22 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

ڈیٹا سائنس کے ابتدائی افراد کے لیے - ایک نصاب

Azure Cloud Advocates نے مائیکروسافٹ میں ایک 10 ہفتوں، 20 اسباق پر مشتمل نصاب پیش کیا ہے جو مکمل طور پر ڈیٹا سائنس کے بارے میں ہے۔ ہر سبق میں پری-سبق اور پوسٹ-سبق کوئز، سبق مکمل کرنے کے لیے تحریری ہدایات، ایک حل، اور ایک اسائنمنٹ شامل ہے۔ ہمارا پروجیکٹ پر مبنی طریقہ کار آپ کو سیکھنے کے دوران بنانے کی اجازت دیتا ہے، جو نئے ہنر کو یاد رکھنے کا ایک مؤثر طریقہ ہے۔

ہمارے مصنفین کا دل سے شکریہ: جیسمن گریناوے، دیمتری سوشنیکوف، نیتیا نرسمہن، جیلن میکگی، جین لوپر، ماود لیوی، ٹفنی سوٹیر، کرسٹوفر ہیریسن۔

🙏 خاص شکریہ 🙏 ہمارے مائیکروسافٹ اسٹوڈنٹ ایمبیسڈر مصنفین، جائزہ لینے والوں اور مواد کے تعاون کرنے والوں کا، خاص طور پر آریان اروڑا، ادیتیہ گرگ، الوندرا سانچیز، انکیتا سنگھ، انوپم مشرا، ارپیتا داس، چھائل بہاری دوبے، دیبری نسوفور، دیشیتا بھاسین، مجید صافی، میکس بلوم، میگوئل کوریا، محمد افتخار (افتو) ابن جلال، نورین تبسم، ریمنڈ وانگسا پترا، روہت یادو، سمردھی شرما، سانیا سنہا، شینا نرولا، توقیر احمد، یوگندر سنگھ پاوار، ودوشی گپتا، جسلین سوندھی۔


ڈیٹا سائنس کے ابتدائی افراد کے لیے - @nitya کی اسکیچ نوٹ

اعلان - جنریٹو AI پر نیا نصاب جاری کیا گیا ہے!

ہم نے ابھی جنریٹو AI پر 12 اسباق کا نصاب جاری کیا ہے۔ آئیں سیکھیں:

پرامپٹنگ اور پرامپٹ انجینئرنگ
ٹیکسٹ اور امیج ایپ جنریشن
سرچ ایپس

حسب معمول، ہر سبق میں اسائنمنٹس، علم کی جانچ اور چیلنجز شامل ہیں۔

یہاں دیکھیں:

https://aka.ms/genai-beginners

کیا آپ طالب علم ہیں؟

مندرجہ ذیل وسائل سے شروعات کریں:

اسٹوڈنٹ ہب صفحہ اس صفحے پر آپ کو ابتدائی وسائل، اسٹوڈنٹ پیک اور یہاں تک کہ مفت سرٹیفکیٹ واؤچر حاصل کرنے کے طریقے ملیں گے۔ یہ ایک صفحہ ہے جسے آپ بک مارک کرنا چاہیں گے اور وقتاً فوقتاً چیک کریں گے کیونکہ ہم کم از کم ماہانہ مواد تبدیل کرتے ہیں۔
مائیکروسافٹ لرن اسٹوڈنٹ ایمبیسڈرز ایک عالمی کمیونٹی میں شامل ہوں، یہ مائیکروسافٹ میں آپ کا راستہ ہو سکتا ہے۔

شروعات کرنا

اساتذہ: ہم نے کچھ تجاویز شامل کی ہیں کہ اس نصاب کو کیسے استعمال کیا جائے۔ ہمیں آپ کی رائے ہمارے ڈسکشن فورم میں پسند آئے گی!

طلباء: اس نصاب کو خود استعمال کرنے کے لیے، پورے ریپو کو فورک کریں اور اسباق کو خود مکمل کریں، پری-لیکچر کوئز سے شروع کریں۔ پھر لیکچر پڑھیں اور باقی سرگرمیاں مکمل کریں۔ کوشش کریں کہ اسباق کو سمجھ کر پروجیکٹس بنائیں بجائے اس کے کہ حل کوڈ کو کاپی کریں؛ تاہم، وہ کوڈ ہر پروجیکٹ پر مبنی سبق کے /solutions فولڈرز میں دستیاب ہے۔ ایک اور خیال یہ ہو سکتا ہے کہ دوستوں کے ساتھ اسٹڈی گروپ بنائیں اور مواد کو ایک ساتھ دیکھیں۔ مزید مطالعہ کے لیے، ہم مائیکروسافٹ لرن کی سفارش کرتے ہیں۔

ٹیم سے ملاقات کریں

Gif از محیط جیسل

🎥 اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں تاکہ پروجیکٹ اور اسے بنانے والے افراد کے بارے میں ویڈیو دیکھ سکیں!

