12 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

AGENTS.md

Proje Genel Bakış

Başlangıç seviyesindeki Veri Bilimi, Microsoft Azure Cloud Advocates tarafından oluşturulan kapsamlı bir 10 haftalık, 20 derslik müfredattır. Bu depo, Jupyter defterleri, interaktif testler ve uygulamalı ödevler içeren proje tabanlı derslerle temel veri bilimi kavramlarını öğretmek için bir öğrenme kaynağıdır.

Anahtar Teknolojiler:

Jupyter Notebooks: Python 3 kullanılarak birincil öğrenme aracı
Python Kütüphaneleri: pandas, numpy, matplotlib veri analizi ve görselleştirme için
Vue.js 2: Test uygulaması (quiz-app klasörü)
Docsify: Çevrimdışı erişim için dokümantasyon sitesi oluşturucu
Node.js/npm: JavaScript bileşenleri için paket yönetimi
Markdown: Tüm ders içeriği ve dokümantasyon

Mimari:

Çok dilli eğitim deposu, kapsamlı çevirilerle
Ders modüllerine yapılandırılmış (1-Giriş'ten 6-Vahşi Veri Bilimi'ne kadar)
Her ders README, defterler, ödevler ve testler içerir
Bağımsız Vue.js test uygulaması, ders öncesi/sonrası değerlendirmeler için
GitHub Codespaces ve VS Code geliştirme konteynerleri desteği

Kurulum Komutları

Depo Kurulumu

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

Python Ortamı Kurulumu

# 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

Test Uygulaması Kurulumu

# 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 Dokümantasyon Sunucusu

# Install Docsify globally
npm install -g docsify-cli

# Serve documentation locally
docsify serve

# Documentation will be available at localhost:3000

Görselleştirme Projeleri Kurulumu

Örneğin anlamlı görselleştirmeler (ders 13) için:

# 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

Geliştirme İş Akışı

Jupyter Notebooks ile Çalışma

Depo kökünde Jupyter'i başlatın: jupyter notebook
İstediğiniz ders klasörüne gidin
Egzersizleri çalışmak için .ipynb dosyalarını açın
Defterler, açıklamalar ve kod hücreleri ile kendi içinde açıklayıcıdır
Çoğu defter pandas, numpy ve matplotlib kullanır - bunların yüklü olduğundan emin olun

Ders Yapısı

Her ders genellikle şunları içerir:

README.md - Teori ve örneklerle ana ders içeriği
notebook.ipynb - Uygulamalı Jupyter defteri egzersizleri
assignment.ipynb veya assignment.md - Uygulama ödevleri
solution/ klasörü - Çözüm defterleri ve kodları
images/ klasörü - Destekleyici görsel materyaller

Test Uygulaması Geliştirme

Vue.js 2 uygulaması, geliştirme sırasında sıcak yükleme ile
Testler quiz-app/src/assets/translations/ içinde saklanır
Her dilin kendi çeviri klasörü vardır (en, fr, es, vb.)
Test numaralandırması 0'dan başlar ve 39'a kadar gider (toplam 40 test)

Çeviriler Eklemek

Çeviriler depo kökündeki translations/ klasörüne gider
Her dil, İngilizce yapıdan aynen kopyalanır
GitHub Actions ile otomatik çeviri (co-op-translator.yml)

Test Talimatları

Test Uygulaması Testi

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

Defter Testi

Defterler için otomatik test çerçevesi yoktur
Manuel doğrulama: Tüm hücreleri sırayla çalıştırarak hata olmadığından emin olun
Veri dosyalarının erişilebilir olduğunu ve çıktılarının doğru şekilde üretildiğini doğrulayın
Görselleştirmelerin düzgün şekilde oluşturulduğunu kontrol edin

Dokümantasyon Testi

# Verify Docsify renders correctly
docsify serve

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

Kod Kalitesi Kontrolleri

# 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

Kod Stili Yönergeleri

Python (Jupyter Notebooks)

Python kodu için PEP 8 stil yönergelerini takip edin
Analiz edilen veriyi açıklayan açık değişken adları kullanın
Kod hücrelerinden önce açıklamalar içeren markdown hücreleri ekleyin
Kod hücrelerini tek bir kavram veya işlem üzerinde odaklanmış tutun
Veri manipülasyonu için pandas, görselleştirme için matplotlib kullanın

Yaygn import deseni:

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

JavaScript/Vue.js

Vue.js 2 stil rehberi ve en iyi uygulamaları takip edin
quiz-app/package.json içinde ESLint yapılandırması
Vue tek dosya bileşenleri (.vue dosyaları) kullanın
Bileşen tabanlı mimariyi koruyun
Değişiklikleri göndermeden önce npm run lint çalıştırın

Markdown Dokümantasyonu

Açık başlık hiyerarşisi kullanın (# ## ### vb.)
Dil belirleyicilerle kod blokları ekleyin
Görseller için alt metin ekleyin
İlgili derslere ve kaynaklara bağlantı verin
Okunabilirlik için satır uzunluklarını makul tutun

Dosya Organizasyonu

Ders içeriği numaralandırılmış klasörlerde (01-defining-data-science, vb.)
Çözümler özel solution/ alt klasörlerinde
Çeviriler İngilizce yapıyı translations/ klasöründe yansıtır
Veri dosyalarını data/ veya ders özel klasörlerinde tutun

Derleme ve Dağıtım

Test Uygulaması Dağıtımı

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 Dağıtımı

Test uygulaması Azure Static Web Apps'e dağıtılabilir:

Azure Static Web App kaynağı oluşturun
GitHub deposuna bağlanın
Derleme ayarlarını yapılandırın:
- Uygulama konumu: quiz-app
- Çıktı konumu: dist
GitHub Actions iş akışı, gönderim üzerine otomatik olarak dağıtım yapar

Dokümantasyon Sitesi

# 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

Depo, geliştirme konteyner yapılandırması içerir
Codespaces, Python ve Node.js ortamını otomatik olarak kurar
GitHub arayüzü üzerinden depoyu Codespace'de açın
Tüm bağımlılıklar otomatik olarak yüklenir

Çekme İsteği Yönergeleri

Göndermeden Önce

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

# Test changes locally
npm run serve

PR Başlık Formatı

Açık, açıklayıcı başlıklar kullanın
Format: [Bileşen] Kısa açıklama
Örnekler:
- [Ders 7] Python defteri import hatasını düzelt
- [Test Uygulaması] Almanca çeviri ekle
- [Dokümanlar] Yeni ön koşullarla README'yi güncelle

Gerekli Kontroller

Tüm kodun hatasız çalıştığından emin olun
Defterlerin tamamen çalıştığını doğrulayın
Vue.js uygulamalarının başarıyla derlendiğini doğrulayın
Dokümantasyon bağlantılarının çalıştığını kontrol edin
Test uygulamasını değiştirilmişse test edin
Çevirilerin tutarlı yapı koruduğunu doğrulayın

Katkı Yönergeleri

Mevcut kod stilini ve desenlerini takip edin
Karmaşık mantık için açıklayıcı yorumlar ekleyin
İlgili dokümantasyonu güncelleyin
Değişiklikleri farklı ders modüllerinde test edin (uygulanabilir ise)
CONTRIBUTING.md dosyasını inceleyin

Ek Notlar

Kullanılan Yaygın Kütüphaneler

pandas: Veri manipülasyonu ve analizi
numpy: Sayısal hesaplama
matplotlib: Veri görselleştirme ve grafik çizimi
seaborn: İstatistiksel veri görselleştirme (bazı derslerde)
scikit-learn: Makine öğrenimi (ileri düzey derslerde)

Veri Dosyaları ile Çalışma

Veri dosyaları data/ klasöründe veya ders özel dizinlerinde bulunur
Çoğu defter, veri dosyalarını göreceli yollarda bekler
CSV dosyaları birincil veri formatıdır
Bazı dersler, ilişkisel olmayan veri örnekleri için JSON kullanır

Çok Dilli Destek

40+ dil çevirisi, otomatik GitHub Actions ile
Çeviri iş akışı .github/workflows/co-op-translator.yml içinde
Çeviriler translations/ klasöründe dil kodları ile
Test çevirileri quiz-app/src/assets/translations/ içinde

Geliştirme Ortamı Seçenekleri

Yerel Geliştirme: Python, Jupyter, Node.js yerel olarak kurun
GitHub Codespaces: Bulut tabanlı anında geliştirme ortamı
VS Code Geliştirme Konteynerleri: Yerel konteyner tabanlı geliştirme
Binder: Defterleri bulutta başlatın (eğer yapılandırılmışsa)

Ders İçeriği Yönergeleri

Her ders bağımsızdır ancak önceki kavramlar üzerine inşa edilir
Ders öncesi testler, ön bilgiyi test eder
Ders sonrası testler öğrenmeyi pekiştirir
Ödevler uygulamalı pratik sağlar
Sketchnotes görsel özetler sunar

Yaygın Sorunları Giderme

Jupyter Çekirdek Sorunları:

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

npm Kurulum Hataları:

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

Defterlerde İthalat Hataları:

Gerekli tüm kütüphanelerin yüklü olduğundan emin olun
Python sürüm uyumluluğunu kontrol edin (Python 3.7+ önerilir)
Sanal ortamın etkinleştirildiğinden emin olun

Docsify Yüklenmiyor:

Depo kökünden hizmet verdiğinizden emin olun
index.html dosyasının mevcut olduğunu kontrol edin
Doğru ağ erişimini sağlayın (port 3000)

Performans Dikkatleri

Büyük veri setleri defterlerde yüklenirken zaman alabilir
Karmaşık grafikler için görselleştirme oluşturma yavaş olabilir
Vue.js geliştirme sunucusu hızlı yineleme için sıcak yükleme sağlar
Üretim derlemeleri optimize edilmiş ve küçültülmüştür

Güvenlik Notları

Hassas veri veya kimlik bilgileri gönderilmemelidir
Bulut derslerinde API anahtarları için ortam değişkenlerini kullanın
Azure ile ilgili dersler Azure hesap kimlik bilgileri gerektirebilir
Güvenlik yamaları için bağımlılıkları güncel tutun

Çevirilere Katkı

Otomatik çeviriler GitHub Actions ile yönetilir
Çeviri doğruluğu için manuel düzeltmeler memnuniyetle karşılanır
Mevcut çeviri klasör yapısını takip edin
Test bağlantılarını dil parametresiyle güncelleyin: ?loc=fr
Çevrilmiş derslerin düzgün şekilde görüntülendiğini test edin

İlgili Kaynaklar

Ana müfredat: https://aka.ms/datascience-beginners
Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/learn/
Öğrenci Merkezi: https://docs.microsoft.com/learn/student-hub
Tartışma Forumu: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions
Diğer Microsoft müfredatları: ML for Beginners, AI for Beginners, Web Dev for Beginners

Proje Bakımı

İçeriği güncel tutmak için düzenli güncellemeler
Topluluk katkıları memnuniyetle karşılanır
GitHub'da sorunlar takip edilir
Çekme istekleri müfredat bakımcıları tarafından gözden geçirilir
Aylık içerik incelemeleri ve güncellemeler

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluğu sağlamak için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul edilmez.

12 KiB Raw Blame History Unescape Escape