Data-Science-For-Beginners/translations/et

Andmeteadus algajatele - Õppekava

Microsofti Azure pilvmeeskond on rõõmus pakkuda 10-nädalast, 20-õppetunniga õppekava, mis käsitleb andmeteadust. Iga õppetund sisaldab eeltundi ja järeltundi katseid, kirjalikke juhiseid õppetunni lõpetamiseks, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida ehitades, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks.

Sügav tänu meie autoritele: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti üliõpilasambassadöridele autoritele, retsensentidele ja sisuloojatele, oluliselt Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

Andmeteadus algajatele - Sketchnote autorilt @nitya

🌐 Mitmekeelsuse tugi

Toetatud GitHub Action abil (automatiseeritud ja alati ajakohane)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Eelistad kloonida kohalikult?

See hoidla sisaldab üle 50 keele tõlked, mis suurendavad märkimisväärselt allalaadimise suurust. Tõlgeteta kloonimiseks kasuta hõredat checkouti:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Saad kõike vajalikku kursuse läbimiseks palju kiiremalt.

Kui soovid, et toetataks täiendavaid tõlkekeeli, siis need on loetletud siin

Liitu meie kogukonnaga

Meil on käimas Discordi õppesari AI-ga, rohkem infot ja liitumiseks külasta Õpi AI-ga sarja 18.-30. septembril 2025. Saad näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.

Oled tudeng?

Alusta järgmiste ressurssidega:

• Tudengikeskuse leht Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, tudengipakid ja isegi võimalusi saada tasuta sertifikaadi kupong. See on leht, mida soovid järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt vaadata, kuna sisu vahetub vähemalt kord kuus.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Liitu tudengite ülemaailmse kogukonnaga, see võib olla sinu tee Microsofti.

Alustamine

📚 Dokumentatsioon

• Paigaldusjuhend - samm-sammuline juhend algajatele
• Kasutusjuhend - näited ja levinumad töövood
• Probleemide lahendamine - lahendused sagedastele probleemidele
• Panustamise juhend - kuidas sellesse projekti panustada
• Õpetajatele - õpetamisjuhised ja klassiruumi ressursid

👨‍🎓 Tudengitele

Täielikud algajad: Uus andmeteaduses? Alusta meie algajatele sobivatest näidetest! Need lihtsad ja hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhitõdesid enne kogu õppekavasse süvenemist. Tudengid: et kasutada seda õppekava iseseisvalt, tehtle kogu hoidla omale koopiaks (fork) ja lahenda harjutused iseseisvalt, alustades eeloengu testiga. Seejärel loe loeng ja lõpeta ülejäänud tegevused. Proovi projekte luua, mõistes õppetunde, mitte lihtsalt lahenduste koodi kopeerides; lahenduskood on kättesaadav iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustas. Teine idee on moodustada sõpradega õpperühm ja minna sisu läbi koos. Süvendatud õpingute jaoks soovitame Microsoft Learn.

Kiire algus:

1. Tutvu paigaldusjuhendiga, et seada üles oma keskkond
2. Vaata kasutusjuhendit, et õppida curriculumiga töötamist
3. Alusta 1. õppetunnist ja liigu järjestikku edasi
4. Liitu meie Discordi kogukonnaga, et saada tuge

👩‍🏫 Õpetajatele

Õpetajad: oleme lisanud mõningad soovitused selle õppekava kasutamiseks. Ootame hea meelega teie tagasisidet meie arutelufoorumis!

Kohtuge meeskonnaga

Gif autor Mohit Jaisal

🎥 Klõpsake ülalolevat pilti, et vaadata video projekti ja selle looja(te) kohta!

Pedagoogika

Olemasoleva õppekava koostamisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagame, et see oleks projektipõhine ja sisaldaks sagedasi viktoriine. Selle sarja lõpuks on õpilased omandanud andmeteaduse põhilised põhimõtted, sealhulgas eetilised kontseptsioonid, andmete ettevalmistamine, erinevad viisid andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimine, andmete analüüs, andmeteaduse praktilised kasutusjuhud ja palju muud.

