรับการโคลน repository และติดตามการเปลี่ยนแปลงของคุณ
|
|
|
|
**Windows:**
|
|
- ดาวน์โหลดจาก [git-scm.com](https://git-scm.com/download/win)
|
|
- รันตัวติดตั้งด้วยการตั้งค่าเริ่มต้น
|
|
|
|
**macOS:**
|
|
- ติดตั้งผ่าน Homebrew: `brew install git`
|
|
- หรือดาวน์โหลดจาก [git-scm.com](https://git-scm.com/download/mac)
|
|
|
|
**Linux:**
|
|
```bash
|
|
# Debian/Ubuntu
|
|
sudo apt-get update
|
|
sudo apt-get install git
|
|
|
|
# Fedora
|
|
sudo dnf install git
|
|
|
|
# Arch
|
|
sudo pacman -S git
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 2: โคลน Repository
|
|
|
|
```bash
|
|
# Clone the repository
|
|
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
|
|
|
|
# Navigate to the directory
|
|
cd Data-Science-For-Beginners
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง Python และ Jupyter
|
|
|
|
Python 3.7 หรือสูงกว่าจำเป็นสำหรับบทเรียนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
|
|
|
|
**Windows:**
|
|
1. ดาวน์โหลด Python จาก [python.org](https://www.python.org/downloads/)
|
|
2. ในระหว่างการติดตั้ง ให้เลือก "Add Python to PATH"
|
|
3. ตรวจสอบการติดตั้ง:
|
|
```bash
|
|
python --version
|
|
```
|
|
|
|
**macOS:**
|
|
```bash
|
|
# Using Homebrew
|
|
brew install python3
|
|
|
|
# Verify installation
|
|
python3 --version
|
|
```
|
|
|
|
**Linux:**
|
|
```bash
|
|
# 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
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 4: ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python
|
|
|
|
แนะนำให้ใช้ virtual environment เพื่อแยก dependencies ออกจากกัน
|
|
|
|
```bash
|
|
# Create a virtual environment
|
|
python -m venv venv
|
|
|
|
# Activate the virtual environment
|
|
# On Windows:
|
|
venv\Scripts\activate
|
|
|
|
# On macOS/Linux:
|
|
source venv/bin/activate
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 5: ติดตั้ง Python Packages
|
|
|
|
ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
|
|
|
|
```bash
|
|
pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 6: ติดตั้ง Node.js และ npm (สำหรับแอป Quiz)
|
|
|
|
แอป Quiz ต้องการ Node.js และ npm
|
|
|
|
**Windows/macOS:**
|
|
- ดาวน์โหลดจาก [nodejs.org](https://nodejs.org/) (แนะนำเวอร์ชัน LTS)
|
|
- รันตัวติดตั้ง
|
|
|
|
**Linux:**
|
|
```bash
|
|
# 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
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 7: ติดตั้ง Dependencies ของแอป Quiz
|
|
|
|
```bash
|
|
# Navigate to quiz app directory
|
|
cd quiz-app
|
|
|
|
# Install dependencies
|
|
npm install
|
|
|
|
# Return to root directory
|
|
cd ..
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนที่ 8: ติดตั้ง Docsify (ไม่บังคับ)
|
|
|
|
สำหรับการเข้าถึงเอกสารแบบออฟไลน์:
|
|
|
|
```bash
|
|
npm install -g docsify-cli
|
|
```
|
|
|
|
## ตรวจสอบการติดตั้ง
|
|
|
|
### ทดสอบ Python และ Jupyter
|
|
|
|
```bash
|
|
# 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
|
|
```
|
|
|
|
เบราว์เซอร์ของคุณควรเปิดด้วยอินเทอร์เฟซ Jupyter คุณสามารถไปยังไฟล์ `.ipynb` ของบทเรียนใดก็ได้
|
|
|
|
### ทดสอบแอป Quiz
|
|
|
|
```bash
|
|
# Navigate to quiz app
|
|
cd quiz-app
|
|
|
|
# Start development server
|
|
npm run serve
|
|
```
|
|
|
|
แอป Quiz ควรพร้อมใช้งานที่ `http://localhost:8080` (หรือพอร์ตอื่นหากพอร์ต 8080 ถูกใช้งาน)
|
|
|
|
### ทดสอบเซิร์ฟเวอร์เอกสาร
|
|
|
|
```bash
|
|
# From the root directory of the repository
|
|
docsify serve
|
|
```
|
|
|
|
เอกสารควรพร้อมใช้งานที่ `http://localhost:3000`
|
|
|
|
## การใช้ VS Code Dev Containers
|
|
|
|
หากคุณติดตั้ง Docker แล้ว คุณสามารถใช้ VS Code Dev Containers:
|
|
|
|
1. ติดตั้ง [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop)
|
|
2. ติดตั้ง [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)
|
|
3. ติดตั้ง [Remote - Containers extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers)
|
|
4. เปิด repository ใน VS Code
|
|
5. กด `F1` และเลือก "Remote-Containers: Reopen in Container"
|
|
6. รอให้ container สร้างขึ้น (ครั้งแรกเท่านั้น)
|
|
|
|
## ขั้นตอนถัดไป
|
|
|
|
- สำรวจ [README.md](README.md) เพื่อดูภาพรวมของหลักสูตร
|
|
- อ่าน [USAGE.md](USAGE.md) สำหรับเวิร์กโฟลว์และตัวอย่างทั่วไป
|
|
- ตรวจสอบ [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) หากคุณพบปัญหา
|
|
- ทบทวน [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) หากคุณต้องการมีส่วนร่วม
|
|
|
|
## การขอความช่วยเหลือ
|
|
|
|
หากคุณพบปัญหา:
|
|
|
|
1. ตรวจสอบคู่มือ [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)
|
|
2. ค้นหาปัญหาที่มีอยู่ใน [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues)
|
|
3. เข้าร่วมชุมชน [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
4. สร้าง issue ใหม่พร้อมข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับปัญหาของคุณ
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:
|
|
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ |