Ovaj vodič pomoći će vam da postavite svoje okruženje za rad s kurikulumom "Data Science for Beginners".
Prije nego što započnete, trebali biste imati:
- Osnovno poznavanje naredbenog retka/terminala
- GitHub račun (besplatan)
- Stabilnu internetsku vezu za početnu postavku
Najlakši način za početak je korištenje GitHub Codespaces, koji pruža potpuno razvojno okruženje u vašem pregledniku.
- Idite na repozitorij
- Kliknite na padajući izbornik Code
- Odaberite karticu Codespaces
- Kliknite Create codespace on main
- Pričekajte da se okruženje inicijalizira (2-3 minute)
Vaše okruženje sada je spremno sa svim unaprijed instaliranim ovisnostima!
Za rad na vlastitom računalu slijedite detaljne upute u nastavku.
Git je potreban za kloniranje repozitorija i praćenje vaših promjena.
Windows:
- Preuzmite s git-scm.com
- Pokrenite instalacijski program s zadanim postavkama
macOS:
- Instalirajte putem Homebrew-a:
brew install git - Ili preuzmite s 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# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
# Navigate to the directory
cd Data-Science-For-BeginnersPython 3.7 ili noviji potreban je za lekcije o znanosti o podacima.
Windows:
- Preuzmite Python s python.org
- Tijekom instalacije označite "Add Python to PATH"
- Provjerite instalaciju:
python --versionmacOS:
# Using Homebrew
brew install python3
# Verify installation
python3 --versionLinux:
# 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-pipPreporučuje se korištenje virtualnog okruženja za izolaciju ovisnosti.
# Create a virtual environment
python -m venv venv
# Activate the virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activateInstalirajte potrebne biblioteke za znanost o podacima:
pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learnAplikacija kviza zahtijeva Node.js i npm.
Windows/macOS:
- Preuzmite s nodejs.org (preporučuje se LTS verzija)
- Pokrenite instalacijski 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# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app
# Install dependencies
npm install
# Return to root directory
cd ..Za offline pristup dokumentaciji:
npm install -g docsify-cli# Activate your virtual environment if not already activated
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Start Jupyter Notebook
jupyter notebookVaš preglednik trebao bi se otvoriti s Jupyter sučeljem. Sada možete navigirati do bilo koje .ipynb datoteke lekcije.
# Navigate to quiz app
cd quiz-app
# Start development server
npm run serveAplikacija kviza trebala bi biti dostupna na http://localhost:8080 (ili na drugom portu ako je 8080 zauzet).
# From the root directory of the repository
docsify serveDokumentacija bi trebala biti dostupna na http://localhost:3000.
Ako imate instaliran Docker, možete koristiti VS Code Dev Containers:
- Instalirajte Docker Desktop
- Instalirajte Visual Studio Code
- Instalirajte ekstenziju Remote - Containers
- Otvorite repozitorij u VS Code-u
- Pritisnite
F1i odaberite "Remote-Containers: Reopen in Container" - Pričekajte da se kontejner izgradi (samo prvi put)
- Istražite README.md za pregled kurikuluma
- Pročitajte USAGE.md za uobičajene radne procese i primjere
- Provjerite TROUBLESHOOTING.md ako naiđete na probleme
- Pregledajte CONTRIBUTING.md ako želite doprinijeti
Ako naiđete na probleme:
- Provjerite vodič TROUBLESHOOTING.md
- Pretražite postojeće GitHub Issues
- Pridružite se našoj Discord zajednici
- Kreirajte novi problem s detaljnim informacijama o vašem problemu
Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane čovjeka. Ne preuzimamo odgovornost za nesporazume ili pogrešna tumačenja koja mogu proizaći iz korištenja ovog prijevoda.