Lisaks seab enne tundi toimuv madala panusega viktoriin õppija kavatsuseks teema õppimise, samas kui teine viktoriin pärast tundi tagab parema säilitamise. See õppekava on loodud olema paindlik ja lõbus ning seda saab võtta kas tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks.

Leia meie käitumisjuhend, panustamise, tõlke juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!

Iga õppetund sisaldab:

• Valikulist sketšimärkust
• Valikulist lisavideot
• Pre-tunniviktoriini soojenduseks
• Kirjalikku õppetundi
• Projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammult juhiseid, kuidas projekti üles ehitada
• Teadmiste kontrolli
• Väljakutset
• Lisalugemist
• Kodutööd
• Pärastundi viktoriini

Märkus viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid on koondatud Quiz-App kausta, kokku 40 viktoriini, milles igas on kolm küsimust. Neile viidatakse õppetundide sees, kuid viktoriinirakendust saab käivitada lokaalselt või Azure’is; täpsemad juhised asuvad quiz-app kaustas. Viktoriinid tõlgitakse järk-järgult.

🎓 Algajasõbralikud näited

Oled andmeteadusega uus? Oleme loonud spetsiaalse näidiste kataloogi, kus on lihtne ja hästi kommenteeritud kood, mis aitab sul alustada:

• 🌟 Hello World - Sinu esimene andmeteaduse programm
• 📂 Andmete laadimine - Õpi andmekogumeid lugema ja uurima
• 📊 Lihtne analüüs - Arvuta statistikat ja leia mustreid
• 📈 Põhivisualiseerimine - Loo diagramme ja graafikuid
• 🔬 Tegelik projekt - Täielik töökäik algusest lõpuni

Igas näites on üksikasjalikud kommentaarid, mis selgitavad igat sammu, muutes selle ideaalseks täiesti algajatele!

👉 Alusta näidetest 👈

Õppetunnid

Andmeteadus algajatele: teekaart - Sketš @nitya

Õppetunni number	Teema	Õppetunni gruppeerimine	Õpitulemused	Lingitud õppetund	Autor
01	Andmeteaduse määratlemine	Sissejuhatus	Õpi andmeteaduse põhimõisteid ja kuidas see on seotud tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega.	õppetund video	Dmitry
02	Andmeteaduse eetika	Sissejuhatus	Andme-eetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud.	õppetund	Nitya
03	Andmete määratlemine	Sissejuhatus	Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinud allikad.	õppetund	Jasmine
04	Sissejuhatus statistikasse ja tõenäosusse	Sissejuhatus	Matemaatilised tõenäosuse ja statistika tehnikad andmete mõistmiseks.	õppetund video	Dmitry
05	Töötamine relatsioonandmetega	Töötamine andmetega	Sissejuhatus relatsioonandmetesse ja andmete uurimise ning analüüsimise põhialused struktureeritud päringukeeles (SQL).	õppetund	Christopher
06	Töötamine NoSQL andmetega	Töötamine andmetega	Sissejuhatus mitte-relatsioonandmetesse, nende erinevate tüüpide ja dokumentandmebaaside uurimise ning analüüsi põhialused.	õppetund	Jasmine
07	Töötamine Pythoniga	Töötamine andmetega	Python kasutamise põhialused andmete uurimiseks selliste teekidega nagu Pandas. Soovitatav on Python programmeerimise aluste mõistmine.	õppetund video	Dmitry
08	Andmete ettevalmistamine	Töötamine andmetega	Andmetehnikad andmete puhastamiseks ja transformeerimiseks, et toime tulla puuduvate, ebatäpsete või puudulike andmetega.	õppetund	Jasmine
09	Koguste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Õpi kasutama Matplotlibi lindude andmete visualiseerimiseks 🦆	õppetund	Jen
10	Andmete jaotuste visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Visuaalselt kujutame tähelepanekuid ja trende kindlas intervallis.	õppetund	Jen
11	Proportsioonide visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Diskreetsete ja grupeeritud protsentide visualiseerimine.	õppetund	Jen
12	Suhete visualiseerimine	Andmete visualiseerimine	Andmekogumite ja nende muutujate vaheliste seoste ja korrelatsioonide kujutamine.	õppetund	Jen
13	Mõtestatud visualiseeringud	Andmete visualiseerimine	Tehnikad ja juhised, mis aitavad teha visualiseeringud väärtuslikeks tõhusaks probleemilahenduseks ja teadmisteks.	õppetund	Jen
14	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse	Elutsükkel	Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimene samm: andmete hankimine ja väljavõtmine.	õppetund	Jasmine
15	Analüüsimine	Elutsükkel	See faas andmeteaduse elutsüklis keskendub andmete analüüsimise tehnikatele.	õppetund	Jasmine
16	Kommunikatsioon	Elutsükkel	See faas andmeteaduse elutsüklis keskendub teadmiste esitamisele selliselt, et see oleks otsustajatele arusaadav.	õppetund	Jalen
17	Andmeteadus pilves	Pilvandmed	See õppesari tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid.	õppetund	Tiffany ja Maud
18	Andmeteadus pilves	Pilvandmed	Mudelite treenimine madalakoodiliste tööriistade abil.	õppetund	Tiffany ja Maud
19	Andmeteadus pilves	Pilvandmed	Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil.	õppetund	Tiffany ja Maud
20	Andmeteadus vabamas keskkonnas	Väljas	Andmeteadusjuhtumid reaalses maailmas.	õppetund	Nitya