تدریسی طریقہ کار

ہم نے اس نصاب کو بناتے وقت دو تدریسی اصولوں کا انتخاب کیا ہے: یہ یقینی بنانا کہ یہ پروجیکٹ پر مبنی ہے اور اس میں بار بار کوئز شامل ہیں۔ اس سیریز کے اختتام تک، طلباء ڈیٹا سائنس کے بنیادی اصول سیکھ چکے ہوں گے، جن میں اخلاقی تصورات، ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے مختلف طریقے، ڈیٹا کی بصری نمائندگی، ڈیٹا تجزیہ، ڈیٹا سائنس کے حقیقی دنیا کے استعمال کے کیسز، اور مزید شامل ہیں۔

اس کے علاوہ، کلاس سے پہلے ایک کم دباؤ والا کوئز طالب علم کو کسی موضوع کو سیکھنے کی طرف راغب کرتا ہے، جبکہ کلاس کے بعد دوسرا کوئز مزید یادداشت کو یقینی بناتا ہے۔ یہ نصاب لچکدار اور تفریحی طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے اور اسے مکمل یا جزوی طور پر لیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹس چھوٹے شروع ہوتے ہیں اور 10 ہفتوں کے سائیکل کے اختتام تک بتدریج پیچیدہ ہو جاتے ہیں۔

ہمارا کوڈ آف کنڈکٹ، کنٹریبیوٹنگ، ترجمہ کے رہنما اصول دیکھیں۔ ہم آپ کی تعمیری رائے کا خیر مقدم کرتے ہیں!

ہر سبق میں شامل ہیں:

اختیاری اسکیچ نوٹ
اختیاری اضافی ویڈیو
پری-سبق وارم اپ کوئز
تحریری سبق
پروجیکٹ پر مبنی اسباق کے لیے، پروجیکٹ بنانے کے مرحلہ وار گائیڈز
علم کی جانچ
ایک چیلنج
اضافی مطالعہ
اسائنمنٹ
پوسٹ-سبق کوئز

کوئز کے بارے میں ایک نوٹ: تمام کوئز Quiz-App فولڈر میں موجود ہیں، کل 40 کوئز، ہر ایک میں تین سوالات۔ وہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں، لیکن کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ quiz-app فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ وہ بتدریج مقامی زبانوں میں ترجمہ کیے جا رہے ہیں۔

اسباق


ڈیٹا سائنس کے ابتدائی افراد: روڈ میپ - @nitya کی اسکیچ نوٹ

سبق نمبر	موضوع	سبق کی گروپ بندی	سیکھنے کے مقاصد	لنک شدہ سبق	مصنف
01	ڈیٹا سائنس کی تعریف	تعارف	ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات سیکھیں اور یہ مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور بڑے ڈیٹا سے کیسے متعلق ہے۔	سبق ویڈیو	دیمتری
02	ڈیٹا سائنس کی اخلاقیات	تعارف	ڈیٹا اخلاقیات کے تصورات، چیلنجز اور فریم ورک۔	سبق	نیتیا
03	ڈیٹا کی تعریف	تعارف	ڈیٹا کو کیسے درجہ بندی کیا جاتا ہے اور اس کے عام ذرائع۔	سبق	جیسمن
04	شماریات اور احتمال کا تعارف	تعارف	ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے احتمال اور شماریات کی ریاضیاتی تکنیکیں۔	سبق ویڈیو	دیمتری
05	تعلقاتی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف اور Structured Query Language (SQL) کے ساتھ تعلقاتی ڈیٹا کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔	سبق	کرسٹوفر
06	NoSQL ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	غیر تعلقاتی ڈیٹا کا تعارف، اس کی مختلف اقسام اور دستاویز ڈیٹا بیسز کو دریافت اور تجزیہ کرنے کی بنیادی باتیں۔	سبق	جیسمن
07	Python کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	Python کے ساتھ ڈیٹا کو دریافت کرنے کے لیے لائبریریوں جیسے Pandas کا استعمال کرنے کی بنیادی باتیں۔ Python پروگرامنگ کی بنیادی سمجھ بوجھ کی سفارش کی جاتی ہے۔	سبق ویڈیو	دیمتری
08	ڈیٹا کی تیاری	ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا	ڈیٹا کو صاف کرنے اور تبدیل کرنے کی تکنیکوں پر موضوعات تاکہ گمشدہ، غلط یا نامکمل ڈیٹا کے چیلنجز کو حل کیا جا سکے۔	سبق	جیسمن
09	مقداروں کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	سیکھیں کہ پرندوں کے ڈیٹا کو بصری طور پر ظاہر کرنے کے لیے Matplotlib کا استعمال کیسے کریں 🦆	سبق	جین
10	ڈیٹا کی تقسیمات کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	وقفے کے اندر مشاہدات اور رجحانات کو بصری طور پر ظاہر کرنا۔	سبق	جین
11	تناسب کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	متفرق اور گروپ شدہ فیصد کی بصری نمائندگی۔	سبق	جین
12	تعلقات کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	ڈیٹا کے سیٹوں اور ان کے متغیرات کے درمیان تعلقات اور ہم آہنگی کو بصری طور پر ظاہر کرنا۔	سبق	جین
13	بامعنی بصری نمائندگی	ڈیٹا کی بصری نمائندگی	آپ کی بصری نمائندگی کو مؤثر مسئلہ حل کرنے اور بصیرت کے لیے قیمتی بنانے کے لیے تکنیک اور رہنمائی۔	سبق	جین
14	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف	لائف سائیکل	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا تعارف اور ڈیٹا حاصل کرنے اور نکالنے کا پہلا مرحلہ۔	سبق	جیسمن
15	تجزیہ کرنا	لائف سائیکل	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی تکنیکوں پر مرکوز ہے۔	سبق	جیسمن
16	مواصلات	لائف سائیکل	ڈیٹا سائنس کے لائف سائیکل کا یہ مرحلہ ڈیٹا سے حاصل کردہ بصیرت کو اس انداز میں پیش کرنے پر مرکوز ہے جو فیصلہ سازوں کے لیے سمجھنا آسان ہو۔	سبق	جیلن
17	کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس	کلاؤڈ ڈیٹا	اس سبق کی سیریز کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس اور اس کے فوائد کا تعارف کراتی ہے۔	سبق	ٹفنی اور مود
18	کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس	کلاؤڈ ڈیٹا	لو کوڈ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت۔	سبق	ٹفنی اور مود
19	کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس	کلاؤڈ ڈیٹا	Azure Machine Learning Studio کے ساتھ ماڈلز کو تعینات کرنا۔	سبق	ٹفنی اور مود
20	حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس	حقیقی دنیا میں	حقیقی دنیا میں ڈیٹا سائنس پر مبنی منصوبے۔	سبق	نیتیا

گٹ ہب کوڈ اسپیسز

ان مراحل پر عمل کریں تاکہ اس نمونے کو کوڈ اسپیس میں کھولا جا سکے:

کوڈ ڈراپ ڈاؤن مینو پر کلک کریں اور "Open with Codespaces" کا انتخاب کریں۔
پین کے نیچے "+ New codespace" کا انتخاب کریں۔ مزید معلومات کے لیے، گٹ ہب دستاویزات دیکھیں۔

وی ایس کوڈ ریموٹ - کنٹینرز

ان مراحل پر عمل کریں تاکہ اس ریپو کو اپنے مقامی مشین اور وی ایس کوڈ کے ذریعے کنٹینر میں کھولا جا سکے، وی ایس کوڈ ریموٹ - کنٹینرز ایکسٹینشن کا استعمال کرتے ہوئے:

اگر یہ آپ کا پہلا موقع ہے کہ آپ ڈیولپمنٹ کنٹینر استعمال کر رہے ہیں، تو براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم ضروریات کو پورا کرتا ہے (مثلاً، آپ کے پاس Docker انسٹال ہو) شروع کرنے کی دستاویزات میں۔

اس ریپوزٹری کو استعمال کرنے کے لیے، آپ یا تو اسے ایک الگ تھلگ Docker والیوم میں کھول سکتے ہیں:

نوٹ: اندرونی طور پر، یہ Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... کمانڈ استعمال کرے گا تاکہ سورس کوڈ کو مقامی فائل سسٹم کے بجائے Docker والیوم میں کلون کیا جا سکے۔ والیومز کنٹینر ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کے لیے ترجیحی طریقہ کار ہیں۔

یا مقامی طور پر کلون شدہ یا ڈاؤن لوڈ شدہ ریپوزٹری کا ورژن کھولیں:

اس ریپوزٹری کو اپنے مقامی فائل سسٹم پر کلون کریں۔
F1 دبائیں اور Remote-Containers: Open Folder in Container... کمانڈ منتخب کریں۔
اس فولڈر کی کلون شدہ کاپی منتخب کریں، کنٹینر کے شروع ہونے کا انتظار کریں، اور چیزوں کو آزمائیں۔

آف لائن رسائی

آپ اس دستاویزات کو آف لائن Docsify کا استعمال کرتے ہوئے چلا سکتے ہیں۔ اس ریپو کو فورک کریں، Docsify انسٹال کریں اپنی مقامی مشین پر، پھر اس ریپو کے روٹ فولڈر میں docsify serve ٹائپ کریں۔ ویب سائٹ آپ کے localhost پر پورٹ 3000 پر دستیاب ہوگی: localhost:3000۔

نوٹ، نوٹ بکس Docsify کے ذریعے رینڈر نہیں ہوں گے، لہذا جب آپ کو نوٹ بک چلانے کی ضرورت ہو، تو اسے الگ سے وی ایس کوڈ میں Python کرنل چلاتے ہوئے کریں۔

مدد درکار ہے!

اگر آپ نصاب کے تمام یا کسی حصے کا ترجمہ کرنا چاہتے ہیں، تو براہ کرم ہمارے Translations گائیڈ پر عمل کریں۔

دیگر نصاب

ہماری ٹیم دیگر نصاب بھی تیار کرتی ہے! دیکھیں:

ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے پوری کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا خامیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔

22 KiB Raw Blame History Unescape Escape