GitHub Codespaces

Järgige neid samme selle näite avamiseks Codespaces’is:

1. Klõpsake menüüs Code rippmenüüd ja valige Open with Codespaces.
2. Paneeli allosas valige + New codespace. Lisateabe saamiseks vaadake GitHubi dokumentatsiooni.

VSCode Remote - Containers

Järgige neid samme selle hoidla avamiseks konteineris, kasutades oma kohalikku arvutit ja VSCode’i ning Remote - Containers laiendust:

1. Kui kasutate arenduscontainerit esimest korda, veenduge, et teie süsteem vastab eeltingimustele (nt Docker on paigaldatud) käivitamise dokumentatsioonis.

Seda hoidlat saab kasutada avades selle hoidla isoleeritud Docker mahu sees:

Märkus: Tegelikult kasutatakse Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... käsku, mis kloonib lähtekoodi Docker-mahu sisse, mitte kohalikku failisüsteemi. Mahud on eelistatud mehhanism konteineri andmete säilitamiseks.

Või avades kohalikult kloonitud või alla laetud hoidla:

• Kloonige see hoidla oma kohalikku failisüsteemi.
• Vajutage F1 ja valige käsk Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Valige selle kausta kloonitud koopia, oodake konteineri käivitumist ja proovige funktsioone.

Võrgust väljas kasutamine

Seda dokumentatsiooni saab kasutada ka võrgust väljas, kasutades Docsify. Forkige see hoidla, paigaldage oma kohalikku masinasse Docsify, seejärel hoidla root-kataloogis tippige docsify serve. Veebileht saadetakse pordi 3000 kaudu aadressil localhost:3000.

Märkus: märkmikud ei renderdata Docsify abil, seega kui peate käivitama märkmiku, tehke seda eraldi VS Code’is Python kerneliga.

Muud õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaadake:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agendid

---

Generatiivse tehisintellekti sari

---

Põhiteadmised

---

Copiloti sari

Abi saamine

Tekivad probleemid? Vaadake meie Tõrkeotsingu juhendit levinud probleemide lahendamiseks.

Kui takerdate või teil on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta, liituge MCP arutelufoorumis teiste õppijate ja kogenud arendajatega. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui teil on toote kohta tagasisidet või ehitamise ajal vigu, külastage:

---

Vastutusest loobumine:
See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellektil põhinevat tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi püüame tagada täpsust, palun arvestage, et automatiseeritud tõlgetes võib esineda vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Kriitilise tähtsusega teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta käesoleva tõlke kasutamisest tekkida võivate arusaamatuste või valesti mõistmiste eest.